Druid對比Impala/Shark
Druid 和 Impala Shark 的對比取決於產品要求， 取決於系統是設計成做什么的 Druid 被設計成 一直在線， 高可用性 實時插入數據 分片分塊形式的任意查詢據我所知 Impala 和 Shark 起初關心的是用更快的查詢模塊換Hadoop ...
原文：Druid和Spark對比
Druid和Spark對比不是Spark專家, 如果描繪有錯誤， 請通過郵件列表或者其他方式告知我們Spark實現彈性的分布式數據集概念的計算集群系統， 可以看做商業分析平台。 RDDs能復用持久化到內存中的數據， 從而為迭代算法提供更快的計算速度。 這對一些工作流例如機器學習格外有用, 有些操作需要重復執行很多次才能達到結果的最終收斂。 Spark 提供了大量的算法用來查詢和分析大量數據. Dr ...
2015-05-22 16:14 0 4036 推薦指數：
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證明， 數據注入和數據聚合需要比druid大得多的資源。Druid 支持OLAP數據流程。 Druid在 ...
簡單對比Spark和Storm
2013年參與開發了一個類似storm的自研系統， 2014年使用過spark 4個多月，對這兩個系統都有一些了解。 下面是我關於這兩個系統的簡單對比： Spark： 1. 基於數據並行，https://en.wikipedia.org/wiki/Data_parallelism。相同的操作 ...
Spark與Hadoop Shuffle對比
1） spark中只有特定的算子會觸發shuffle，shuffle會在不同的分區間重新分配數據！ 如果出現了shuffle，會造成需要跨機器和executor傳輸數據，這樣會導致 低效和額外的資源消耗！ 2） 和Hadoop的shuffle不同的時，數據 ...
spark與storm的對比
對比點 Storm Spark Streaming 實時計算模型 純實時，來一條數據，處理一條數據 准實時，對一個時間段內的數據收集起來，作為一個RDD，再處理 ...
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spark streaming 與 storm 的對比
前言 由於公司的業務增長及大數據在互聯網金融風控的普及，公司開始使用大數據進行相關風控規則的計算及模型訓練，在此背景下，數據平台組這邊進行了一次大數據實時計算相關技術的調研及試運行，在此把其中的storm和spark streaming的相關對比分享給大家，希望給大家帶來幫助 storm 集群 ...