云计算大数据框架(云计算大数据公司排名)

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一、“大数据架构”用哪种框架更为合适？

一个完整的大数据平台应该提供离线计算、即席查询、实时计算、实时查询等功能。
无论是Hadoop、Spark还是Storm，单独完成上述所有任务是不可能的。

hadoop+spark+hive是一个非常好的选择。Hadoop的HDFS无疑是分布式文件系统的解决方案，解决存储问题；Hadoop、Hive、SparkApplication、SparkSQL解决离线计算和即席查询问题；SparkStreaming解决实时计算的问题；另外，解决实时查询的问题还需要HBase或者Redis等NOSQL技术。

除此之外，大数据平台中任务调度系统和数据交换工具也是不可或缺的；任务调度系统解决所有大数据平台中的任务调度和监控；其他数据源与HDFS之间的传输，如数据库到HDFS、HDFS到数据库等。关于大数据平台架构的技术文章，可以搜索“LXW的大数据领域”，有很多。

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二、云计算和大数据是什么关系

大数据和云计算的技术架构都是基于分布式存储和分布式计算，因此这两个领域之间的联系比较紧密。

从技术上讲，大数据和云计算之间的关系就像同一枚硬币的两面密不可分。大数据无法由单台计算机处理，必须采用分布式架构。其特点在于大数据的分布式数据挖掘。但必须依赖分布式处理、分布式数据库和云存储，以及云计算的虚拟化技术。

从应用角度来看，大数据是云计算的应用案例之一，云计算是部署大数据的工具之一。

云计算的特点

1.虚拟化技术。

需要强调的是，虚拟化超越了时间和空间的界限，是包括应用虚拟化和资源虚拟化在内的云虚拟化技术的最重要特征。众所周知，物理平台和应用部署环境之间没有空间联系。通过虚拟平台完成各自端到端的操作的数据备份、迁移、扩容。

2.动态可扩展。

云计算具有高效的计算能力。在原有服务器上添加云计算功能，可以快速提升计算速度，最终达到动态扩展虚拟化程度以扩展应用的目的。

3.按要求部署。

计算机包含许多应用程序、软件程序等。不同的应用程序对应不同的数据资源库，因此运行不同应用程序的用户需要强大的计算能力来部署资源以及能够根据用户的意愿部署资源的云计算平台。需要快速配备计算能力和资源。

4.高灵活性。

当今市场上的大多数IT资源、软件和硬件都支持虚拟化，例如存储网络、操作系统以及开发硬件和软件。虚拟化元素统一管理在虚拟云系统资源组中，可见云计算具有非常强的兼容性，不仅可以兼容不同厂商低配置的机器和硬件产品，而且具有更高的兼容性。计算外围设备的性能。

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三、大数据和云计算的关系1、大数据是指超出传统数据库软件和工具处理能力的数据集合。它们具有四个主要特点：数据规模庞大、数据流动迅速、数据类型多样、价值密度低。
2.将大数据与行业进行比较。该行业的核心利润来自于提高数据处理效率，通过有效的数据处理实现数据的增值。
3.从技术角度来看，大数据和云计算的关系就像硬币的两面，密不可分。由于大数据的处理规模超出了单台计算机的处理能力，因此必须采用分布式架构进行处理。这种分布式处理依赖于云计算的分布式数据库、存储技术和虚拟化能力。
4.随着云计算时代的到来，大数据受到越来越多的关注。分析师普遍认为，大数据主要涉及企业产生的大量非结构化和半结构化数据。
5.大数据分析往往与云计算密切相关，因为大数据集的实时分析需要像Mapreduce这样的框架来调度和利用数十、数百甚至数千台计算机。
6.大数据的有效处理需要特定的技术，包括大规模并行处理数据库数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据处理、云计算平台、互联网技术和可扩展存储系统。