處理實時的大數據流最常用的就是分布式計算系統,下面分別介紹Apache中處理大數據流的三大框架: Apache Storm 這是一個分布式實時大數據處理系統。Storm設計用於在容錯和水平可擴展方法中處理大量數據。他是一個流數據框架,具有最高的社區率。雖然Storm ...
轉自:http: www.open open.com lib view open .html 許多分布式計算系統都可以實時或接近實時地處理大數據流。本文將對三種Apache框架分別進行簡單介紹,然后嘗試快速 高度概述其異同。 Apache Storm 在Storm中, 先要設計一個用於實時計算的圖狀結構,我們稱之為拓撲 topology 。這個拓撲將會被提交給集群,由集群中的主控節點 maste ...
2017-01-18 09:54 0 5275 推薦指數:
處理實時的大數據流最常用的就是分布式計算系統,下面分別介紹Apache中處理大數據流的三大框架: Apache Storm 這是一個分布式實時大數據處理系統。Storm設計用於在容錯和水平可擴展方法中處理大量數據。他是一個流數據框架,具有最高的社區率。雖然Storm ...
storm、spark streaming、flink都是開源的分布式系統,具有低延遲、可擴展和容錯性諸多優點,允許你在運行數據流代碼時,將任務分配到一系列具有容錯能力的計算機上並行運行,都提供了簡單的API來簡化底層實現的復雜程度。 Apache Storm 在Storm中,先要設計一個用於 ...
過程,以及各種專門術語,本文將介紹大數據系統一個最基本的組件:處理框架。處理框架負責對系統中的數據進行計算,例如處理 ...
storm 使用kafka做數據源,還可以使用文件、redis、jdbc、hive、HDFS、hbase、netty做數據源。 新建一個maven 工程: pom.xml KafkaTopology ...
分布式流處理是對無邊界數據集進行連續不斷的處理、聚合和分析。它跟MapReduce一樣是一種通用計算,但我們期望延遲在毫秒或者秒級別。這類系統一般采用有向無環圖(DAG)。 DAG是任務鏈的圖形化表示,我們用它來描述流處理作業的拓撲。如下圖,數據從sources流經處理任務鏈到sinks ...
說起大數據處理啊,一切都起源於Google公司的經典論文。在當時(2000年左右),由於網頁數量急劇增加,Google公司內部平時要編寫很多的程序來處理大量的原始數據:爬蟲爬到的網頁、網頁請求日志;計算各種類型的派生數據:倒排索引、網頁的各種圖結構等等。這些計算在概念上很容易理解,但由於輸入 ...
在上一篇文章中,我們講了Spark大數據處理的可擴展性和負載均衡,今天要講的是更為重點的容錯處理,這涉及到Spark的應用場景和RDD的設計來源。 Spark的應用場景 Spark主要針對兩種場景: 機器學習,數據挖掘,圖應用中常用的迭代算法(每一次迭代對數據執行相似的函數 ...