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 ...

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240 ...

轉http://hadoop1989.com/2016/03/15/KafkaStreaming/ 在Spark1.3之前，默認的Spark接收Kafka數據的方式是基於Receiver的，在這之后 ...

（1）設計理念 　　1、Spark的技術理念是使用微批來模擬流的計算,基於Micro-batch,數據流以時間為單位被切分為一個個批次,通過分布式數據集RDD進行批量處理,是一種偽實時。 　　2、Flink是基於事件驅動的，是面向流的處理框架, Flink基於每個事件一行一行地流式處理，是真正 ...

原文地址：https://www.pianshen.com/article/1983342380/ flink，storm，spark 三者的區別 我相信 ...

簡介 Kafka 0.10的Spark Streaming集成設計與0.8 Direct Stream方法類似。 它提供了簡單的並行性，Kafka分區和Spark分區之間的1：1對應關系，以及對偏移 ...

本文主要是想聊聊flink與kafka結合。當然，單純的介紹flink與kafka的結合呢，比較單調，也沒有可對比性，所以的准備順便幫大家簡單回顧一下Spark Streaming與kafka的結合。 看懂本文的前提是首先要熟悉kafka，然后了解spark Streaming的運行原理 ...