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五种大数据处理架构

1、五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。

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2、Lambda架构算是大数据系统里面举足轻重的架构，大多数架构基本都是Lambda架构或者基于其变种的架构。Lambda的数据通道分为两条分支：实时流和离线。

3、流式架构在传统大数据架构的基础上，直接拔掉了批处理，数据全程以流的形式处理，所以在数据接入端没有了ETL，转而替换为数据通道。优点：没有臃肿的ETL过程，数据的实效性非常高。

4、数据存储：公司需要存储将通过大数据架构处理的数据。一般而言，数据将存储在数据湖中，这是一个可以轻松扩展的大型非结构化数据库。

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。

大数据处理目前（2020年12月）主流使用hadoop框架，另外数据挖掘和机器学习为主的应用可使用spark框架。

Apache Flink Apache Flink是一个开源框架，同样适用于批处理和流数据处理。它最适合于集群环境。该框架基于转换–流概念。它也是大数据的4G。它比Hadoop – Map Reduce快100倍。

Samza 是由 Linked In 开源的一项技术，是一个分布式流处理框架，专用于实时数据的处理，非常像Twitter的流处理系统Storm。不同的是Sam？za 基于 Hadoop，而且使用了 Linked In 自家的 Kafka 分布式消息系统。

需要采用Web集群实现负载均衡。使用Web集群方式部署之后，首要调整的就是用户状态信息与附件信息。用户状态不能再保存到Session中，缓存也不能用本地Web服务器的文件缓存，以及附件，也不能保存在Web服务器上了。

Webserver (Nginx) ：这一层是可以轻松分布式部署的，结合智能DNS解析可以简易地防止单点故障、实现区域访问加速，结合LVS很容易实现负载均衡。

数据分库：以表为单位，把原有数据库切分成多个数据库。切分后不同的表存储在不同的数据库上。以表中的数据行记录为单位，把原有逻辑数据库切分成多个物理数据库分片，表数据记录分布存储在各个分片上。

消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题。实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。

消息队列概述\x0d\x0a 消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题。实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。

php分布式是指多台服务器处理不同的工作，指的是业务上的一般，比如多台服务器有的处理日志分布到一些服务器，有的处理下单，分布到一些服务器。

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