大數(shù)據(jù)正在成為一個我們習以為常的詞匯，我們生活當中的諸多習以為常的細節(jié)，包括網(wǎng)上購物推薦、網(wǎng)約車派單等等，其背后都有大數(shù)據(jù)的支持。大數(shù)據(jù)處理，需要相關的技術來實現(xiàn)。今天就來和大家聊聊必學的大數(shù)據(jù)處理技術有哪些?

1、Hadoop

Hadoop是現(xiàn)今較早的也是歷史較久的大數(shù)據(jù)處理技術框架，大數(shù)據(jù)真正從概念走向落地，就得益于Hadoop的出現(xiàn)。

Hadoop的主要的適用場景是大規(guī)模離線數(shù)據(jù)處理。Hadoop的MapReduce計算引擎，支持大規(guī)模數(shù)據(jù)并行處理。MapReduce計算將數(shù)據(jù)處理分為Map+Reduce兩個階段，分而治之，針對于TB級的數(shù)據(jù)計算任務，也能輕松完成。

2、Spark

Spark則是繼Hadoop MapReduce之后的佼佼者，仍然屬于批處理框架，但是卻具有了流處理能力，更能滿足大數(shù)據(jù)實時處理的需求。Spark是基于MapReduce計算模型的優(yōu)化，通過完善的內(nèi)存計算和處理優(yōu)化機制加快批處理工作負載的運行速度。

并且，Spark可作為獨立集群部署(需要相應存儲層的配合)，也可與Hadoop集成并取代MapReduce引擎。

3、Storm

Storm是真正意義上的流數(shù)據(jù)實時處理框架，基于低延時交互模式理念，以應對復雜的事件處理需求。和Spark不同，Storm可以進行單點隨機處理，而不僅僅是微批量任務，并且對內(nèi)存的需求更低。在實際應用場景當中，Storm經(jīng)常和Kafka一起配合使用。

4、Flink

Flink可以新一代的熱點技術框架，集批處理和流處理于一身的計算框架，將批處理數(shù)據(jù)視作具備有限邊界的數(shù)據(jù)流，借此將批處理任務作為流處理的子集加以處理。

在業(yè)界，這種流處理為先的方法也叫做Kappa架構，Kappa架構中會對一切進行流處理，借此對模型進行簡化，實現(xiàn)更的數(shù)據(jù)處理。

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