Spark缺點無論是 Spark Streaming還是 Structured Streaming,Spark流處理的實時性還不夠,所以無法用在一些對實時性要求很高的流處理場景中。這是因為 Spark的流處理是基於所謂微批處理( Micro- batch processing)的思想,即它把流處理 ...
hadoop之Spark強有力競爭者Flink,Spark與Flink:對比與分析 Spark是一種快速 通用的計算集群系統,Spark提出的最主要抽象概念是彈性分布式數據集 RDD ,它是一個元素集合,划分到集群的各個節點上,可以被並行操作。而Flink是可擴展的批處理和流式數據處理的數據處理平台。 Apache Flink,apache頂級項目,是一個高效 分布式 基於Java實現的通用大數據 ...
2016-10-17 11:10 0 24055 推薦指數:
Spark缺點無論是 Spark Streaming還是 Structured Streaming,Spark流處理的實時性還不夠,所以無法用在一些對實時性要求很高的流處理場景中。這是因為 Spark的流處理是基於所謂微批處理( Micro- batch processing)的思想,即它把流處理 ...
Spark缺點無論是 Spark Streaming還是 Structured Streaming,Spark流處理的實時性還不夠,所以無法用在一些對實時性要求很高的流處理場景中。這是因為 Spark的流處理是基於所謂微批處理( Micro- batch processing)的思想,即它把流處理 ...
參考這篇文章: https://www.sohu.com/a/196257023_470008 我們當時的目標就是要設計一款低延遲、exactly once、流和批統一的,能夠支撐足夠大體量的復雜計算的引擎。 Spark streaming 的本質還是一款 ...
本文由 網易雲 發布。 本文內容接上一篇Apache 流框架 Flink,Spark Streaming,Storm對比分析(一) 2.Spark Streaming架構及特性分析 2.1 基本架構 基於是spark core的spark streaming架構 ...
本文由 網易雲 發布。 1.Flink架構及特性分析 Flink是個相當早的項目,開始於2008年,但只在最近才得到注意。Flink是原生的流處理系統,提供high level的API。Flink也提供 API來像Spark一樣進行批處理,但兩者處理的基礎是完全不同的。Flink ...
/2808871 SQL ON Hadoop框架:http://www.infoq.com/cn/news/20 ...