五种大数据处理架构大数据是收集整理处理大容量数据集大数据stream，并从中获得见解所需大数据stream的非传统战略和技术的总称虽然处理数据所需的计算能力或存 五种大数据处理架构大数据是收集整理处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略大数据stream；大数据处理流程1是数据采集，搭建数据仓库，数据采集就是把数据通过前端埋点，接口日志调用流数据，数据库抓取，客户自己上传数据，把这些信息基础数据把各种维度保存起来，感觉有些数据没用刚开始做只想着功能，有些数据没。

流计算是针对流数据的实时计算，需要对应用不断产生的数据实时进行处理，使数据不积压不丢失，常用于处理电信电力等行业应用以及互联网行业的访问日志等代表产品有StormFlumeScribeS4StreamsPumaDStreamSuper；大数据的数据量非常大，不可能利用数据库分析工具分析2内容不同 传统数据主要在关系性数据库中分析大数据可以处理图像声音文件等非结构化数据3处理方式不同 大数据处理过程中，比传统数据增加了一个过程Stream。

通过各种getInputStream，就可以将；kafka消息队列storm编程storm编程strom实时看板案例storm高级应用完成第三阶段的学习，大家能够胜任Storm实时计算相关工作，包括ETL工程师大数据开发工程师Storm流式计算工程师等岗位阶段四 项目开发strom日志。

这种方式在list都比较小的情况下还是可以接受的，但是在大数据量时，这种就速度比较慢了，40万数据量大概需要10分钟，所以需要考虑另外一种方式去处理 在jdk18中，有一种方式是通过stream流的处理把list转换成map，再对map；大数据的四种主要计算模式包括批处理模式流处理模式交互式处理模式图处理模式1批处理模式Batch Processing将大量数据分成若干小批次进行处理，通常是非实时的离线的方式进行计算，用途包括离线数据分析离线数。