目前，比较流行的、开源的大数据处理框架：Hadoop，Storm，Spark和Flink。

大数据处理分析的相关技术

大数据包括静态数据（批处理）和流数据（实时计算）。另外，大数据中还包括很多图结构数据，因此新的图计算框架应运而生，Pregel就是其中一个具有代表性的产品。

数据可视化是大数据分析的最后一个环节，通过丰富的视觉效果，把数据以直观、生动、易理解的方式呈现出来。

业界比较流行的分布式批处理框架，有Apache Hadoop/MapReduce和Apache Spark等。流处理则需要流数据处理技术，如Apache Storm、Spark Streaming、Apache Flink等分布式计算引擎都能够支持处理流式数据。

目前，在业界比较熟知的开源大数据处理框架中，能够同时支持流式计算和批量计算，比较典型的代表分别为Apache Spark和Apache Flink两套框架。

其中，Spark通过批处理模式来统一处理不同类型的数据集，对于流数据是将数据按照批次切分成微批（有界数据集）来处理。Flink则从另外一个角度出发，通过流处理模式来统一处理不同类型的数据集。最终将批处理和流处理统一在一套流式引擎中，这样就可以使用一套引擎进行批计算和流计算的任务。

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。