Apache 流框架 Flink，Spark Streaming，Storm對比分析（一）
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原文：Spark Streaming，Flink，Storm，Kafka Streams，Samza：如何選擇流處理框架
根據最新的統計顯示，僅在過去的兩年中，當今世界上 的數據都是在新產生的，每天創建 . 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，病人監護等 都需要在數據到達時進行實時數據處理，以便做出快速可行的決策。這就是為什么分布式流處理在大數據世 ...
2020-06-10 08:08 0 1247 推薦指數：
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三個大數據處理框架：Storm，Spark和Samza 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 ...
Kafka Streams(實時流處理)簡介
kafka Streams 1 概述 1.1 Kafka Streams Kafka Streams。Apache Kafka開源項目的一個組成部分。是一個功能強大，易於使用的庫。用於在Kafka上構建高可分布式、拓展性，容錯的應用程序。 1.2 Kafka Streams特點 1． ...