原文链接:https://yq.aliyun.com/articles/58382 摘要: 流计算,已经有Storm.Spark,Samza,包括最近新起的Flink,Kafka为什么再自己做一套流计算呢?Kafka Stream 与这些框架比有什么优势?Samza.Consumer Group已经包装了Kafka轻量级的消费功能,难道不够吗? Confluent Inc(原LinkedIn Kafka作者离职后创业公司)在6月份预告推出Kafka Stream,Kafka Stream会在Ka…

译者注: 原文作者是 Jay Kreps,也是那篇著名的<The Log: What every software engineer should know about real-time data's unifying abstraction>的作者. 本文是意译为主,非逐字翻译,因此同原文的差异略大.欢迎原著爱好者们阅读原文.此文后面有一些对 Samza 的软广告,此处就忽略了. 大多数开发者已经习惯了无状态服务的理念,倾向于将所有数据存放在远端数据库中,难以理解流式计算中为何需要「局部状…

原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://ticktick.blog.51cto.com/823160/350142 最近被RTP的负载类型和时间戳搞郁闷了,一个问题调试了近一周,终于圆满解决,回头看看,发现其实主要原因还是自己没有真正地搞清楚RTP协议中负载类型和时间戳的含义.虽然做RTP传输,有着Jrtplib和Ortp这两个强大的库支持,一个是c++接口,一个是c语言接口,各有各的特点,各有各的应用环境,但是仅仅有…

谈谈RTP传输中的负载类型和时间戳 最近被RTP的负载类型和时间戳搞郁闷了,一个问题调试了近一周,终于圆满解决,回头看看,发现其实主要原因还是自己没有真正地搞清楚RTP协议中负载类型和时间戳的含义.虽然做RTP传输,有着Jrtplib和Ortp这两个强大的库支持,一个是c++接口,一个是c语言接口,各有各的特点,各有各的应用环境,但是仅仅有库就能解决一切问题吗?可能仿照着一些例子程序,你能够完成主要的功能,但一旦问题发生了,不清楚原理你是很难定位和解决问题的,所以在此,用我的经验劝劝大家,磨刀不…

无标题 (5) :first-child { margin-top: 0; } blockquote > :last-child { margin-bottom: 0; } img { border: 0; max-width: 100%; height: auto !important; margin: 2px 0; } table { border-collapse: collapse; border: 1px solid #bbbbbb; } td, th { padding: 4px 8…

Storm分布式实时流计算框架相关技术总结 Storm作为一个开源的分布式实时流计算框架,其内部实现使用了一些常用的技术,这里是对这些技术及其在Storm中作用的概括介绍.以此为基础,后续再深入了解Storm的内部实现细节. 1. Zookeeper集群 Zookeeper是一个针对大型分布式系统的可靠协调服务系统,其采用类似Unix文件系统树形层次结构的数据模型(如:/zoo/a,/zoo/b),节点内可存储少量数据(<1M,当节点存储大数据量时,实际应用中可能出现同步问题). Zookeep…

首先先提一下上一篇<如何猜出Y combinator>中用的方法太复杂了.其实在Lambda演算中实现递归的思想很简单,就是函数把自己作为第一个参数传入函数,然后后面就是简单的Lambda变换提取出Y combinator了.好,接下来是本篇的正文: ------------------------------------------------------------------------------------ 昨天fengidri给我演示了yield的用法,让我大受启发——可以用yie…

1.1.课程的背景 Storm是什么? 为什么学习Storm? Storm是Twitter开源的分布式实时大数据处理框架,被业界称为实时版Hadoop. 随着越来越多的场景对Hadoop的MapReduce高延迟无法容忍,比如网站统计.推荐系统.预警系统.金融系统(高频交易.股票)等等, 大数据实时处理解决方案(流计算)的应用日趋广泛,目前已是分布式技术领域最新爆发点,而Storm更是流计算技术中的佼佼者和主流. 按照storm作者的说法,Storm对于实时计算的意义类似于Hadoop对于批处理…

1.背景介绍 Storm以及离线数据平台的MapReduce和Hive构成了Hadoop生态对实时和离线数据处理的一套完整处理解决方案.除了此套解决方案之外,还有一种非常流行的而且完整的离线和 实时数据处理方案.这种方案就是Spark.Spark本质上是对Hadoop特别是MapReduce的补充.优化和完善,尤其是数据处理速度.易用性.迭代计算和复杂数据分析等方面. Spark Streaming 作为Spark整体解决方案中实时数据处理部分,本质上仍然是基于Spark的弹性分布式数据集(Re…

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…