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 ...

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 ...

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 ...

Kafka設計的初衷是迅速處理短小的消息，一般10K大小的消息吞吐性能最好（可參見LinkedIn的kafka性能測試）。但有時候，我們需要處理更大的消息，比如XML文檔或JSON內容，一個消息差不多有10-100M，這種情況下，Kakfa應該如何處理？ 針對這個問題，有以下幾個建議 ...

隨着前端的飛速發展，在瀏覽器端完成復雜的計算，支配並處理大量數據已經屢見不鮮。那么，如何在最小化內存消耗的前提下，高效優雅地完成復雜場景的處理，越來越考驗開發者功力，也直接決定了程序的性能。 本文展現了一個完全在控制台就能模擬體驗的實例，通過一步步優化，實現了生產並操控多個1000000（百萬 ...

2.1概述 2.1.1Hadoop簡介 Hadoop是Apache軟件基金會旗下的一個開源分布式計算平台，為用戶提供了系統底層細節透明的分布式基礎架構 Hadoop是基於Java語言開發 ...

轉：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7382693 作者：July出處：結構之法算法之道blog 前言 一般而言，標題含有 ...