大資料處理系統可以分為批式(batch)大資料和流式(streaming)大資料兩類。其中，批式大資料又被稱為歷史大資料，流式大資料又被稱為實時大資料。
目前主流的三大分布式計算系統hadoop、storm、spark被廣泛運用於大資料領域。
批處理大資料系統代表：hadoop
注：這類系統雖然可對完整大資料集實現高效的即席查詢，但無法查詢到最新的實時資料，存在資料遲滯高等問題
流處理大資料系統代表：spark streaming、storm（計算系統）
注：此類系統可以對最新實時資料實現高效預設分析處理模型的查詢，資料遲滯低
hadoop作為分布式系統的基礎架構，資料處理工作在硬碟層面，借助hdfs(分布式檔案系統)，可以將架構下每一台電腦中的硬碟資源聚集起來，不論是儲存計算還是呼叫都可以視為一塊硬碟使用。之後使用集群管理和排程軟體yarn，相當於windows作業系統，最後利用map/reduce計算框架就可以在這上面進行計算程式設計。從而大幅降低了整體計算平台的硬體投入成本。
由於hadoop的計算過程放在硬碟，受制於硬體條件限制，資料的吞吐和處理速度明顯不如使用記憶體來的快。於是spark和storm開始登上舞台。
spark和storm兩者最大的區別在於實時性：spark是準實時，先收集一段時間的資料
大資料處理系統都有哪些？ 流式計算系統
流式計算系統就是因為流式計算具有很強的實時性，需要對應用源源不斷產生的資料實時進行處理，使資料不積壓 不丟失，常用於處理電信 電力等行業應用以及網際網路行業的訪問日誌等。在facebook 的 scribe apache的 flume twitter的 storm yahoo的s4 ucberkel...
大資料處理系統都有哪些？ 流式計算系統
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大資料處理
大資料處理的流程主要包括以下四個環節 採集 匯入 預處理 統計 分析 挖掘，下面針對這四環節進行簡單闡述。大資料處理之一 採集 在大資料的採集過程中，其主要特點和挑戰是併發數高，因為同時有可能會有成千上萬的使用者來進行訪問和操作，比如火車票售票 和 它們併發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集...