大數據分析處理框架——離線分析（hive，pig，spark）、近似實時分析（Impala）和實時分析（storm、spark streaming）
大數據分析處理架構圖 數據源： 除該種方法之外，還可以分為離線數據、近似實時數據和實時數據。按照圖中的分類其實就是說明了數據存儲的結構，而特別要說的是流數據，它的核心就是數據的連續性和快速分析性； 計算層： 內存計算中的Spark是UC Berkeley的最新 ...
原文：Storm實現實時大數據分析（storm介紹，與Hadoop比較，）
一 storm與Hadoop對比 Hadoop： 全量數據處理使用的大多是鼎鼎大名的hadoop或者hive，作為一個批處理系統，hadoop以其吞吐量大 自動容錯等優點，在海量數據處理上得到了廣泛的使用。 Hadoop下的Map Reduce框架對於數據的處理流程是： 將要處理的數據上傳到Hadoop的文件系統HDFS中。 Map階段 a Master對Map的預處理：對於大量的數據進行切分，划 ...
2018-06-28 17:39 0 3691 推薦指數：
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