参考这篇文章: https://www.sohu.com/a/196257023_470008 我们当时的目标就是要设计一款低延迟.exactly once.流和批统一的,能够支撑足够大体量的复杂计算的引擎. Spark streaming 的本质还是一款基于 microbatch 计算的引擎.这种引擎一个天生的缺点就是每个 microbatch 的调度开销比较大,当我们要求越低的延迟时,额外的开销就越大.这就导致了 spark streaming 实际上不是特别适合于做秒级甚至亚秒级的计算.…

一.Flink与Storm两个框架的对比 二.Flink 的特性 1.高吞吐.低延迟.高性能 2.支持带事件的窗口(window) 操作:time.count.session.data-driven 3.支持有状态计算的 exactly once 语义 4.支持具有反压功能的持续流模型 5.支持基于轻量分布式快照(snapshot) 实现的容错 6.同时支持 batch on streaming 处理和Streaming 处理 7.Flink 在JVM内部实现了自己的内存管理 8.支持迭代计算(…

本文由  网易云发布. 1.Flink架构及特性分析 Flink是个相当早的项目,开始于2008年,但只在最近才得到注意.Flink是原生的流处理系统,提供high level的API.Flink也提供 API来像Spark一样进行批处理,但两者处理的基础是完全不同的.Flink把批处理当作流处理中的一种特殊情况.在Flink中,所有 的数据都看作流,是一种很好的抽象,因为这更接近于现实世界. 1.1 基本架构 下面我们介绍下Flink的基本架构,Flink系统的架构与Spark类似,是一个基于…

本文由  网易云发布. 本文内容接上一篇Apache 流框架 Flink,Spark Streaming,Storm对比分析(一) 2.Spark Streaming架构及特性分析 2.1 基本架构 基于是spark core的spark streaming架构. Spark Streaming是将流式计算分解成一系列短小的批处理作业.这里的批处理引擎是Spark,也就是把Spark Streaming的输入数 据按照batch size(如1秒)分成一段一段的数据(Discretized St…

此文已由作者岳猛授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 2.Spark Streaming架构及特性分析 2.1 基本架构 基于是spark core的spark streaming架构. Spark Streaming是将流式计算分解成一系列短小的批处理作业.这里的批处理引擎是Spark,也就是把Spark Streaming的输入数据按照batch size(如1秒)分成一段一段的数据(Discretized Stream),每一段数据都转换成Spark中的…

本文整理自云栖社区之前对阿里搜索事业部资深搜索专家蒋晓伟老师的一次采访,蒋晓伟老师,认真而严谨.在加入阿里之前,他曾就职于西雅图的脸书,负责过调度系统,Timeline Infra和Messenger的项目.而后在微软的SQL Server引擎担任过Principal Engineer,负责关系数据库的架构工作.2014年加入阿里以后,作为阿里搜索事业部资深搜索专家,他负责搜索工程的数据团队. 谈起大数据框架,业内尤其对于开源大数据生态圈的许多优秀的计算框架耳熟能详,比如Spark.Hadoop…

转自:http://www.sohu.com/a/142553677_804130 引言 随着大数据时代的来临,大数据产品层出不穷.我们最近也对一款业内非常火的大数据产品 - Apache Flink做了调研,今天与大家分享一下.Apache Flink(以下简称flink) 是一个旨在提供‘一站式’ 的分布式开源数据处理框架.是不是听起来很像spark?没错,两者都希望提供一个统一功能的计算平台给用户.虽然目标非常类似,但是flink在实现上和spark存在着很大的区别,flink是一个面向流…

一.Flink与其他流处理方式的对比分析 ·1.Flink特点: Apache Flink 是一个开源的分布式,高性能,高可用,准确的流处理框架. 主要由 Java 代码实现. 支持实时流(stream)处理和批(batch)处理,批数据只是流数据的一个极限特例. Flink原生支持了迭代计算.内存管理和程序优化. 2.Flink架构  3.Flink基本组件介绍…

转:https://mp.weixin.qq.com/s/e8lsGyl8oVtfg6HhXyIe4A AI 前线导读:“数据智能” (Data Intelligence) 有一个必须且基础的环节,就是数据仓库的建设,同时,数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务.从智能商业的角度来讲,数据的结果代表了用户的反馈,获取结果的及时性就显得尤为重要,快速的获取数据反馈能够帮助公司更快的做出决策,更好的进行产品迭代,实时数仓在这一过程中起到了不可替代的作用. 更多优质内容请关注微信…

Spark:快速的通用的分布式计算框架 概述和特点: 1) Speed,(开发和执行)速度快.基于内存的计算:DAG(有向无环图)的计算引擎:基于线程模型: 2)Easy of use,易用 . 多语言(Java,python,scala,R); 多种计算API可调用:可在交互式模式下运行: 3)Generality  通用.可以一站式解决多个不同场景的应用业务 Spark Streaming :用来做流处理 MLlib : 用于机器学习 GraphX:用来做图形计算的 4) Runs Ever…