“离线计算”得特点,怎样在大数据中使用?
本文摘要
离线计算是大数据处理中很重要的一环。下面将会讨论离线计算的特点以及它在大数据中的使用方法。
离线计算是指在计算开始前已知所有输入数据,输入数据不会产生变化,且在解决一个问题后就要立即得出结果的前提下进行的计算。在大数据中属于数据的计算部分,在该部分中与离线计算对应的则是实时计算。
特点:
1、大数据量: 离线计算的处理范围通常是海量数据,十亿甚至万亿
离线计算是大数据处理中很重要的一环。下面将会讨论离线计算的特点以及它在大数据中的使用方法。
离线计算是指在计算开始前已知所有输入数据,输入数据不会产生变化,且在解决一个问题后就要立即得出结果的前提下进行的计算。在大数据中属于数据的计算部分,在该部分中与离线计算对应的则是实时计算。
特点:
1、大数据量: 离线计算的处理范围通常是海量数据,十亿甚至万亿级别的数据量,并且这些数据通常需要长时间保留。
2、批量处理: 离线计算与实时计算相比,更加适用于批量处理,可以进行复杂的批量运算,同时也可以较为方便地对批量计算的结果进行查询和存储。
3、数据静态: 在离线计算中,数据在计算之前就已经完全到位,不会发生变化,因此这种计算方式非常适用于处理静态的数据集合。
大数据中的使用:
在大数据处理中,离线计算通常会采用Hdfs存储数据,将需要进行处理的大量数据存放在分布式文件系统中。然后使用MapReduce等技术进行批量计算,对数据进行处理、筛选和清洗等操作,最终得出与业务需求相关的结果。而这些计算完成的数据如需数据仓库的存储,可以直接存入Hive并从Hive进行展现。
总之,离线计算在大数据处理中有着重要的作用。其特点是适合处理大量静态数据,同时也能进行复杂的批量运算,并且能够方便地查询存储计算结果。在大数据处理中,使用Hdfs存储数据,结合MapReduce等技术进行计算,能够较好地处理大数据集合。
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