大數(shù)據(jù)工程處理技術(shù)有哪些?在大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程當(dāng)中，大數(shù)據(jù)處理技術(shù)也在不斷更新迭代當(dāng)中，為了滿足大數(shù)據(jù)處理過(guò)程當(dāng)中的各種需求，就需要相應(yīng)的技術(shù)手段來(lái)實(shí)現(xiàn)。

大數(shù)據(jù)工程處理技術(shù)介紹：

1、Hadoop

Hadoop是現(xiàn)今較早的也是歷史較久的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)框架，大數(shù)據(jù)真正從概念走向落地，就得益于Hadoop的出現(xiàn)。

Hadoop的主要的適用場(chǎng)景是大規(guī)模離線數(shù)據(jù)處理。Hadoop的MapReduce計(jì)算引擎，支持大規(guī)模數(shù)據(jù)并行處理。MapReduce計(jì)算將數(shù)據(jù)處理分為Map+Reduce兩個(gè)階段，分而治之，針對(duì)于TB級(jí)的數(shù)據(jù)計(jì)算任務(wù)，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(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理的需求。Spark是基于MapReduce計(jì)算模型的優(yōu)化，通過(guò)完善的內(nèi)存計(jì)算和處理優(yōu)化機(jī)制加快批處理工作負(fù)載的運(yùn)行速度。

并且，Spark可作為獨(dú)立集群部署(需要相應(yīng)存儲(chǔ)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(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理框架，基于低延時(shí)交互模式理念，以應(yīng)對(duì)復(fù)雜的事件處理需求。和Spark不同，Storm可以進(jìn)行單點(diǎn)隨機(jī)處理，而不僅僅是微批量任務(wù)，并且對(duì)內(nèi)存的需求更低。在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景當(dāng)中，Storm經(jīng)常和Kafka一起配合使用。

4、Flink

Flink可以新一代的熱點(diǎn)技術(shù)框架，集批處理和流處理于一身的計(jì)算框架，將批處理數(shù)據(jù)視作具備有限邊界的數(shù)據(jù)流，借此將批處理任務(wù)作為流處理的子集加以處理。

在業(yè)界，這種流處理為先的方法也叫做Kappa架構(gòu)，Kappa架構(gòu)中會(huì)對(duì)一切進(jìn)行流處理，借此對(duì)模型進(jìn)行簡(jiǎn)化，實(shí)現(xiàn)更的數(shù)據(jù)處理。

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