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典型大数据计算框架分析
ZTETECHNOLOGYJOURNAL
专题 赵晟 等 典型大数据计算框架分析
DOI：10.3969/j.issn.1009-6868.2016.02.004
网络出版地址：/kcms/detail/34.1228.tn1346.002.html
典型大数据计算框架分析典型大数据计算框架分析
TypicalBigDataComputingFrameworksTypicalBigDataComputingFrameworks
中图分类号：TP393 文献标志码：A 文章编号：1009-6868(2016)02-0014-005
赵晟/ ZHAOSheng
姜进磊/ JIANGJinlei 摘要：认为大数据计算技术已逐渐形成了批量计算和流计算两个技术发展方向。
（清华大学 计算机科学与技术系，北京 批量计算技术主要针对静态数据的离线计算，吞吐量好，但是不能保证实时性；流
100084） 计算技术主要针对动态数据的在线实时计算，时效性好，但是难以获取数据全貌。
(DepartmentofComputerScienceand 从可扩展性、容错性、任务调度、资源利用率、时效性、输入输出（IO）等方面对现有
Technology,TsinghuaUniversity,Beijing
100084,China) 的主流大数据计算框架进行了分析与总结，指出了未来的发展方向和研究热点。
关键词：大数据分类；大数据计算；批量计算；流计算；计算框架
Abstract: Bigdatacomputingtechnologieshavetwotypicalprocessingmodes:
batchcomputingandstreamcomputing.Batchcomputingismainlyusedforhigh-
throughputprocessingofstaticdataanddoesnotproduceresultsinrealtime.
Streamcomputingisusedforprocessingdynamicdataonlineinrealtimebuthas
年来，随着互联网进入Web 2.0 difficultyprovidingafullviewofdata.Inthispaper,weanalyzesometypicalbigdata
近时代以及物联网和云计算的迅 computingframeworksfromtheperspectiveofscalability,fault-tolerance,task
scheduling,resourceutilization,realtimeguarantee,andinput/output(IO)overhead.
猛发展，人类社会逐渐步入了大数据
Wethenpointsoutsomefuturetrendsandhotresearchtopics.
时代。根据维基百科的描述，所谓的
Keywords: bigdata;bigdat
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