大数据处理分布式计算

简述信息一览：

• 1、大数据的计算框架有哪几种?
• 2、面试题-关于大数据量的分布式处理
• 3、Hadoop有什么特点?
• 4、1.分布式计算原理主要解决什么问题?使用什么技术?
• 5、大数据计算方式有哪些
• 6、什么是分布式计算

大数据的计算框架有哪几种?

1、大数据计算框架有：批处理计算框架、流式计算框架、图计算框架、分布式数据库计算框架、深度学习计算框架。批处理计算框架 适用于对大规模的离线数据进行处理和分析。典型的批处理计算框架包括Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark等。流式计算框架 适用于实时或近实时处理连续的数据流。

2、学习大数据，以下五种框架是不可或缺的：Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink。以下是它们的详细介绍：一：Hadoop大数据框架 Hadoop是由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，是应用最广泛的大数据工具。它以容错率高和硬件成本低而著称。

3、Hadoop：Hadoop 框架基于 Map Reduce 分布式计算，并开发了 HDFS（分布式文件系统）和 HBase（数据存储系统），以满足大数据的处理需求。它的开源性质使其成为分布式计算领域的国际标准，并被 Yahoo、Facebook、Amazon 以及中国的百度、阿里巴巴等知名互联网公司广泛***用。

4、Hadoop：Hadoop是一个分布式计算框架，主要包括两个核心组件：分布式文件系统HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供了存储，MapReduce为海量数据提供了计算。Hadoop具有高可靠性、高效性、可扩展性和开放性等优点，因此在大数据领域得到了广泛应用。

5、大数据处理框架有：Hadoop、Spark、Storm、Flink等。Hadoop是Apache软件基金***开发的分布式系统基础架构，能够处理大量数据的存储和计算问题。它提供了分布式文件系统，能够存储大量的数据，并且可以通过MapReduce编程模型处理大数据。

6、批处理计算 批处理计算是一种处理大规模静态数据集的大数据计算模式。在这种模式下，数据被分为多个批次，并对每个批次进行独立处理。常用的批处理计算框架包括Hadoop，它们能够处理PB级别的数据，并在处理过程中执行数据的聚合、过滤和转换等操作。

面试题-关于大数据量的分布式处理

1、面试题-关于大数据量的分布式处理 题目：生产系统每天会产生一个日志文件F，数据量在5000W行的级别。文件F保存了两列数据，一列是来源渠道，一列是来源渠道上的用户标识。文件F用来记录当日各渠道上的所有访问用户，每访问一次，记录一条。

2、MapReduce不能产生过多小文件的原因是默认情况下，TextInputFormat切片机制会将文件作为单独的切片交给MapTask处理，导致产生大量小文件和MapTask，处理效率低下。优化策略包括在数据处理的最前端合并小文件或使用CombineFileInputformat进行切片。

3、Flink是一个分布式流处理框架，支持实时处理和批处理，具有低延迟、高吞吐和高可用性。它提供Java、Scala和Python等多种API，由JobManager、ResourceManager、TaskManager和Dispatcher组成，协同工作以高效处理海量流式数据。

4、RDD、DataFrame、Dataset的区别与联系：RDD是Spark的基本数据结构，是一个不可变的、分布式的数据***；DataFrame是基于RDD的分布式数据集，提供了类似SQL的接口，方便进行结构化数据的处理；Dataset是DataFrame的扩展，提供了更强的类型安全和更多的操作。三者都可以进行转换和互操作。

5、YARN介绍 YARN是Apache Hadoop分布式处理框架中的资源管理和作业调度技术。作为Hadoop的核心组件之一，YARN负责在集群中分配系统资源，管理并调度各种应用程序的任务执行。 YARN的基本架构 YARN架构主要包括ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等关键组件。

6、MySQL存储在本地，数据格式相对单一，支持更新操作，而Hive则存储在HDFS上，数据格式多样化，但默认不支持更新操作。在查询效率上，Hive处理大数据量时可能较慢，而MySQL在小数据量查询上则更快。Hive的后续版本已不再支持索引功能，而MySQL的索引功能可以显著提高查询效率。

Hadoop有什么特点?

1、hadoop有高可靠性、高效性、高扩展性、高容错性、成本低的特点。高可靠性。***用冗余数据存储方式，即使一个副本发生故障，其他副本也可以保证正常对外提供服务。高效性。作为并行分布式计算平台，Hadoop***用分布式存储和分布式处理两大核心技术，能够高效地处理PB级数据。高可扩展性。

2、它具有以下特点：分布式计算：海致算子支持分布式计算，可以处理海量的数据。它利用多台服务器之间的计算和存储资源，将数据分成多个块，然后分配给不同的计算节点进行处理。这样可以提高计算速度和处理能力。

3、Hadoop特点：x版本MapReduce功能与资源调度耦合性较高，x版本引入Yarn，专责资源调度。Hadoop运行模式包括：HDFS客户端、NameNode（Master）、DataNode（Slave）和Secondary NameNode（备NN）。Block概念：磁盘读写最小单位，文件系统块为磁盘块整数倍，HDFS同样***用此概念，分解文件为块存储。

1.分布式计算原理主要解决什么问题?使用什么技术?

