大数据计算的三种模式（大数据主要有几种计算模式）

大数据的计算模式主要分为：

批量计算(batch computing)
流式计算(stream computing)

数据集类型

现实世界中，所有的数据都是以流式的形态产生的，不管是哪里产生的数据，在产生的过程中都是一条条地生成，最后经过了存储和转换处理，形成了各种类型的数据集。如下图所示，根据现实的数据产生方式和数据产生是否含有边界（具有起始点和终止点）角度，将数据分为两种类型的数据集，一种是有界数据集，另外一种是无界数据集。

大数据计算的三种模式,大数据主要有几种计算模式(1)

有界数据集

有界数据集具有时间边界，在处理过程中数据一定会在某个时间范围内起始和结束，有可能是一分钟，也有可能是一天内的交易数据。对有界数据集的数据处理方式被称为批计算（Batch Processing），例如将数据从RDBMS或文件系统等系统中读取出来，然后在分布式系统内处理，最后再将处理结果写入存储介质中，整个过程就被称为批处理过程。而针对批数据处理，目前业界比较流行的分布式批处理框架有Apache Hadoop和Apache Spark等。

无界数据集

对于无界数据集，数据从开始生成就一直持续不断地产生新的数据，因此数据是没有边界的，例如服务器的日志、传感器信号数据等。和批量数据处理方式对应，对无界数据集的数据处理方式被称为流式数据处理，简称为流处理（Streaming Process）。可以看出，流式数据处理过程实现复杂度会更高，因为需要考虑处理过程中数据的顺序错乱，以及系统容错等方面的问题，因此流处理需要借助专门的流数据处理技术。目前业界的Apache Storm、Spark Streaming、Apache Flink等分布式计算引擎都能不同程度地支持处理流式数据。

统一数据处理

有界数据集和无界数据集只是一个相对的概念，主要根据时间的范围而定，可以认为一段时间内的无界数据集其实就是有界数据集，同时有界数据也可以通过一些方法转换为无界数据。例如系统一年的订单交易数据，其本质上应该是有界的数据集，可是当我们把它一条一条按照产生的顺序发送到流式系统，通过流式系统对数据进行处理，在这种情况下可以认为数据是相对无界的。对于无界数据也可以拆分成有界数据进行处理，例如将系统产生的数据接入到存储系统，按照年或月进行切割，切分成不同时间长度的有界数据集，然后就可以通过批处理方式对数据进行处理。从以上分析我们可以得出结论：有界数据和无界数据其实是可以相互转换的。有了这样的理论基础，对于不同的数据类型，业界也提出了不同的能够统一数据处理的计算框架。

目前在业界比较熟知的开源大数据处理框架中，能够同时支持流式计算和批量计算，比较典型的代表分别为Apache Spark和Apache Flink两套框架。其中Spark通过批处理模式来统一处理不同类型的数据集，对于流数据是将数据按照批次切分成微批（有界数据集）来进行处理。Flink则从另外一个角度出发，通过流处理模式来统一处理不同类型的数据集。Flink用比较符合数据产生的规律方式处理流式数据，对于有界数据可以转换成无界数据统一进行流式，最终将批处理和流处理统一在一套流式引擎中，这样用户就可以使用一套引擎进行批计算和流计算的任务。

流数据与流式计算

流数据是指在时间分布和数量上无限的一系列动态数据集合体，数据的价值随着时间的流逝而降低，因此必须实时计算给出秒级响应。

流式计算，顾名思义，就是对数据流进行处理，是实时计算。批量计算则统一收集数据，存储到数据库中，然后对数据进行批量处理的数据计算方式。

流式处理可以用于两种不同场景：事件流和持续计算。

1、事件流

事件流具能够持续产生大量的数据，这类数据最早出现与传统的银行和股票交易领域，也在互联网监控、无线通信网等领域出现、需要以近实时的方式对更新数据流进行复杂分析如趋势分析、预测、监控等。简单来说，事件流采用的是查询保持静态，语句是固定的，数据不断变化的方式。

2、持续计算

比如对于大型网站的流式数据：网站的访问PV/UV、用户访问了什么内容、搜索了什么内容等，实时的数据计算和分析可以动态实时地刷新用户访问数据，展示网站实时流量的变化情况，分析每天各小时的流量和用户分布情况；

比如金融行业，毫秒级延迟的需求至关重要。一些需要实时处理数据的场景也可以应用Storm，比如根据用户行为产生的日志文件进行实时分析，对用户进行商品的实时推荐等。

流式计算和批量计算区别

主要体现在以下几个方面：