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 ...
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特别是MapReduce的补充 优化和完善,尤其是数据处理速度 易用性 迭代计算和复杂数据分析等方面。 Spark Streaming ...
2018-09-03 10:09 0 3484 推荐指数:
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 ...
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 ...
1.Spark Streaming简介 Spark Streaming从各种输入源中读取数据,并把数据分组为小的批次。新的批次按均匀的时间间隔创建出来。在每个时间区间开始的时候,一个新的批次就创建出来,在该区间内收到的数据都会被添加到这个批次中。在时间区间结束时,批次停止增长,时间区间的大小 ...
正式开始:基于spark流处理框架的学习 使用Flume+Kafka+SparkStreaming进行实时日志分析:如何实时地(准实时,每分钟分析一次)收集日志,处理日志,把处理后的记录存入Hive中。 Flume会实时监控写入日志的磁盘,只要有新的日志写入,Flume就会将日志 ...
2.6 spark实战案例:实时日志分析 2.6.1 交互流程图 2.6.2 客户端监听器(java) 2.6.3 sparkStream实时数据接收(python) 2.6.4 sparklSQL、RDD结算、结构化搜索 ...
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 ...
【注】该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在《倾情大奉送--Spark入门实战系列》获取 1、实例演示 1.1 流数据模拟器 1.1.1 流数据说明 在实例演示中模拟实际情况,需要源源不断地接入流数据,为了在演示过程中更接近真实环境将定义流数据模拟器。该模拟器主要功能 ...