原文:大数据框架对比:Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink--容错机制(ACK,RDD,基于log和状态快照),消息处理at least once,exactly once两个是关键

分布式流处理是对无边界数据集进行连续不断的处理 聚合和分析。它跟MapReduce一样是一种通用计算,但我们期望延迟在毫秒或者秒级别。这类系统一般采用有向无环图 DAG 。 DAG是任务链的图形化表示,我们用它来描述流处理作业的拓扑。如下图,数据从sources流经处理任务链到sinks。单机可以运行DAG,但本篇文章主要聚焦在多台机器上运行DAG的情况。 关注点 当选择不同的流处理系统时,有以 ...

2017-02-01 23:55 0 6798 推荐指数:

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三个大数据处理框架StormSparkSamza 介绍比较

转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1426065900123.html 许多分布式计算系统都可以实时或接近实时地处理大数据流。本文将对三种Apache框架分别进行简单介绍,然后尝试快速、高度概述其异同 ...

Wed Jan 18 17:54:00 CST 2017 0 5275
StormSparkFlink三种流式大数据处理框架对比

stormspark streaming、flink都是开源的分布式系统,具有低延迟、可扩展和容错性诸多优点,允许你在运行数据流代码时,将任务分配到一系列具有容错能力的计算机上并行运行,都提供了简单的API来简化底层实现的复杂程度。 Apache StormStorm中,先要设计一个用于 ...

Tue Jan 07 04:28:00 CST 2020 0 3455
处理大数据流常用的三种Apache框架StormSparkSamza。(主要介绍Storm)

处理实时的大数据流最常用的就是分布式计算系统,下面分别介绍Apache中处理大数据流的三大框架: Apache Storm 这是一个分布式实时大数据处理系统。Storm设计用于在容错和水平可扩展方法中处理大量数据。他是一个流数据框架,具有最高的社区率。虽然Storm ...

Wed Aug 02 19:48:00 CST 2017 0 3304
storm如何保证at least once语义?

背景 前期收到的问题: 1、在Topology中我们可以指定spout、bolt的并行度,在提交Topology时Storm如何将spout、bolt自动发布到每个服务器并且控制服务的CPU、磁盘等资源的? 2、Storm处理消息时会根据Topology生成一棵消息树,Storm如何跟踪 ...

Wed Jul 22 05:18:00 CST 2015 4 2652
大数据计算引擎之Flink Flink状态管理和容错

这里将介绍Flink对有状态计算的支持,其中包括状态计算和无状态计算的区别,以及在Flink中支持的不同状态类型,分别有 Keyed State 和 Operator State 。另外针对状态数据的持久化,以及整个 Flink 任务的数据一致性保证,Flink 提供了 Checkpoint 机制 ...

Wed Dec 25 01:17:00 CST 2019 1 925
Spark Streaming,FlinkStorm,Kafka Streams,Samza:如何选择流处理框架

根据最新的统计显示,仅在过去的年中,当今世界上90%的数据都是在新产生的,每天创建2.5万亿字节的数据,并且随着新设备,传感器和技术的出现,数据增长速度可能会进一步加快。 从技术上讲,这意味着我们的大数据处理将变得更加复杂且更具挑战性。而且,许多用例(例如,移动应用广告,欺诈检测,出租车预订 ...

Wed Jun 10 16:08:00 CST 2020 0 1247
 
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