三种大数据处理引擎

批量大数据处理

  • 数据特点：静态数据
  • 场景：离散计算，対实时性要求不高
  • 代表技术：MapReduce

MapReduce

  1. 一次计算可以分为映射和规约两个阶段
  2. 拿到数据进行预处理
  3. 先被分成各个数据块
  4. Map阶段：读取数据，生成键（词）值（对应词出现的次数）对形式的中间结果，存储到本地内存，并定期写入磁盘并进行分区交互给Reduce阶段。
  5. Reduce阶段：拿到Map阶段的数据后进行排序，key相同的键值对进行规约累加，计算结果存储到规定位置进行输出。完成所有操作给用户反馈

举例：

流式大数据处理

  • 数据特点：动态数据；数据在计算过程中，不断更新，无法预先把数据保存
  • 场景：在线计算，对实时性要求高
  • 代表技术：storm




大规模图处理

  • 数据特点：比较重要，普遍存在生活中的数据，如交通网，社交网数据
  • 代表技术：pregel

  • 研究物体与物体的关系