發(fā)展到今天，大數(shù)據(jù)處理主要分為兩類大的需求，一是批處理，一是流處理。在企業(yè)的實際業(yè)務場景當中，可能會只需要批處理或者流處理，也可能同時需要批處理和流處理，這就使得搭建大數(shù)據(jù)系統(tǒng)平臺的時候，需要根據(jù)具體場景來進行技術選型。



　　大數(shù)據(jù)處理框架，通�？梢苑譃槿�類——



　�、倥�處理框架：Apache Hadoop



　　②流處理框架：Apache Storm、Apache Samza



　�、叟�處理+流處理框架：Apache Spark、Apache Flink



　　這里我們不對各個框架做更具體的講解，而是先來理解這些不同處理模式背后的思想。



　　1、批處理



　　批處理是大數(shù)據(jù)處理當中的普遍需求，批處理主要操作大容量靜態(tài)數(shù)據(jù)集，并在計算過程完成后返回結果。鑒于這樣的處理模式，批處理有個明顯的缺陷，就是面對大規(guī)模的數(shù)據(jù)，在計算處理的效率上，不盡如人意。



　　目前來說，批處理在應對大量持久數(shù)據(jù)方面的表現(xiàn)極為出色，因此經(jīng)常被用于對歷史數(shù)據(jù)進行分析。



　　2、流處理



　　批處理之后出現(xiàn)的另一種普遍需求，就是流處理，針對實時進入系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行計算操作，處理結果立刻可用，并會隨著新數(shù)據(jù)的抵達繼續(xù)更新。



　　在實時性上，流處理表現(xiàn)優(yōu)異，但是流處理同一時間只能處理一條（真正的流處理）或很少量（微批處理，Micro-batch Processing）數(shù)據(jù)，不同記錄間只維持最少量的狀態(tài)，對硬件的要求也要更高。



　　3、批處理+流處理



　　在實際的應用當中，批處理和流處理同時存在的場景也很多，混合處理框架就旨在解決這類問題。提供一種數(shù)據(jù)處理的通用解決方案，不僅可以提供處理數(shù)據(jù)所需的方法，同時提供自己的集成項、庫、工具，可滿足圖形分析、機器學習、交互式查詢等多種場景。



　　大數(shù)據(jù)常用處理框架.中琛魔方大數(shù)據(jù)分析平臺(www.zcmorefun.com)表示大數(shù)據(jù)系統(tǒng)平臺的搭建，往往需要在這些開源大數(shù)據(jù)處理框架當中進行選擇，因此也就要求***們有相應程度的掌握。