原文:處理大數據流常用的三種Apache框架:Storm、Spark和Samza。(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是無狀態的,它通過ApacheZooKeeper管理分布式環境和雞群狀態。使用起來非常簡單,並且還支持並行地對實時數據執行各種操作。 ...

2017-08-02 11:48 0 3304 推薦指數:

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三個大數據處理框架StormSparkSamza 介紹比較

轉自:http://www.open-open.com/lib/view/open1426065900123.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 ...

Wed Jan 18 17:54:00 CST 2017 0 5275
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
Spark Streaming,Flink,Storm,Kafka Streams,Samza:如何選擇處理框架

根據最新的統計顯示,僅在過去的兩年中,當今世界上90%的數據都是在新產生的,每天創建2.5萬億字節的數據,並且隨着新設備,傳感器和技術的出現,數據增長速度可能會進一步加快。 從技術上講,這意味着我們的大數據處理將變得更加復雜且更具挑戰性。而且,許多用例(例如,移動應用廣告,欺詐檢測,出租車預訂 ...

Wed Jun 10 16:08:00 CST 2020 0 1247
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
 
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