原文:三個大數據處理框架:Storm,Spark和Samza 介紹比較

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:

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處理大數據流常用的三種Apache框架StormSparkSamza。(主要介紹Storm)

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 ...

Wed Aug 02 19:48:00 CST 2017 0 3304
StormSpark和Flink三種流式大數據處理框架對比

stormspark 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 StormStorm中,先要設計一個用於 ...

Tue Jan 07 04:28:00 CST 2020 0 3455
大數據處理框架之Strom:kafka storm 整合

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 ...

Mon Oct 29 22:15:00 CST 2018 0 818
大數據框架對比:Hadoop、StormSamzaSpark和Flink--容錯機制(ACK,RDD,基於log和狀態快照),消息處理at least once,exactly once兩個是關鍵

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 ...

Thu Feb 02 07:55:00 CST 2017 0 6798
大數據處理框架

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 ...

Sun Nov 05 22:37:00 CST 2017 0 4966
Spark大數據處理 之 從WordCount看Spark大數據處理的核心機制(2)

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 ...

Fri Jun 05 16:43:00 CST 2015 0 2062
 
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