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大数据的四种计算模式

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计算模式简介及演变
计算模式是指计算机系统采用的计算方式和处理方法。它的演变历经四个阶段:机器语言、汇编语言、高级语言和人工智能阶段。机器语言阶段需要直接操作二进制,难以掌握;汇编语言阶段通过简化机器指令,使编程容易学习;高级语言阶段让编程语言更贴近自然语言;人工智能阶段应用机器学习等技术,使计算机具备自学和推理能力。
大数据计算模式种类
大数据计算模式包括批处理计算、流计算、图计算和查询分析计算。批处理计算主要用于大规模数据批量处理,技术有MapReduce和Spark;流计算用于实时处理流数据,技术包括Storm和Flume等;图计算处理大规模图数据,技术有Pregel和GraphX等;查询分析计算用于大规模数据存储管理和查询,技术有Hive和Impala等。
计算模式解决的问题
批处理模式适用于大规模静态数据分析,但不适合实时性要求高的场景,如网站用户日志分析;流计算模式适用于实时数据处理,如股票交易分析;图计算模式适合处理大规模图数据,如社交网络分析;查询分析计算模式适用于实时交互式查询和数据分析,要求高并发和低延迟,如即席查询。
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