Yahoo 的 Storm 团队曾发表了一篇博客文章 ,并在其中展示了 Storm、Flink 和 Spark Streaming 的性能测试结果。该测试对于业界而言极 具价值,因为它是流处理领域的第一个基于真实应用程序的基准测试。 该应用程序从 Kafka 消费广告曝光消息 ...
流式计算分为无状态和有状态两种情况。无状态计算观察每个独立的事件,Storm就是无状态的计算框架,每一条消息来了以后和前后都没有关系,一条是一条。比如我们接收电力系统传感器的数据,当电压超过 v就报警,这就是无状态的数据。但是如果我们需要同时判断多个电压,比如三相电路,我们判断三相电都高于某个值,那么就需要将状态保存,计算。因为这三条记录是分别发送过来的。 Storm需要自己实现有状态的计算,比 ...
2019-09-03 17:47 0 1045 推荐指数:
Yahoo 的 Storm 团队曾发表了一篇博客文章 ,并在其中展示了 Storm、Flink 和 Spark Streaming 的性能测试结果。该测试对于业界而言极 具价值,因为它是流处理领域的第一个基于真实应用程序的基准测试。 该应用程序从 Kafka 消费广告曝光消息 ...
这是2种不同的架构。 他们的区别是SparkStreaming的吞吐量非常高,秒级准实时处理,Storm是容错性非常高,毫秒级实时处理 解释:sparkStreaming是一次处理某个间隔的数据,比如5秒内的数据,批量处理,所以吞吐量高。 Storm是来一条处理一条,所以速度快,不存在 ...
https://mp.weixin.qq.com/s/Fb1cW0oN7xYeb1oI2ixtgQ ...
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 ...
本文讲Spark Streamming使用Direct方式读取Kafka,并在输出(存储)操作之后提交offset到Kafka里实现程序读写操作有且仅有一次,即程序重启之后之前消费并且输出过的数据不再重复消费,接着上次消费的位置继续消费Kafka里的数据。Spark ...
在上一篇博文,我们通过kubernetes的devlopment和service完成了sonarqube的部署。看起来已经可用,但是仍然有一个很大的问题。我们知道,像mysql这种数据库是需要保存 ...
Trident中有对状态数据进行读取和写入操作的一流抽象工具。状态既可以保存在拓扑内部,比如保存在内容中并由HDFS存储,也可以通过外部存储(比如Memcached或Cassandra)存储在数据库中。而对于Trident的API而言,这两种机制没有任何区别。 Trident以容错的方式 ...
原文地址:https://www.pianshen.com/article/1983342380/ flink,storm,spark 三者的区别 我相信 ...