原文:处理大数据流常用的三种Apache框架:Storm、Spark和Samza。(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是无状态的,它通过ApacheZooKeeper管理分布式环境和鸡群状态。使用起来非常简单,并且还支持并行地对实时数据执行各种操作。 ...

2017-08-02 11:48 0 3304 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
StormSpark和Flink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
大数据框架对比:Hadoop、StormSamzaSpark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,我们用它来描述处理作业的拓扑。如下图,数据从sources流经处理任务链到sinks ...

Thu Feb 02 07:55:00 CST 2017 0 6798
Spark Streaming,Flink,Storm,Kafka Streams,Samza:如何选择处理框架

根据最新的统计显示,仅在过去的两年中,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
大数据处理框架之Strom:kafka storm 整合

storm 使用kafka做数据源,还可以使用文件、redis、jdbc、hive、HDFS、hbase、netty做数据源。 新建一个maven 工程: pom.xml KafkaTopology ...

Mon Oct 29 22:15:00 CST 2018 0 818
 
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