大數據工程處理技術有哪些?在大數據的發展歷程當中，大數據處理技術也在不斷更新迭代當中，為了滿足大數據處理過程當中的各種需求，就需要相應的技術手段來實現。

大數據工程處理技術介紹：

1、Hadoop

Hadoop是現今較早的也是歷史較久的大數據處理技術框架，大數據真正從概念走向落地，就得益于Hadoop的出現。

Hadoop的主要的適用場景是大規模離線數據處理。Hadoop的MapReduce計算引擎，支持大規模數據并行處理。MapReduce計算將數據處理分為Map+Reduce兩個階段，分而治之，針對于TB級的數據計算任務，也能輕松完成。

2、Spark

Spark則是繼Hadoop MapReduce之后的佼佼者，仍然屬于批處理框架，但是卻具有了流處理能力，更能滿足大數據實時處理的需求。Spark是基于MapReduce計算模型的優化，通過完善的內存計算和處理優化機制加快批處理工作負載的運行速度。

并且，Spark可作為獨立集群部署(需要相應存儲層的配合)，也可與Hadoop集成并取代MapReduce引擎。

3、Storm

Storm是真正意義上的流數據實時處理框架，基于低延時交互模式理念，以應對復雜的事件處理需求。和Spark不同，Storm可以進行單點隨機處理，而不僅僅是微批量任務，并且對內存的需求更低。在實際應用場景當中，Storm經常和Kafka一起配合使用。

4、Flink

Flink可以新一代的熱點技術框架，集批處理和流處理于一身的計算框架，將批處理數據視作具備有限邊界的數據流，借此將批處理任務作為流處理的子集加以處理。

在業界，這種流處理為先的方法也叫做Kappa架構，Kappa架構中會對一切進行流處理，借此對模型進行簡化，實現更的數據處理。

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