Storm是一個分布式、高容錯、高可靠性的實時計算系統,它對於實時計算的意義相當於Hadoop對於批處理的意義。Hadoop提供了Map和Reduce原語。同樣,Storm也對數據的實時處理提供了簡單的 spout和bolt原語。Storm集群表面上看和Hadoop集群 ...
背景介紹 Storm以及離線數據平台的MapReduce和Hive構成了Hadoop生態對實時和離線數據處理的一套完整處理解決方案。除了此套解決方案之外,還有一種非常流行的而且完整的離線和 實時數據處理方案。這種方案就是Spark。Spark本質上是對Hadoop特別是MapReduce的補充 優化和完善,尤其是數據處理速度 易用性 迭代計算和復雜數據分析等方面。 Spark Streaming ...
2018-09-03 10:09 0 3484 推薦指數:
Storm是一個分布式、高容錯、高可靠性的實時計算系統,它對於實時計算的意義相當於Hadoop對於批處理的意義。Hadoop提供了Map和Reduce原語。同樣,Storm也對數據的實時處理提供了簡單的 spout和bolt原語。Storm集群表面上看和Hadoop集群 ...
1、實時數據平台整體架構 實時數據平台的支撐技術主要包含四個方面:實時數據采集(如Flume),消息中間件(如Kafka), 流計算框架(如Storm, Spark, Flink和Beam),以及數據實時存儲(如列族存儲的HBase) 實時數據平台最為核心的技術 ...
1.Spark Streaming簡介 Spark Streaming從各種輸入源中讀取數據,並把數據分組為小的批次。新的批次按均勻的時間間隔創建出來。在每個時間區間開始的時候,一個新的批次就創建出來,在該區間內收到的數據都會被添加到這個批次中。在時間區間結束時,批次停止增長,時間區間的大小 ...
正式開始:基於spark流處理框架的學習 使用Flume+Kafka+SparkStreaming進行實時日志分析:如何實時地(准實時,每分鍾分析一次)收集日志,處理日志,把處理后的記錄存入Hive中。 Flume會實時監控寫入日志的磁盤,只要有新的日志寫入,Flume就會將日志 ...
2.6 spark實戰案例:實時日志分析 2.6.1 交互流程圖 2.6.2 客戶端監聽器(java) 2.6.3 sparkStream實時數據接收(python) 2.6.4 sparklSQL、RDD結算、結構化搜索 ...
離線和實時大數據開發實戰 目 錄 前言 第一篇 數據大圖和數據平台大圖 第1章 數據大圖 2 1.1 數據流程 2 1.1.1 數據產生 3 1.1.2 數據采集和傳輸 5 1.1.3 數據存儲處理 6 1.1.4 數據應用 7 1.2 數據技術 8 1.2.1 數據采集傳輸 ...
1、大數據流程圖 2、大數據各個環節主要技術 2.1、數據處理主要技術 Sqoop:(發音:skup)作為一款開源的離線數據傳輸工具,主要用於Hadoop(Hive) 與傳統數據庫(MySql,PostgreSQL)間的數據傳遞。它可以將一個 ...
【注】該系列文章以及使用到安裝包/測試數據 可以在《傾情大奉送--Spark入門實戰系列》獲取 1、實例演示 1.1 流數據模擬器 1.1.1 流數據說明 在實例演示中模擬實際情況,需要源源不斷地接入流數據,為了在演示過程中更接近真實環境將定義流數據模擬器。該模擬器主要功能 ...