原文:Spark Streaming,Flink,Storm,Kafka Streams,Samza:如何选择流处理框架

根据最新的统计显示,仅在过去的两年中,当今世界上 的数据都是在新产生的,每天创建 . 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,病人监护等 都需要在数据到达时进行实时数据处理,以便做出快速可行的决策。这就是为什么分布式流处理在大数据世 ...

2020-06-10 08:08 0 1247 推荐指数:

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Apache 框架 FlinkSpark StreamingStorm对比分析(一)

本文由 网易云 发布。 1.Flink架构及特性分析 Flink是个相当早的项目,开始于2008年,但只在最近才得到注意。Flink是原生的处理系统,提供high level的API。Flink也提供 API来像Spark一样进行批处理,但两者处理的基础是完全不同的。Flink ...

Tue May 08 21:48:00 CST 2018 4 12423
处理大数据常用的三种Apache框架StormSparkSamza。(主要介绍Storm)

处理实时的大数据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。他是一个数据框架,具有最高的社区率。虽然Storm ...

Wed Aug 02 19:48:00 CST 2017 0 3304
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。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
Kafka Streams(实时处理)简介

kafka Streams 1 概述 1.1 Kafka Streams Kafka Streams。Apache Kafka开源项目的一个组成部分。是一个功能强大,易于使用的库。用于在Kafka上构建高可分布式、拓展性,容错的应用程序。 1.2 Kafka Streams特点 1. ...

Fri Jul 02 06:14:00 CST 2021 0 200
 
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