大数据中的单一计算和迭代式计算

我们来详细讲解一下大数据中的“单一计算”和“迭代式计算”。这是两种非常重要的计算模式，理解它们的区别和适用场景对于设计和优化大数据应用至关重要。

---

1. 单一计算

单一计算，也称为“一次性计算”或“无状态计算”，指的是一个作业（Job）只对输入数据执行一次处理过程，然后直接输出结果，计算过程就结束了。整个过程中，计算任务内部没有循环依赖，每个数据记录通常只被处理一次。

核心特点：

• 无状态性： 任务在处理完一条数据后，不会保留任何与这条数据相关的“状态”或“上下文”给下一条数据。每条数据的处理都是独立的。
• 数据无环： 计算的数据流是一个有向无环图（DAG）。数据从输入源流入，经过一系列转换操作，最终流向输出源，不会形成闭环。
• 高吞吐量： 由于其无状态和简单的数据流，非常适合进行大规模数据的并行处理，追求高吞吐量。
• 容错简单： 如果某个任务失败，调度器只需在另一个节点上重新执行该任务即可，因为任务本身不依赖之前的状态。

典型技术与场景：

• MapReduce： 这是最经典的单一计算模型。一个MapReduce作业包含Map和Reduce两个阶段，作业完成后就退出。
• ETL（提取、转换、加载）： 将数据从源系统抽取出来，进行清洗、转换，然后加载到数据仓库中。这个过程通常每天或每小时执行一次，是一次性的。
• 批处理报表： 例如，每天凌晨计算前一天的用户活跃数、销售额等报表。
• 日志分析： 分析一天的日志文件，找出错误模式或统计访问量。

简单比喻：