Druid是一個用於大數據實時查詢和分析的高容錯、高性能開源分布式系統,旨在快速處理大規模的數據,並能夠實現快速查詢和分析。尤其是當發生代碼部署、機器故障以及其他產品系統遇到宕機等情況時,Druid仍能夠保持100%正常運行。創建Druid的最初意圖主要是為了解決查詢延遲問題,當時試圖使用 ...
最近利用閑暇時間,又重新研讀了一下Storm。認真對比了一下Hadoop,前者更擅長的是,實時流式數據處理,后者更擅長的是基於HDFS,通過MapReduce方式的離線數據分析計算。對於Hadoop,本身不擅長實時的數據分析處理。兩者的共同點都是分布式的架構,而且,都類似有主 從關系的概念。本文中我就不具體闡述Storm集群和Zookeeper集群如何部署的問題,我想通過一個實際的案例切入,分析 ...
2016-04-23 00:58 5 8576 推薦指數:
Druid是一個用於大數據實時查詢和分析的高容錯、高性能開源分布式系統,旨在快速處理大規模的數據,並能夠實現快速查詢和分析。尤其是當發生代碼部署、機器故障以及其他產品系統遇到宕機等情況時,Druid仍能夠保持100%正常運行。創建Druid的最初意圖主要是為了解決查詢延遲問題,當時試圖使用 ...
【前言】基於通信基礎,介紹Hurricane實時處理系統的工程實現,主要使用C++語言。 一、IPC、socket、異步I/O epoll 二、C++11 1、linux內存管理中使用RALL原則,C++通過加入 類的構造函數和析構函數 解決資源管理問題。讓編譯器自己去調用析構函數 ...
摘要:Apache Flink是為分布式、高性能的流處理應用程序打造的開源流處理框架。 本文分享自華為雲社區《【雲駐共創】手把手教你玩轉Flink流批一體分布式實時處理引擎》,作者: 萌兔之約。 Apache Flink是為分布式、高性能的流處理應用程序打造的開源流處理框架。Flink ...
1 框架一覽 事件處理的架構圖如下所示。 2 優化總結 當我們第一次部署整個方案時,kafka和flume組件都執行得非常好,但是spark streaming應用需要花費4-8分鍾來處理單個batch。這個延遲的原因有兩點,一是我們使用DataFrame來強化數據,而強化 ...
摘要: 在Hadoop生態圈中,針對大數據進行批量計算時,通常需要一個或者多個MapReduce作業來完成,但這種批量計算方式是滿足不了對實時性要求高的場景。那Storm是怎么做到的呢? 博主福利 給大家贈送一套hadoop視頻課程 授課老師是百度 hadoop 核心架構師 ...
簡介: Storm是一個免費開源、分布式、高容錯的實時計算系統。它與其他大數據解決方案的不同之處在於它的處理方式。Hadoop 在本質上是一個批處理系統,數據被引入 Hadoop 文件系統 (HDFS) 並分發到各個節點進行處理。當處理完成時,結果數據返回到 HDFS 供始發者使用 ...
Storm作為一個開源的分布式實時流計算框架,其內部實現使用了一些常用的技術,這里是對這些技術及其在Storm中作用的概括介紹。以此為基礎,后續再深入了解Storm的內部實現細節。 1. Zookeeper集群Zookeeper是一個針對大型分布式系統的可靠協調服務系統,其采用類似Unix ...
轉自:http://www.dataguru.cn/thread-341168-1-1.html 流式實時分布式計算系統在互聯網公司占有舉足輕重的地位,尤其在在線和近線的海量數據處理上。而處理這些海量數據的,就是實時流式計算系統。Spark是實時計算的系統,支持流式計算,批處理和實時查詢 ...