Yahoo 的 Storm 團隊曾發表了一篇博客文章 ,並在其中展示了 Storm、Flink 和 Spark Streaming 的性能測試結果。該測試對於業界而言極 具價值,因為它是流處理領域的第一個基於真實應用程序的基准測試。 該應用程序從 Kafka 消費廣告曝光消息 ...
流式計算分為無狀態和有狀態兩種情況。無狀態計算觀察每個獨立的事件,Storm就是無狀態的計算框架,每一條消息來了以后和前后都沒有關系,一條是一條。比如我們接收電力系統傳感器的數據,當電壓超過 v就報警,這就是無狀態的數據。但是如果我們需要同時判斷多個電壓,比如三相電路,我們判斷三相電都高於某個值,那么就需要將狀態保存,計算。因為這三條記錄是分別發送過來的。 Storm需要自己實現有狀態的計算,比 ...
2019-09-03 17:47 0 1045 推薦指數:
Yahoo 的 Storm 團隊曾發表了一篇博客文章 ,並在其中展示了 Storm、Flink 和 Spark Streaming 的性能測試結果。該測試對於業界而言極 具價值,因為它是流處理領域的第一個基於真實應用程序的基准測試。 該應用程序從 Kafka 消費廣告曝光消息 ...
這是2種不同的架構。 他們的區別是SparkStreaming的吞吐量非常高,秒級准實時處理,Storm是容錯性非常高,毫秒級實時處理 解釋:sparkStreaming是一次處理某個間隔的數據,比如5秒內的數據,批量處理,所以吞吐量高。 Storm是來一條處理一條,所以速度快,不存在 ...
https://mp.weixin.qq.com/s/Fb1cW0oN7xYeb1oI2ixtgQ ...
這里將介紹Flink對有狀態計算的支持,其中包括狀態計算和無狀態計算的區別,以及在Flink中支持的不同狀態類型,分別有 Keyed State 和 Operator State 。另外針對狀態數據的持久化,以及整個 Flink 任務的數據一致性保證,Flink 提供了 Checkpoint 機制 ...
本文講Spark Streamming使用Direct方式讀取Kafka,並在輸出(存儲)操作之后提交offset到Kafka里實現程序讀寫操作有且僅有一次,即程序重啟之后之前消費並且輸出過的數據不再重復消費,接着上次消費的位置繼續消費Kafka里的數據。Spark ...
在上一篇博文,我們通過kubernetes的devlopment和service完成了sonarqube的部署。看起來已經可用,但是仍然有一個很大的問題。我們知道,像mysql這種數據庫是需要保存 ...
Trident中有對狀態數據進行讀取和寫入操作的一流抽象工具。狀態既可以保存在拓撲內部,比如保存在內容中並由HDFS存儲,也可以通過外部存儲(比如Memcached或Cassandra)存儲在數據庫中。而對於Trident的API而言,這兩種機制沒有任何區別。 Trident以容錯的方式 ...
原文地址:https://www.pianshen.com/article/1983342380/ flink,storm,spark 三者的區別 我相信 ...