大数据工程师常用的大数据处理框架是什么?

【摘要】大数据开展至今，大数据处理主要分为两类大的需求，一是批处理，一是流处理。在企业的实践事务场景傍边，可能会只需求批处理或者流处理，也可能一起需求批处理和流处理，这就使得建立大数据体系平台的时候，需求依据具体场景来进行技能选型，那么大数据工程师常用的大数据处理框架是什么呢?接下来就一起了解一下吧。

1、批处理

批处理是大数据处理傍边的遍及需求，批处理主要操作大容量静态数据集，并在核算进程完成后返回成果。鉴于这样的处理模式，批处理有个明显的缺点，便是面对大规模的数据，在核算处理的功率上，不尽如人意。

现在来说，批处理在应对很多持久数据方面的体现极为出色，因而经常被用于对历史数据进行剖析。

2、流处理

批处理之后呈现的另一种遍及需求，便是流处理，针对实时进入体系的数据进行核算操作，处理成果马上可用，并会跟着新数据的抵达继续更新。

在实时性上，流处理体现优异，但是流处理同一时间只能处理一条(真正的流处理)或很少数(微批处理，Micro-batch Processing)数据，不同记录间只维持最少数的状况，对硬件的要求也要更高。

3、批处理+流处理

在实践的使用傍边，批处理和流处理一起存在的场景也很多，混合处理框架就旨在处理这类问题。供给一种数据处理的通用处理方案，不仅可以供给处理数据所需的办法，一起供给自己的集成项、库、东西，可满足图形剖析、机器学习、交互式查询等多种场景。

关于大数据工程师常用处理框架，就和大家分享到这里了，大数据行业作为不断发展的行业，相信在未来的发展前景必然是不可估量的，希望大家不断学习和提高，加油!