storm、spark 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 Storm 在Storm中，先要设计一个用于 ...

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 ...

说起大数据处理啊，一切都起源于Google公司的经典论文。在当时（2000年左右），由于网页数量急剧增加，Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据：爬虫爬到的网页、网页请求日志；计算各种类型的派生数据：倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解，但由于输入 ...

Kafka设计的初衷是迅速处理短小的消息，一般10K大小的消息吞吐性能最好（可参见LinkedIn的kafka性能测试）。但有时候，我们需要处理更大的消息，比如XML文档或JSON内容，一个消息差不多有10-100M，这种情况下，Kakfa应该如何处理？ 针对这个问题，有以下几个建议 ...

随着前端的飞速发展，在浏览器端完成复杂的计算，支配并处理大量数据已经屡见不鲜。那么，如何在最小化内存消耗的前提下，高效优雅地完成复杂场景的处理，越来越考验开发者功力，也直接决定了程序的性能。 本文展现了一个完全在控制台就能模拟体验的实例，通过一步步优化，实现了生产并操控多个1000000（百万 ...

2.1概述 2.1.1Hadoop简介 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构 Hadoop是基于Java语言开发 ...

转：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7382693 作者：July出处：结构之法算法之道blog 前言 一般而言，标题含有 ...