Druid 和 Impala Shark 的对比取决于产品要求, 取决于系统是设计成做什么的 Druid 被设计成 一直在线, 高可用性 实时插入数据 分片分块形式的任意查询据我所知 Impala 和 Shark 起初关心的是用更快的查询模块换Hadoop ...
Druid和Spark对比不是Spark专家, 如果描绘有错误, 请通过邮件列表或者其他方式告知我们Spark实现弹性的分布式数据集概念的计算集群系统, 可以看做商业分析平台。 RDDs能复用持久化到内存中的数据, 从而为迭代算法提供更快的计算速度。 这对一些工作流例如机器学习格外有用, 有些操作需要重复执行很多次才能达到结果的最终收敛。 Spark 提供了大量的算法用来查询和分析大量数据. Dr ...
2015-05-22 16:14 0 4036 推荐指数:
Druid 和 Impala Shark 的对比取决于产品要求, 取决于系统是设计成做什么的 Druid 被设计成 一直在线, 高可用性 实时插入数据 分片分块形式的任意查询据我所知 Impala 和 Shark 起初关心的是用更快的查询模块换Hadoop ...
证明, 数据注入和数据聚合需要比druid大得多的资源。Druid 支持OLAP数据流程。 Druid在 ...
2013年参与开发了一个类似storm的自研系统, 2014年使用过spark 4个多月,对这两个系统都有一些了解。 下面是我关于这两个系统的简单对比: Spark: 1. 基于数据并行,https://en.wikipedia.org/wiki/Data_parallelism。相同的操作 ...
1) spark中只有特定的算子会触发shuffle,shuffle会在不同的分区间重新分配数据! 如果出现了shuffle,会造成需要跨机器和executor传输数据,这样会导致 低效和额外的资源消耗! 2) 和Hadoop的shuffle不同的时,数据 ...
对比点 Storm Spark Streaming 实时计算模型 纯实时,来一条数据,处理一条数据 准实时,对一个时间段内的数据收集起来,作为一个RDD,再处理 ...
Spark缺点无论是 Spark Streaming还是 Structured Streaming,Spark流处理的实时性还不够,所以无法用在一些对实时性要求很高的流处理场景中。这是因为 Spark的流处理是基于所谓微批处理( Micro- batch processing)的思想,即它把流处理 ...
Spark缺点无论是 Spark Streaming还是 Structured Streaming,Spark流处理的实时性还不够,所以无法用在一些对实时性要求很高的流处理场景中。这是因为 Spark的流处理是基于所谓微批处理( Micro- batch processing)的思想,即它把流处理 ...
前言 由于公司的业务增长及大数据在互联网金融风控的普及,公司开始使用大数据进行相关风控规则的计算及模型训练,在此背景下,数据平台组这边进行了一次大数据实时计算相关技术的调研及试运行,在此把其中的storm和spark streaming的相关对比分享给大家,希望给大家带来帮助 storm 集群 ...