大数据的技术框架包括，大数据有哪些框架

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一、大数据的技术框架包括

二、大数据有哪些框架

大数据有哪些框架的回答如下：

大数据处理和分析是一个复杂而庞大的领域，涉及到了众多的技术和工具。下面列举了一些在大数据处理和分析中常用的框架：

Hadoop：

Hadoop是一个分布式计算框架，主要包括两个核心组件：分布式文件系统HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供了存储，MapReduce为海量数据提供了计算。Hadoop具有高可靠性、高效性、可扩展性和开放性等优点，因此在大数据领域得到了广泛应用。

Spark：

Spark是一个基于内存的分布式计算框架，它提供了比Hadoop更快的计算速度和更方便的API。Spark的核心组件是弹性分布式数据集（RDD），它可以在集群中分布式地存储和处理数据。Spark还提供了包括机器学习库MLlib、图计算库GraphX、流处理库Streaming等在内的多个库。

Flink：

Flink是一个高性能、高吞吐量的分布式流处理框架，它提供了基于流的处理和批处理的功能。Flink的核心组件是数据流图（DataFlowGraph），它可以将数据流图中的每个节点分配给不同的计算节点进行并行处理。Flink还提供了包括机器学习库MLlib、图计算库GraphX等在内的多个库。

Storm：

Storm是一个分布式实时计算系统，它可以处理实时数据流。Storm的核心组件是拓扑结构（Topology），它可以将拓扑结构中的每个节点分配给不同的计算节点进行并行处理。Storm还提供了可扩展的API，可以方便地与其他框架集成。

Kafka：

Kafka是一个分布式流处理平台，它可以用于实时数据流的处理和存储。Kafka的核心组件是发布-订阅模型（Pub-Sub），它可以将数据流发布到不同的消费者节点上，并保证消息的顺序和可靠性。Kafka还提供了可扩展的API，可以方便地与其他框架集成。

除了以上这些框架之外，还有许多其他的框架和工具可以用于大数据处理和分析，例如：Hive、HBase、Pig、Impala等。这些框架和工具都有各自的特点和优势，可以根据实际需求选择合适的工具进行数据处理和分析。

数据可视化：如何选择合适的图表

数据可视化是信息设计领域中至关重要的一部分。通过图表和图形的使用，你可以更清晰、更生动地传达数据，帮助观众更容易理解和分析信息。然而，正确选择合适的图表类型对于确保数据有效传达至关重要。本文将探讨如何选择正确的图表，以便在各种情境下清晰、准确地展示数据。这是做好可视化的第一步。

数据可视化的主要目标是通过图形展示数据，使观众能够迅速理解信息，而不至于陷入琐碎的细节中。为了达到这一目标，我们需要首先回答三个关键问题：

我们有什么数据？我们使用图表的目的是什么？我们应该选择哪种图表类型？

下面，我们将回答这些问题，以帮助您更好地选择适合您的数据和目标的图表。

首先，让我们讨论数据的本质。数据可以是数量性的，也可以是分类的。数量性数据通常表示度量结果，例如销售额、温度、人口等。分类数据用于将项目分类，例如产品类别、地区、性别等。了解您的数据类型对于选择适当的图表至关重要。

其次，考虑您使用图表的目的。您是希望使数据更容易理解，还是希望传达特定的信息或趋势？选择合适的图表类型将取决于您的目标。在这里，我们将讨论三种主要的图表目的：

比较是数据可视化中常见的目的之一。它涉及到显示值与值之间的不同和相似之处。这通常用于展示不同分类间的数值对比或不同时间点的数据对比。如果您需要比较大小、高低或数量，那么柱状图通常是最好的选择。

这里我帮你简化了一下概念：凡是你需要用来比大小、高低、多少的数据就用以下的图表工具。

“谁多谁少，我一眼就看出来了”“这个月东西卖出的多”“这个月跟去年比较下，今年还是多”等等，遇到这种需要比较多，就用柱状图，准没有错。

趋势类图表的主要目的是显示数据在连续区域上的分布和变化规律，以展示数据在连续区域上的大小变化趋势。在这一类情境下，折线图和面积图尤其适合用于呈现数据。折线图强调数据的具体值，帮助用户追踪趋势，而面积图则不仅强调趋势，还突出了数据的分布情况。

你可以将这类图表视作变化的绘本，它们展示了数据如何随时间、位置或其他连续维度而变化。

你可以这样去理解：这里开始已经计算比例了，它有上、下的变动，犹如心电图表一样，是有波动的，那么需要看整体，看好、坏，是上升、还是下降的。

占比的目的是显示同一维度上的占比关系。饼图通常用于表示同类数据的占比分布。但要注意，不要展示太多分块，通常不超过9个，以保持清晰度。

最后，分布的目的是查看数据分散在一个区间或分组的情况。分布类图表通常用于查看两个变量之间的关系和相关性。

举个例子：这里要比男生跟女生的身高跟体重的关系。

所有的数据点比较集中，（体重在60-70，身高在160-180）呈正相关关系，即身高越高，相应的体重会越大。

为了选择正确的图表类型，您需要根据数据类型和图表目的来挑选。在这里，这里有了一份小小的指南，以帮助你更好地选择合适的图表：

比较：如果您需要比较大小、高低或数量，柱状图通常是最佳选择。趋势：如果您希望展示数据在连续区域上的变化规律，折线图和面积图是很好的选择。占比：如果您要表示占比关系，饼图、环形图是一个不错的选择。分布：如果您需要查看两个变量之间的关系和相关性，分布类图表是最适合的。

90%数据都逃不过这几类图表，所以先选大方向，然后在相应的类型挑选合适的图表，这样就比较容易出正确的图表了。

数据可视化是帮助人们更好地理解和分析数据的重要工具。选择正确的图表类型是确保数据有效传达的关键一步。无论你是在比较、展示趋势、表示占比还是查看数据分布，合适的图表类型都将使你的数据更具可读性，让观众更容易理解和记忆。

设计原则告诉我们，好的数据可视化不仅仅是美观，更重要的是有效传达信息，这才是设计关键。【知识扩展】

这些图表专门做了对应的场景，赶紧去找找跟你的业务合适的图表吧。

Echart:https://echarts.apache.org/zh/index.html

Highchart:https://www.hcharts.cn/

Plotly:https://plotly.com/graphing-libraries/

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题图来自Unsplash，基于CC0协议

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