大数据处理的方法有哪些 大数据处理方法汇总

　　大数据处理的方法有哪些？大数据处理方法汇总。光环大数据认为，大数据发展到今天已经很成熟，在各行各业的应用和作用也越来越明显了，今天就给大家汇总一些大数据处理的方法。

大数据的处理方法有三种：实时流式处理、大数据离线处理（批处理）和交互式处理。

再具体说一下三种方法及使用工具。

1.实时流式处理

Flume

Flume专注于大数据的收集和传输，用来解决在线分析处理特点，数据源源不断的到来的问题。类似的大数据开源系统有Logstash和Fluentd。

架构图中Source用来连接输出源，Sink用来连接输出源，Channel是Flume内部数据传输通道(主要包括MemoryChannel和FileChannel)。

2.大数据离线处理（批处理）和常用工具

离线处理目前技术上已经成熟，大家使用的均是:使用Hdfs存储数据，使用MapReduce做批量计算，计算完成的数据如需数据仓库的存储，直接存入Hive,然后从Hive进行展现。

3.交互式处理（hive，sparksql）

OLAP(联机分析处理)和OLTP(联机事务处理)

三个主要的工具

Elasticsearch

Impala

Kylin

OLTP单次查询返回数据量小，但是经常会涉及服务器端简单的聚合操作，要求查询响应速度快，一般应用于在线处理；

OLAP（hive大批量）单次查询返回数据量巨大，服务器端进行的处理复杂，经常包含上卷(从细粒度数据向高层的聚合)、下钻(将汇总数据拆分到更细节的数据)类似的操作。

如果我们把人工智能看成一个嗷嗷待哺拥有无限潜力的婴儿，某一领域专业的海量的深度的数据就是喂养这个天才的奶粉。奶粉的数量决定了婴儿是否能长大，而奶粉的质量则决定了婴儿后续的智力发育水平。据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万，越来越多人加入到大数据培训，都希望在大数据培训机构中学习最前沿的知识，找一份不错的工作。

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