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离线算法( offline algorithms)，在开始时就需要知道问题的所有输入数据，而且在解决一个问题后就要立即输出结果。
离线计算就是在计算开始前已知所有输入数据，输入数据不会产生变化，且在解决一个问题后就要立即得出结果的前提下进行的计算。在大数据中属于数据的计算部分，在该部分中与离线计算对应的则是实时计算。
离线计算特点：
- 数据量巨大且保存时间长；
2)在大量数据上进行复杂的批量运算；
3)数据在计算之前已经完全到位，不会发生变化；
4)能够方便的查询批量计算的结果；
离线计算与实时计算区别
在实时计算中，××输入数据是可以以序列化的方式一个个输入并进行处理的，也就是说在开始的时候并不需要知道所有的输入数据。而对于离线计算，在开始之前就必须知道所有的输入数据。例如：当用户请求发送过来后进行处理或输出结果的是实时计算，但在用户请求之前就将数据计算好的是离线计算。由于实时计算不能在整体上把握输入数据，所以得出的结果可能不是[最优解]
在离线计算中，使用 Hdfs存储数据，使用 MapReduce 做批量计算，计算完成的数据如需数据仓库的存储，直接存入Hive , 然后从Hive进行展现。
离线计算框架：Spark、Hadoop
