大数据处理当中的一个至关重要的环节，就是大数据计算，通过对海量数据的计算处理，从而实现从数据到价值的转换。作为大数据架构师，对于主流的大数据计算框架及其架构实现，需要牢牢掌握。今天我们从大数据架构师的培训机构角度，来对大数据计算框架做一个简单的汇总。大数据计算，从数据计算的实时性角度分为离线计算和实时流式计算两类，从数据计算的模式角度分为大数据MapReduce计算和关系型数据库关联统计计算两种类型，从数据建模角度分为大规模数据计算和基于样本数据的计算两类。
离线计算技术适用于实时性要求不高的场景，特点是支持的数据规模大。实时流式计算可以快速地完成数据的统计，但是仅仅适合于完成海量数据某一个侧面的计算，比如用户偏好画像、搜索关键字统计等。大数据计算模型以MapReduce最为经典，MapReduce计算模型的实现原理是，首先将大文件“微分”为多个小的数据块并存入HDFS集群中，然后再通过MapReduce完成对“微分”数据的“积分”。Map负责以映射的方式提取分散在大数据集群中的数据项，Reduce则负责对排序后的统计数据进行聚合（求和、求均值等）输出。因此，MapReduce特别适合大规模分布式文件系统的统计计算。MapReduce计算模型之所以能够满足海量数据的统计，根源在于被统计文件虽然规模大，但是是采用列式存储方式，原始数据具有共同的数据特征。而关系型数据是按行存取的，每一行中不同列的数据特征都不一样，要完成数据的统计需要扫描所有行，因此，面向海量数据时的统计效率低，只能通过分区、索引等方式将数据规律性布放，提高数据的存取效率。尽管MapReduce计算模型非常强大，但是如何实现统计功能需要编程实现，而开源工具R软件采用命令行方式，可以快速完成数据建模、统计计算以及可视化工作。R软件的优势是能够快速调整模型、快速见到计算结果，不足之处是对于海量数据的计算能力差，因此需要将Hadoop/MapReduce计算模型与R软件结合起来，R软件侧重基于样本数据构建计算模型，而MapReduce则侧重于为R软件提供样本数据。目前，在大规模分布式计算领域，Python已经超越R语言，成为数据计算和机器学习的最为主流开发语言和工具。关于大数据架构师的培训机构，大数据计算框架汇总，以上就是今天的分享内容了。大数据架构师，属于大数据开发的高级职位，要求高深的技术背景以及行业经验，想做架构，先要积累足够的经验才行。