spark与storm比对与选型

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Spark记录-spark与storm比对与选型（转载）

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…

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…

简单对比Spark和Storm

2013年参与开发了一个类似storm的自研系统, 2014年使用过spark 4个多月,对这两个系统都有一些了解. 下面是我关于这两个系统的简单对比: Spark: 1. 基于数据并行,https://en.wikipedia.org/wiki/Data_parallelism.相同的操作作用在数据的不同部分,利用transformation的pipeline提高性能. 2. 本质上是batch processing,latency 通常> 1s. 3. RDD是spark的核心,封装了分布式…

Hadoop2.0/YARN深入浅出(Hadoop2.0、Spark、Storm和Tez)

随着云计算.大数据迅速发展,亟需用hadoop解决大数据量高并发访问的瓶颈.谷歌.淘宝.百度.京东等底层都应用hadoop.越来越多的企业急需引入hadoop技术人才.由于掌握Hadoop技术的开发人员并不多,直接导致了这几年hadoop技术的薪水远高于JavaEE及 Android程序员. Hadoop入门薪资已经达到了 8K 以上,工作1年可达到 1.2W 以上,具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到 30万—50万 . 一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司,所以学习had…

大数据 Hadoop，Spark和Storm

大数据(Big Data) 大数据,官方定义是指那些数据量特别大.数据类别特别复杂的数据集,这种数据集无法用传统的数据库进行存储,管理和处理.大数据的主要特点为数据量大(Volume),数据类别复杂(Variety),数据处理速度快(Velocity)和数据真实性高(Veracity),合起来被称为4V. 大数据中的数据量非常巨大,达到了PB级别.而且这庞大的数据之中,不仅仅包括结构化数据(如数字.符号等数据),还包括非结构化数据(如文本.图像.声音.视频等数据).这使得大数据的存储,管…

Yarn、MapReduce、spark、storm的关系

YARN并不是下一代 MapReduce (MRv2),下一代 MapReduce 与第一代 MapReduce (MRv1)在编程接口.数据处理引擎(MapTask和ReduceTask)是完全一样的, 可认为 MRv2 重用了 MRv1 的这些模块,不同的是资源管理和作业管理系统, MRv1 中资源管理和作业管理均是由 JobTracker 实现的,集两个功能于一身,而在 MRv2 中,将这两部分分开了, 其中,作业管理由 ApplicationMaster 实现,而资源管理由新增系统 YA…

【分布式计算】关于Hadoop、Spark、Storm的讨论

参考资料: 与 Hadoop 对比,如何看待 Spark 技术?:https://www.zhihu.com/question/26568496 还要不要做大数据:http://sinofool.cn/blog/archives/198 别老扯什么Hadoop了,你的数据根本不够大:http://geek.csdn.net/news/detail/2780 2015年有关Hadoop的10个预测:http://blog.jobbole.com/85181/ hadoop和大数据的关系?和spar…