between-flink-and-storm-Spark

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时间： 2024-10-12 09:19:08

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Streaming Big Data: Storm, Spark and Samza--转载

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大数据框架对比：Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink--容错机制（ACK，RDD，基于log和状态快照），消息处理at least once，exactly once两个是关键

分布式流处理是对无边界数据集进行连续不断的处理.聚合和分析.它跟MapReduce一样是一种通用计算,但我们期望延迟在毫秒或者秒级别.这类系统一般采用有向无环图(DAG). DAG是任务链的图形化表示,我们用它来描述流处理作业的拓扑.如下图,数据从sources流经处理任务链到sinks.单机可以运行DAG,但本篇文章主要聚焦在多台机器上运行DAG的情况. 关注点当选择不同的流处理系统时,有以下几点需要注意的: 运行时和编程模型:平台框架提供的编程模型决定了许多特色功能,编程模型要足够处理各种

Spark与Flink大数据处理引擎对比分析！

大数据技术正飞速地发展着,催生出一代又一代快速便捷的大数据处理引擎,无论是Hadoop.Storm,还是后来的Spark.Flink.然而,毕竟没有哪一个框架可以完全支持所有的应用场景,也就说明不可能有任何一个框架可以完全取代另一个.今天,将从几个项出发着重对比Spark与Flink这两个大数据处理引擎,探讨其两者的区别. 一.Spark与Flink几个主要项目的对比与分析 1.性能对比测试环境: CPU:7000个内存:单机128GB 版本:Hadoop 2.3.0,Spark 1.4,F

spark与storm的对比

对比点 Storm Spark Streaming 实时计算模型纯实时,来一条数据,处理一条数据准实时,对一个时间段内的数据收集起来,作为一个RDD,再处理实时计算延迟度毫秒级秒级吞吐量低高事务机制支持完善支持,但不够完善健壮性 / 容错性 ZooKeeper,Acker,非常强 Checkpoint,WAL,一般动态调整并行度支持不支持 Spark Streaming与Storm的应用场景对于Storm来说:1.建议在那种需要纯实时,不能忍受1秒以上延迟的场景

spark与storm比对与选型

大数据实时处理平台市场上产品众多,本文着重讨论spark与storm的比对,最后结合适用场景进行选型. 一.spark与storm的比较比较点 Storm Spark Streaming 实时计算模型纯实时,来一条数据,处理一条数据准实时,对一个时间段内的数据收集起来,作为一个RDD,再处理实时计算延迟度毫秒级秒级吞吐量低高事务机制支持完善支持,但不够完善健壮性 / 容错性 ZooKeeper,Acker,非常强 Checkpoint,WAL,一般动态调整并行度支持