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什么是大数据批处理架构?
来源:互联网 作者:admin 时间:2019-10-02 10:43:00

  数据营销,获得数据是开展营销活动的前提。数据获取的渠道主要是以通过使用代理IP开展爬虫工作来完成,而当企业获得数据之后,数据的分析是接下来的关键。面对大数据的分析,我们需要明白大数据的架构是什么,才能够让分析工作更加顺利。


什么是大数据批处理架构


  批处理系统


  批处理在大数据世界有着悠久的历史。批处理主要操作大容量静态数据集,并在计算过程完成后返回结果。


  批处理模式中使用的数据集通常符合下列特征:


  1、有界:批处理数据集代表数据的有限集合


  2、持久:数据通常始终存储在某种类型的持久存储位置中


  3、大量:批处理操作通常是处理极为海量数据集的唯一方法


  批处理非常适合需要访问全套记录才能完成的计算工作。例如在计算总数和平均数时,必须将数据集作为一个整体加以处理,而不能将其视作多条记录的集合。这些操作要求在计算进行过程中数据维持自己的状态。


  需要处理大量数据的任务通常最适合用批处理操作进行处理。无论直接从持久存储设备处理数据集,或首先将数据集载入内存,批处理系统在设计过程中就充分考虑了数据的量,可提供充足的处理资源。由于批处理在应对大量持久数据方面的表现极为出色,因此经常被用于对历史数据进行分析。


  大量数据的处理需要付出大量时间,因此批处理不适合对处理时间要求较高的场合。


  批处理模式


  Hadoop的处理功能来自MapReduce引擎。MapReduce的处理技术符合使用键值对的map、shuffle、reduce算法要求。基本处理过程包括:


  1、从HDFS文件系统读取数据集


  2、将数据集拆分成小块并分配给所有可用节点


  3、针对每个节点上的数据子集进行计算(计算的中间态结果会重新写入HDFS)


  4、重新分配中间态结果并按照键进行分组


  5、通过对每个节点计算的结果进行汇总和组合对每个键的值进行“Reducing”


  6、将计算而来的最终结果重新写入 HDFS


  Apache Hadoop


  Apache Hadoop是一种专用于批处理的处理框架。Hadoop是首个在开源社区获得极大关注的大数据框架。基于谷歌有关海量数据处理所发表的多篇论文与经验的Hadoop重新实现了相关算法和组件堆栈,让大规模批处理技术变得更易用。


  新版Hadoop包含多个组件,即多个层,通过配合使用可处理批数据:


  HDFS:HDFS是一种分布式文件系统层,可对集群节点间的存储和复制进行协调。HDFS确保了无法避免的节点故障发生后数据依然可用,可将其用作数据来源,可用于存储中间态的处理结果,并可存储计算的最终结果。


  YARN:YARN是Yet Another Resource Negotiator(另一个资源管理器)的缩写,可充当Hadoop堆栈的集群协调组件。该组件负责协调并管理底层资源和调度作业的运行。通过充当集群资源的接口,YARN使得用户能在Hadoop集群中使用比以往的迭代方式运行更多类型的工作负载。


  MapReduce:MapReduce是Hadoop的原生批处理引擎。


  大数据分析与代理IP爬虫一样是一门具有复杂性的技术,为了能够在这种新型营销中不落后于其他企业,我们应该不断吸收新知识,提高数据挖掘以及分析技能。


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