大数据计算，大数据计算框架有哪些

计算，作为现代数据科学和信息技术领域的核心，已经渗透到各行各业。它通过高效的数据处理和分析，帮助企业从海量数据中挖掘出有价值的信息。以下是对计算框架的详细介绍。

1.MaReduce——分布式计算框架

MaReduce是Hadoo的原生批处理引擎，与Common、HDFS共同构成了Hadoo发展初期的三大重要组件。它通过Maer和Reducer两个阶段的处理，实现了对大规模数据的分布式计算。在Maer加上cominer相当于提前进行reduce，即把一个Maer中的相同key进行了聚合，减少shuffle过程中传输的数据量，以及Reducer端的计算量。如果导致数据倾斜的key大量分布在不同的ma...

2.YARN——资源管理、任务调度框架

YARN是一个资源管理、任务调度的框架，主要包括三大模块：ResourceManager（RM，负责所有资源的监控、分配和管理）、NodeManager（NM，负责每一个节点的维护和资源管理）。YARN的引入使得Hadoo生态系统中的多种计算框架能够共享同一资源池，提高了资源的利用率。

3.计算框架分类

计算框架主要分为以下几类：

3.1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AacheHadooMaReduce、AacheSark等。

3.2流式计算框架

适用于实时或近实时处理连续的数据流。流式计算框架如AacheKafka、AacheStorm等，能够对数据流进行实时监控和分析。

3.3图计算框架

图计算框架主要用于处理社交网络、推荐系统等领域的复杂关系数据。如AacheGirah、Neo4j等。

3.4分布式数据库计算框架

分布式数据库计算框架如AacheCassandra、Hase等，能够提供高可用性和可扩展性的数据存储解决方案。

3.5深度学习计算框架

深度学习计算框架如TensorFlow、Caffe等，用于构建和训练复杂的人工神经网络模型。

4.主流平台框架

主流的平台框架包括：

1.Hadoo：一个开源的分布式存储与计算框架，以其高扩展性、高容错性和大规模数据处理能力著称。

2.Sark：AacheSoftwareFoundation中最活跃的项目，是一个开源集群计算框架。Sark启用了内存分布数据集，除了传统的批处理之外，还支持实时计算。

3.Flink：开源框架，主要适用于批处理和流数据处理，具有低延迟、高吞吐量和容错性高的特点，与Hadoo的兼容性极佳。

4.Storm：适用于实时数据处理的分布式系统，能够快速处理大量数据。

5.Kafka：一个分布式流处理平台，用于构建实时数据管道和流应用程序。

6.Hive：一个数据仓库工具，可以将结构化数据映射为表，并存储在Hadoo文件系统中。

7.Hase：一个分布式、可伸缩的列存储数据库，适用于非关系型数据存储。

5.数据处理框架选择

选择适当的处理框架，如AacheHadoo、AacheSark等，对于实现高效的数据处理至关重要。根据具体的应用场景和数据特点，合理选择合适的框架，将有助于提升数据处理效率和数据分析质量。