1、主要都是用在大数据分析中。比如在一张全球***影像图片中找一架飞机，用常规方式挨个像素的比对效率非常低，但如果将图片分成几块，交给不同的计算机同时进行比对就可以加快比对速度。通过分布式计算可以在多台计算机上平衡计算负载。可以把程序放在最适合运行它的计算机上。

2、分布式计算原理主要解决什么问题？使用什么技术？主要都是用在大数据分析中。比如在一张全球***影像图片中找一架飞机，用常规方式挨个像素的比对效率非常低，但如果将图片分成几块，交给不同的计算机同时进行比对就可以加快比对速度。通过分布式计算可以在多台计算机上平衡计算负载。

3、分布式计算是一种基于网络的计算机处理技术，与集中式计算相对。随着个人计算机性能的提升和广泛使用，处理能力分散在网络上的所有计算机成为可能。分布式计算与集中式计算相对，其数据可以分布于广阔区域。在分布式网络中，数据的存储与处理主要在本地工作站完成。数据输出可以通过打印或保存在软盘上。

4、算力计算是一种计算技术，它可以用来解决复杂的计算问题。算力计算的方法有很多，主要有以下几种：分布式计算：分布式计算是一种分布式计算技术，它可以将一个复杂的计算任务分解成多个小任务，然后将这些小任务分发到多台计算机上进行计算，最后将计算结果汇总，从而达到解决复杂计算问题的目的。

5、工作原理 分布式计算是利用互联网上的计算机的中央处理器的闲置处理能力来解决大型计算问题的一种计算科学。下面，看看它是怎么工作的：首先， 要发现一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题。这类问题一般是跨学科的、极富挑战性的、人类急待解决的科研课题。

大数据计算方式有哪些

1、流式计算：在大数据处理中，流式计算是一种实时的数据处理方式，适用于对实时性要求较高的场景，如金融交易监控、网络日志分析等。 分布式计算：针对大规模数据的处理，分布式计算将数据分散存储在多个节点上，通过并行处理提高计算效率。Hadoop和CloudRA是典型的分布式计算系统。

2、大数据的四种主要计算模式包括：批处理模式、流处理模式、交互式处理模式和图处理模式。 批处理模式（Batch Processing）：这种模式下，大量数据被分成多个小批次进行处理。通常***用非实时、离线的方式进行计算，主要应用于离线数据分析和数据挖掘。

3、大数据的计算模式主要包括以下几种： 批处理计算：这种模式适用于对大规模数据集进行批量处理的情况，通常在数据量不大时使用。 流计算：流计算专注于实时处理不断流动的数据，适用于需要即时分析的场景，如社交媒体数据或金融交易数据。

4、大数据计算模式主要有以下几种： 批处理计算模式 批处理计算模式是最早出现的大数据计算模式之一。它主要针对大规模数据***，通过批量处理的方式进行分析和计算。这种计算模式适用于对大量数据进行定期的分析和处理，如数据挖掘、预测分析等。

什么是分布式计算

1、分布式计算是一种新的计算方式。所谓分布式计算就是在两个或多个软件互相共享信息，这些软件既可以在同一台计算机上运行，也可以在通过网络连接起来的多台计算机上运行。分布式计算比起其它算法具有以下几个优点：稀有资源可以共享。通过分布式计算可以在多台计算机上平衡计算负载。

2、分布式计算涉及多台计算机在网络环境下协同完成复杂任务的一种计算模式。 这种计算模式通过将大型计算任务拆分成多个小任务，并分配给网络中的不同计算机来处理。 完成后，将每个计算机的处理结果汇总，以完成原始的复杂计算任务。

3、分布式计算是一种通过多台计算机联合工作，在网络环境下共同完成复杂任务的计算模式。它通过将整个计算过程分解成多个独立的子任务，分配给不同的计算机进行计算，最后将各个计算结果汇总起来，完成整个复杂计算任务。

4、分布式是什么分布式计算是近年提出的一种新的计算方式。所谓分布式计算就是在两个或多个软件互相共享信息，这些软件既可以在同一台计算机上运行，也可以在通过网络连接起来的多台计算机上运行。分布式的词语解释是：一个业务分拆多个子业务，部署在不同的服务器上。

5、分布式是从集中式系统逐步演变而来的概念，其主要目的是解决大规模数据处理和业务扩展问题。在计算机系统领域，分布式计算通常意味着多个数据中心协作提供服务，每个中心部署着大量连接的服务器。

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