1. 批处理计算
批处理计算主要解决针对大规模数据的批量处理，也是我们日常数据分析工作中非常常见的一类数据处理需求。
MapReduce是最具有代表性和影响力的大数据批处理技术，可以并行执行大规模数据处理任务，用于大规模数据集（大于1 TB）的并行运算。
MapReduce极大地方便了分布式编程工作，它将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度地抽象到了
两个函数——Map和Reduce上，编程人员在不会分布式并行编程的情况下，也可以很容易地将自己的程序运行在分布式系统上，
完成海量数据集的计算。
Spark是一个针对超大数据集合的低延迟的集群分布式计算系统，比MapReduce快许多。
Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，还可以优化迭代工作负载。
在MapReduce中，数据流从一个稳定的来源进行一系列加工处理后，流出到一个稳定的文件系统（如HDFS）。
而对于Spark而言，则使用内存替代HDFS或本地磁盘来存储中间结果，因此Spark要比MapReduce的速度快许多。
2. 流计算
流数据也是大数据分析中的重要数据类型。
流数据（或数据流）是指在时间分布和数量上无限的一系列动态数据集合体，数据的价值随着时间的流逝而降低，因此必须采用实时计算的方式给出秒级响应。
流计算可以实时处理来自不同数据源的、连续到达的流数据，经过实时分析处理，给出有价值的分析结果。
目前业内已涌现出许多的流计算框架与平台，
第一类是商业级的流计算平台，包括IBM InfoSphere Streams和IBM StreamBase等；
第二类是开源流计算框架，包括 Twitter Storm、Yahoo! S4（Simple Scalable Streaming System）、Spark Streaming 等；
第三类是公司为支持自身业务开发的流计算框架，如 Facebook 使用 Puma 和HBase 相结合来处理实时数据，
百度开发了通用实时流数据计算系统 DStream，淘宝开发了通用流数据实时计算系统——银河流数据处理平台。
3. 图计算
在大数据时代，许多大数据都是以大规模图或网络的形式呈现，如社交网络、传染病传播途径、交通事故对路网的影响等，
此外，许多非图结构的大数据也常常会被转换为图模型后再进行处理分析。
MapReduce作为单输入、两阶段、粗粒度数据并行的分布式计算框架，在表达多迭代、稀疏结构和细粒度数据时，往往显得力不从心，不适合用来解决大规模图计算问题。
因此，针对大型图的计算，需要采用图计算模式，目前已经出现了不少相关图计算产品。
Pregel 是一种基于BSP（Bulk Synchronous Parallel）模型实现的并行图处理系统。
为了解决大型图的分布式计算问题，Pregel 搭建了一套可扩展的、有容错机制的平台，该平台提供了一套非常灵活的 API，
可以描述各种各样的图计算。Pregel主要用于图遍历、最短路径、PageRank计算等。
其他代表性的图计算产品还包括 Facebook 针对 Pregel 的开源实现 Giraph、Spark 下的GraphX、图数据处理系统PowerGraph
等。
4. 查询分析计算
针对超大规模数据的存储管理和查询分析，需要提供实时或准实时的响应，才能很好地满足企业经营管理需求。
谷歌公司开发的Dremel是一种可扩展的、交互式的实时查询系统，用于只读嵌套数据的分析。
通过结合多级树状执行过程和列式数据结构，它能做到几秒内完成对万亿张表的聚合查询。
系统可以扩展到成千上万的CPU上，满足谷歌上万用户操作PB级的数据，并且可以在2～3s内完成PB级别数据的查询。
此外，Cloudera公司参考Dremel系统开发了实时查询引擎Impala，它提供SQL语义，能快速查询存储在Hadoop的HDFS和HBase
中的PB级大数据。
参考文献：《大数据原理与应用》第二版
