大数据框架打法（大数据整合的框架）
大数据平台架构——框架篇
数据安全：Apache Ranger或Sentry等工具为大数据平台提供数据安全保障。云基础架构：Kubernetes等云基础架构简化了大数据平台的部署与运维。这些框架和模块共同构成了大数据平台的完整架构，为数据驱动的决策提供了强大的支持。
大数据平台致力于从数据的采集、存储、计算、应用、管理与运维等多维度组合研究，构建高效合理的大数据架构体系。大数据存储与计算 其中，Hadoop框架起着核心作用，是大数据存储与计算的基石。通过Hadoop，数据可被存储与高效处理。
学习大数据，以下五种框架是不可或缺的：Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink。以下是它们的详细介绍：一：Hadoop大数据框架 Hadoop是由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，是应用最广泛的大数据工具。它以容错率高和硬件成本低而著称。
主流的大数据分析平台构架 1 Hadoop Hadoop 采用 Map Reduce 分布式计算框架，根据 GFS开发了 HDFS 分布式文件系统，根据 Big Table 开发了 HBase数据存储系统。Hadoop 的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。
大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。
大数据审计常见的几种框架是
例如，Hadoop框架以其强大的数据处理能力而闻名，特别适合处理大规模数据集。与此同时，Spark框架凭借其快速的数据处理速度和内存计算能力，成为了当前流行的开源数据处理引擎。除了Hadoop和Spark，还有许多其他的数据分析框架同样受到青睐，比如Flink和Storm等。这些框架各有特点，适用于不同场景下的数据分析需求。
建立审计大数据体系 数据整合：将各行业各部门的各类数据进行整合，形成审计工作所需的大数据资源。这包括但不限于财务数据、业务数据、管理数据等。数据转换：将整合后的数据转换为适合审计分析和使用的格式，确保数据的准确性和可用性。
Hadoop Hadoop 采用 Map Reduce 分布式计算框架，根据 GFS开发了 HDFS 分布式文件系统，根据 Big Table 开发了 HBase数据存储系统。Hadoop 的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。Yahoo，Facebook，Amazon 以及国内的百度，阿里巴巴等众多互联网公司都以 Hadoop 为基础搭建自己的分布。
大数据与审计主要学习的内容如下：会计与审计基础：会计基础：学习会计学的基本原理、会计准则、会计循环等，为后续的审计工作打下坚实基础。审计基础：掌握审计的基本概念、审计流程、审计方法以及审计报告的编写等，了解审计工作的基本框架。
大数据审计方法主要包括以下几种：数据概化：定义：将数据库中大量细节数据从较低的概念层次抽象到较高的概念层次。作用：帮助审计人员从不同粒度和角度描述数据集，更好地理解特定数据的总体特征，提供比标准财务报告更全面和深入的洞察。数据清洗：定义：去除重复项、修正错误和填补缺失值的过程。
批处理+流处理 在实践的使用傍边，批处理和流处理一起存在的场景也很多，混合处理框架就旨在处理这类问题。供给一种数据处理的通用处理方案，不仅可以供给处理数据所需的办法，一起供给自己的集成项、库、东西，可满足图形剖析、机器学习、交互式查询等多种场景。
大数据处理框架有哪些?
1、大数据处理框架有：Hadoop、Spark、Storm、Flink等。Hadoop是Apache软件基金会所开发的分布式系统基础架构，能够处理大量数据的存储和计算问题。它提供了分布式文件系统，能够存储大量的数据，并且可以通过MapReduce编程模型处理大数据。
2、学习大数据，以下五种框架是不可或缺的：Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink。以下是它们的详细介绍：一：Hadoop大数据框架 Hadoop是由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，是应用最广泛的大数据工具。它以容错率高和硬件成本低而著称。
3、大数据计算框架有：批处理计算框架、流式计算框架、图计算框架、分布式数据库计算框架、深度学习计算框架。批处理计算框架 适用于对大规模的离线数据进行处理和分析。典型的批处理计算框架包括Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark等。流式计算框架 适用于实时或近实时处理连续的数据流。
4、大数据处理框架 Hadoop：一种可靠且可扩展的分布式系统基础架构，由HDFS和MapReduce组成，分别用于数据存储和数据处理，能够处理PB级别的数据。
5、大数据平台架构的框架主要包括以下几个关键部分：基石部分：五维特性：大数据平台具有海量数据、多元类型、价值密度低、处理速度迅猛、信息真实性不容忽视的特点。核心使命：通过数据采集、存储、计算和精细管理，构建数据处理的坚实基础。