大数据工程处理技术有哪些？

大数据工程处理技术有哪些?在大数据的发展历程当中，大数据处理技术也在不断更新迭代当中，为了满足大数据处理过程当中的各种需求，就需要相应的技术手段来实现。

大数据工程处理技术介绍：

1、Hadoop

Hadoop是现今较早的也是历史较久的大数据处理技术框架，大数据真正从概念走向落地，就得益于Hadoop的出现。

Hadoop的主要的适用场景是大规模离线数据处理。Hadoop的MapReduce计算引擎，支持大规模数据并行处理。MapReduce计算将数据处理分为Map+Reduce两个阶段，分而治之，针对于TB级的数据计算任务，也能轻松完成。

2、Spark

Spark则是继Hadoop MapReduce之后的佼佼者，仍然属于批处理框架，但是却具有了流处理能力，更能满足大数据实时处理的需求。Spark是基于MapReduce计算模型的优化，通过完善的内存计算和处理优化机制加快批处理工作负载的运行速度。

并且，Spark可作为独立集群部署(需要相应存储层的配合)，也可与Hadoop集成并取代MapReduce引擎。

3、Storm

Storm是真正意义上的流数据实时处理框架，基于低延时交互模式理念，以应对复杂的事件处理需求。和Spark不同，Storm可以进行单点随机处理，而不仅仅是微批量任务，并且对内存的需求更低。在实际应用场景当中，Storm经常和Kafka一起配合使用。

4、Flink

Flink可以新一代的热点技术框架，集批处理和流处理于一身的计算框架，将批处理数据视作具备有限边界的数据流，借此将批处理任务作为流处理的子集加以处理。

在业界，这种流处理为先的方法也叫做Kappa架构，Kappa架构中会对一切进行流处理，借此对模型进行简化，实现更的数据处理。

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