大数据常用框架技术（大数据常用框架技术包括哪些）

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本文目录一览：

1、Storm是一个实时计算框架，Storm是对实时新增的每一条数据进行处理，是一条一条的处理，可以保证数据处理的时效性。1ZooKEEPer Zookeeper是很多大数据框架的基础，是集群的管理者。

2、这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能：①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。

3、大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。

教育大数据的最终价值应体现在与教育主流业务的深度融合以及持续推动教育系统的智慧化变革上。目前，国内外已有一些教育大数据的创新应用案例，涵盖教学、管理、评价、服务等方面。

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。

大数据常用框架技术（大数据常用框架技术包括哪些）

1、五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。

2、Lambda架构算是大数据系统里面举足轻重的架构，大多数架构基本都是Lambda架构或者基于其变种的架构。Lambda的数据通道分为两条分支：实时流和离线。

3、数据源：所有大数据架构都从源代码开始。这可以包含来源于数据库的数据、来自实时源(如物联网设备)的数据，及其从应用程序(如Windows日志)生成的静态文件。实时消息接收：假如有实时源，则需要在架构中构建一种机制来摄入数据。

批处理批处理是大数据处理傍边的遍及需求，批处理主要操作大容量静态数据集，并在核算进程完成后返回成果。鉴于这样的处理模式，批处理有个明显的缺点，便是面对大规模的数据，在核算处理的功率上，不尽如人意。

Apache Hadoop是一种专用于批处理的处理框架。Hadoop是首个在开源社区获得极大关注的大数据框架。基于谷歌有关海量数据处理所发表的多篇论文与经验的Hadoop重新实现了相关算法和组件堆栈，让大规模批处理技术变得更易用。

大数据处理目前（2020年12月）主流使用hadoop框架，另外数据挖掘和机器学习为主的应用可使用spark框架。

1、Hadoop/Spark Hadoop是个获得极大应用的大数据框架，是大数据领域标志性的解决方案。Spark通过完善的内存计算和处理优化，极大的提升了速度，是具备流处理能力的下一代批处理框架。

2、WebWork【Java开源Web开发框架】WebWork是由组织开发的，致力于组件化和代码重用的拉出式MVC模式J2EEWeb框架。Struts【Java开源Web开发框架】Struts是一个基于SunJ2EE平台的MVC框架，主要是采用Servlet和JSP技术来实现的。

3、HadoopHadoop 采用 Map Reduce 分布式计算框架，根据 GFS开发了 HDFS 分布式文件系统，根据 Big Table 开发了 HBase数据存储系统。Hadoop 的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。

4、下面江苏电脑培训为大家具体了解Java开发应该了解的大数据工具和框架。MongoDB这是一种最受欢迎的，跨平台的，面向文档的数据库。MongoDB的核心优势是灵活的文档模型，高可用性***集和可扩展的碎片集群。

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