Spark streaming和Storm比较，一图胜千言

feature    strom (trident) spark streaming 说明 并行框架 基于DAG的任务并行计算引擎(task parallel continuous computational engine Using DAG) 基于spark的数据并行计算引擎(data parallel general purpose batch processing engine) 数据处理模式 (one at a time)一次处理一个事件(消息)trident: (Micro-batch

Spark Streaming处于Spark生态技术栈中,可以和Spark Core和Spark SQL无缝整合:而Storm相对来说比较单一: (一)概述 Spark Streaming Spark Streaming是Spark的核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量.具有容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括kafka.Flume.Twitter.ZeroMQ以及TCP等,从数据获取之后,可以使用诸如map.reduce.join.window等高级函数进行复杂算法处理

1 Storm介绍 Storm是由Twitter开源的分布式.高容错的实时处理系统,它的出现令持续不断的流计算变得容易,弥补了Hadoop批处理所不能满足的实时要求.Storm常用于在实时分析.在线机器学习.持续计算.分布式远程调用和ETL等领域. 在Storm的集群里面有两种节点:控制节点(Master Node)和工作节点(Worker Node).控制节点上面运行一个名为Nimbus的进程,它用于资源分配和状态监控:每个工作节点上面运行一个Supervisor的进程,它会监听分配给它所在机

Storm风暴和Spark Streaming都是分布式流处理的开源框架.区别如下: 1.处理延时和吞吐量 Storm处理的是每次传入的一个事件,Spark Streaming是处理某个时间段窗口内的事件流,Storm处理一个事件可以达到秒内的延迟,而Spark Streaming则有几秒钟的延迟.因此,Spark Streaming比Storm的延时更长,但是吞吐量比Storm大. 2.容错.数据保证 Spark Streaming在容错方面提供了对状态计算的更好的支持.在Storm中,任一条

发表于:<程序员>杂志2016年2月刊.链接:http://geek.csdn.net/news/detail/54500 作者:徐鑫,董西成 在流式计算领域,Spark Streaming和Storm时下应用最广泛的两个计算引擎.其中,Spark Streaming是Spark生态系统中的重要组成部分,在实现上复用Spark计算引擎.如图1所示,Spark Streaming支持的数据源有很多,如Kafka.Flume.TCP等.Spark Streaming的内部数据表示形式为DStrea

Spark入门实战系列--7.Spark Streaming(上)--实时流计算Spark Streaming原理介绍 http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747735.html 1.Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 1.Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP sockets,从数据源获取数据之后,可以使用诸如map.reduce.join和window等高级函数进行复杂算法的处

作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管.本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中. 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版本中已发生了一些变化,比如HA策略: 通过Spark Contributor.Spark布道者陈超我

原文链接:Spark Streaming:大规模流式数据处理的新贵 摘要:Spark Streaming是大规模流式数据处理的新贵,将流式计算分解成一系列短小的批处理作业.本文阐释了Spark Streaming的架构及编程模型,并结合实践对其核心技术进行了深入的剖析,给出了具体的应用场景及优化方案. 提到Spark Streaming,我们不得不说一下BDAS(Berkeley Data Analytics Stack),这个伯克利大学提出的关于数据分析的软件栈.从它的视角来看,目前的大数据处