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…

摘要: Flink是jvm之上的大数据处理引擎. Flink是jvm之上的大数据处理引擎,jvm存在java对象存储密度低.full gc时消耗性能,gc存在stw的问题,同时omm时会影响稳定性.同时针对频繁序列化和反序列化问题flink使用堆内堆外内存可以直接在一些场景下操作二进制数据,减少序列化反序列化的消耗.同时基于大数据流式处理的特点,flink定制了自己的一套序列化框架.flink也会基于cpu L1 L2 L3高速缓存的机制以及局部性原理,设计使用缓存友好的数据结构.flink内存…

https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-apache-flink/index.html 大数据计算引擎的发展 这几年大数据的飞速发展,出现了很多热门的开源社区,其中著名的有 Hadoop.Storm,以及后来的 Spark,他们都有着各自专注的应用场景.Spark 掀开了内存计算的先河,也以内存为赌注,赢得了内存计算的飞速发展.Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影.就像 Flink,也就在这个时候默默的发…

一.什么是Spark(火花)? 是一种快速.通用处理大数据分析的框架引擎. 二.Spark的四大特性 1.快速:Spark内存上采用DAG(有向无环图)执行引擎非循环数据流和内存计算支持. 内存上比MapReduce快速100倍,磁盘上快10倍左右 MapReduce存储读取在磁盘上,大数据批量处理系统 2.简洁性 编程起来很简单,Spark由Scala编写,方法式操作 Scala-Python-java 3.通用性 一站式相当于JAR包,结合SQL.流.库.图形.Apache Spark 4.…

https://www.cnblogs.com/1ssqq1lxr/p/10417005.html 由于公司业务需求,需要搭建一套实时处理数据平台,基于多方面调研选择了Flink. 初始化Swarm环境(也可以选择k8s) 部署zookeeper集群 基于docker-compose ,使用 docker stack 部署在容器中,由于zookeeper存在数据持久化存储,这块后面可以考虑共享存储方案. services: zoo1: image: zookeeper restart: alwa…

Flink简介 Flink组件栈 Flink特性 流处理特性 API支持 Libraries支持 整合支持 Flink概念 Stream.Transformation.Operator Parallel Dataflow Task.Operator Chain Window Time Flink架构 JobManager TaskManager Client Flink调度 逻辑调度 物理调度 Flink容错 Flink的集群部署 环境准备 集群安装 集群启动 案例测试 整体执行过程 数据流图的…

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730329.html 今天看到一篇讲得比较清晰的框架对比,这几个框架的选择对于初学分布式运算的人来说确实有点迷茫,相信看完这篇文章之后应该能有所收获. 简介 大数据是收集.整理.处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称.虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性.规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展. 在之前的文章中,我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念.…

简介 大数据是收集.整理.处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称.虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性.规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展. 在之前的文章中,我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念.处理过程,以及各种专门术语,本文将介绍大数据系统一个最基本的组件:处理框架.处理框架负责对系统中的数据进行计算,例如处理从非易失存储中读取的数据,或处理刚刚摄入到系统中的数据.数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解…

简介 大数据是收集.整理.处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称.虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性.规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展. 在之前的文章中,我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念.处理过程,以及各种专门术语,本文将介绍大数据系统一个最基本的组件:处理框架.处理框架负责对系统中的数据进行计算,例如处理从非易失存储中读取的数据,或处理刚刚摄入到系统中的数据.数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解…

在互联网的世界中数据都是以TB.PB的数量级来增加的,特别是像BAT光每天的日志文件一个盘都不够,更何况是还要基于这些数据进行分析挖掘,更甚者还要实时进行数据分析,学习,如双十一淘宝的交易量的实时展示. 大数据什么叫大?4个特征: 体量化 Volume,就是量大. 多样化 Variety,可能是结构型的数据,也可能是非结构行的文本,图片,视频,语音,日志,邮件等 快速化 Velocity,产生快,处理也需要快. 价值密度低 Value,数据量大,但单个数据没什么意义,需要宏观的统计体现其隐藏的价…