1、背景介绍 Storm以及离线数据平台的MapReduce和Hive构成了Hadoop生态对实时和离线数据处理的一套完整处理解决方案。除了此套解决方案之外,还有一种非常流行的而且完整的离线和 实时数据处理方案。这种方案就是Spark。Spark本质上是对Hadoop ...
Storm是一个分布式 高容错 高可靠性的实时计算系统,它对于实时计算的意义相当于Hadoop对于批处理的意义。Hadoop提供了Map和Reduce原语。同样,Storm也对数据的实时处理提供了简单的 spout和bolt原语。Storm集群表面上看和Hadoop集群非常像,但Hadoop上面运行的是MapReduce的Job,而Storm上面运行的是topology 拓扑 ,它们非常不一样, ...
2018-08-31 11:42 0 1124 推荐指数:
1、背景介绍 Storm以及离线数据平台的MapReduce和Hive构成了Hadoop生态对实时和离线数据处理的一套完整处理解决方案。除了此套解决方案之外,还有一种非常流行的而且完整的离线和 实时数据处理方案。这种方案就是Spark。Spark本质上是对Hadoop ...
1、实时数据平台整体架构 实时数据平台的支撑技术主要包含四个方面:实时数据采集(如Flume),消息中间件(如Kafka), 流计算框架(如Storm, Spark, Flink和Beam),以及数据实时存储(如列族存储的HBase) 实时数据平台最为核心的技术 ...
离线和实时大数据开发实战 目 录 前言 第一篇 数据大图和数据平台大图 第1章 数据大图 2 1.1 数据流程 2 1.1.1 数据产生 3 1.1.2 数据采集和传输 5 1.1.3 数据存储处理 6 1.1.4 数据应用 7 1.2 数据技术 8 1.2.1 数据采集传输 ...
1、大数据流程图 2、大数据各个环节主要技术 2.1、数据处理主要技术 Sqoop:(发音:skup)作为一款开源的离线数据传输工具,主要用于Hadoop(Hive) 与传统数据库(MySql,PostgreSQL)间的数据传递。它可以将一个 ...
一、Storm编程模型 Topology:Storm中运行的一个实时应用程序的名称。(拓扑) Spout:在一个topology中获取源数据流的组件。 通常情况下spout会从外部数据源中读取数据,然后转换为topology内部的源数据 ...
2011年在海量数据处理领域,Hadoop是人们津津乐道的技术,Hadoop不仅可以用来存储海量数据,还以用来计算海量数据。因为其高吞吐、高可靠等特点,很多互联网公司都已经使用Hadoop来构建数据仓库,高频使用并促进了Hadoop生态圈的各项技术的发展。一般来讲,根据业务需求,数据的处理可以分为 ...
大数据也是构建各类系统的时候一种全新的思维,以及架构理念,比如Storm,Hive,Spark,ZooKeeper,HBase,Elasticsearch,等等 storm,在做热数据这块,如果要做复杂的热数据的统计和分析,亿流量,高并发的场景下,最合适的技术就是storm,没有其他 举例说明 ...
1、流计算SQL原理和架构 流计算SQL通常是一个类SQL的声明式语言,主要用于对流式数据(Streams)的持续性查询,目的是在常见流计算平台和框架(如Storm、Spark Streaming、Flink、Beam等)的底层API上, 通过使用简易通用的的SQL语言构建 ...