大数据计算引擎按照处理时间分类

大数据计算引擎按照处理时间分类，可以分为以下几种类型：

1. 批处理（Batch Processing）：

批处理引擎是最早的大数据计算引擎，它一次处理一个或一组数据。这种类型的引擎通常用于处理大量、固定大小的数据。例如，Hadoop MapReduce就是一个典型的批处理引擎，它使用Map和Reduce两个阶段来处理数据。

2. 流处理（Stream Processing）：

流处理引擎是专门设计用于处理实时、连续数据流的计算引擎。这种类型的引擎通常用于处理社交媒体、物联网等需要实时分析的场景。例如，Apache Kafka是一个开源的流处理平台，它支持实时数据的收集、存储和处理。

3. 交互式处理（Interactive Processing）：

交互式处理引擎是专门为满足用户对数据处理结果的即时查询而设计的计算引擎。这种类型的引擎通常用于需要快速响应用户查询的场景，如在线广告系统、推荐系统等。例如，Apache Spark Streaming是一个基于内存的分布式计算引擎，它允许用户在数据流上进行实时计算。

4. 迭代处理（Iterative Processing）：

迭代处理引擎是专门为满足迭代计算需求而设计的计算引擎。这种类型的引擎通常用于需要多次迭代才能得到最终结果的场景，如机器学习、统计分析等。例如，Apache Spark MLlib是一个基于Spark的机器学习库，它提供了各种迭代算法，如线性回归、逻辑回归等。

5. 并行处理（Parallel Processing）：

并行处理引擎是专门为提高计算效率而设计的计算引擎。这种类型的引擎通常用于需要大量计算资源的场景，如大规模数据分析、科学计算等。例如，Apache Hadoop是一个分布式文件系统，它支持在多个节点上并行处理数据。

6. 混合处理（Hybrid Processing）：

混合处理引擎是结合了多种处理方式的计算引擎。这种类型的引擎通常用于需要同时满足批处理、流处理、交互式处理等多种需求的场景，如数据仓库、数据湖等。例如，Apache Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它支持批处理查询和流处理查询。