數據處理是對復雜海量數據價值的提煉，而最有價值的部分是預測分析，它可以幫助數據科學家通過數據挖掘形式，例如數據可視化，統計模式識別和數據描述等等，更好地理解數據。根據數據挖掘的結果得出預測性決策。那么大數據處理模式有哪些？大數據處理模式分別是什么？

　　大數據處理模式有哪些？

大數據的應用類型很多，主要的處理模式可以分為流處理模式和批處理模式兩種。批處理是先存儲后處理，而流處理則是直接處理。

　　大數據處理模式分別是什么？

　　1. 批處理模式

Google 公司在 2004 年提出的 MapReduce 編程模型是最具代表性的批處理模式。

MapReduce 模型首先將用戶的原始數據源進行分塊，然后分別交給不同的 Map 任務去處理。

Map 任務從輸入中解析出 key/value 對集合，然后對這些集合執行用戶自行定義的 Map 函數以得到中間結果，并將該結果寫入本地硬盤。

Reduce 任務從硬盤上讀取數據之后，會根據 key 值進行排序，將具有相同 key 值的數據組織在一起。最后，用戶自定義的 Reduce 函數會作用于這些排好序的結果并輸出最終結果。

MapReduce 的核心設計思想有兩點。

· 將問題分而治之，把待處理的數據分成多個模塊分別交給多個 Map 任務去并發處理。

· 把計算推到數據而不是把數據推到計算，從而有效地避免數據傳輸過程中產生的大量通信開銷。

　　2. 流處理模式

流處理模式的基本理念是，數據的價值會隨著時間的流逝而不斷減少。因此，盡可能快地對最新的數據做出分析并給出結果是所有流處理模式的主要目標。

需要采用流處理模式的大數據應用場景主要有網頁點擊數的實時統計，傳感器網絡，金融中的高頻交易等。

流處理模式將數據視為流，將源源不斷的數據組成數據流。當新的數據到來時就立刻處理并返回所需的結果。

數據的實時處理是一個很有挑戰性的工作，數據流本身具有持續到達、速度快、規模巨大等特點，因此，通常不會對所有的數據進行永久化存儲，同時，由于數據環境處在不斷的變化之中，系統很難準確掌握整個數據的全貌。

由于響應時間的要求，流處理的過程基本在內存中完成，其處理方式更多地依賴于在內存中設計巧妙的概要數據結構。內存容量是限制流處理模式的一個主要瓶頸。

上述就是關于大數據處理模式有哪些，以及大數據處理模式分別是什么的全部內容介紹，想了解更多關于大數據處理的信息，請繼續關注中培偉業。