1)弹性计算资源
将storm执行在yarn上后。Storm能够与其它计算框架(如mapreduce)共享整个集群的资源。这样当Storm负载骤增时,可动态为它添加计算资源。
负载减小时,能够释放资源。
2)共享底层存储
执行在yarn上的Storm能够与其它计算框架共享HDFS存储,避免多个集群带来的维护成本。同一时候避免了数据跨集群复制带来的网络开销。
3)支持多个storm同一时候执行
避免了维护成本带来了一个版本的集群。
时间: 2024-10-11 02:52:18
1)弹性计算资源
将storm执行在yarn上后。Storm能够与其它计算框架(如mapreduce)共享整个集群的资源。这样当Storm负载骤增时,可动态为它添加计算资源。
负载减小时,能够释放资源。
2)共享底层存储
执行在yarn上的Storm能够与其它计算框架共享HDFS存储,避免多个集群带来的维护成本。同一时候避免了数据跨集群复制带来的网络开销。
3)支持多个storm同一时候执行
避免了维护成本带来了一个版本的集群。