Storm VS Flink ——性能对比

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Storm VS Flink ——性能对比

1.背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架.其中 Apache Storm(以下简称"Storm")在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用(可参考 Storm 的可靠性保证测试),有管理平台.常用 API 和相应的文档,大量实时作业基于 Storm 构建.而 Apache Flink(以下简称"Flink")在近期倍受关注,具有高吞吐.低延迟.高可靠和精确计算等特性,对事件窗口有很好的支持,目…

Flink,Storm,SparkStreaming性能对比

Yahoo 的 Storm 团队曾发表了一篇博客文章 ,并在其中展示了 Storm.Flink 和 Spark Streaming 的性能测试结果.该测试对于业界而言极具价值,因为它是流处理领域的第一个基于真实应用程序的基准测试. 该应用程序从 Kafka 消费广告曝光消息,从 Redis 查找每个广告对应的广告宣传活动,并按照广告宣传活动分组,以 10 秒为窗口计算广告浏览量. 10 秒窗口的最终结果被存储在 Redis 中,这些窗口的状态也按照每秒记录一次的频率被写入 Redis,以方…

Spark技术的总结以及同storm，Flink技术的对比

spark总结 1.Spark的特点: 高可伸缩性高容错基于内存计算支持多种语言:java,scala,python,R 高质量的算法,比MapReduce快100倍多种调度引擎:可以运行于YARN,Mesos,standalone 等. 2.spark的提供的功能以及应用场景 spark功能模块应用场景 RDD 离线数据处理 Spark SQL, DataFrames and Datasets 结构化的关系数据运算 Structured Streaming 结构化流:统一批处理与流…

hadoop之Spark强有力竞争者Flink,Spark与Flink：对比与分析

hadoop之Spark强有力竞争者Flink,Spark与Flink:对比与分析 Spark是一种快速.通用的计算集群系统,Spark提出的最主要抽象概念是弹性分布式数据集(RDD),它是一个元素集合,划分到集群的各个节点上,可以被并行操作.而Flink是可扩展的批处理和流式数据处理的数据处理平台. Apache Flink,apache顶级项目,是一个高效.分布式.基于Java实现的通用大数据分析引擎,它具有分布式 MapReduce一类平台的高效性.灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案…

[原] KVM 环境下MySQL性能对比

KVM 环境下MySQL性能对比标签(空格分隔): Cloud2.0 [TOC] 测试目的对比MySQL在物理机和KVM环境下性能情况压测标准压测遵循单一变量原则,所有的对比都是只改变一个变量的前提下完成测试方式以物理机MySQL为基准,分别做两次测试测试IO相关参数(writethrough, innodb flush method) 测试CPU相关参数(NUMA Balancing) 测试环境 CPU:Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 v2 @ 2.10…

浅谈C++之冒泡排序、希尔排序、快速排序、插入排序、堆排序、基数排序性能对比分析之后续补充说明（有图有真相）

如果你觉得我的有些话有点唐突,你不理解可以想看看前一篇<C++之冒泡排序.希尔排序.快速排序.插入排序.堆排序.基数排序性能对比分析>. 这几天闲着没事就写了一篇<C++之冒泡排序.希尔排序.快速排序.插入排序.堆排序.基数排序性能对比分析>的随笔,由于当时有点脑残把希尔排序写错了,导致其性能很多情况下都查过了快速排序.当时我就怀疑我的算法的正确性了,由于当时的激动没来得及检查,我直呼不可思议,以至于让快速排序任希尔排序做了老爷O(∩_∩)O哈哈~,这晚辈太不敬了.感谢博友“堕落的…

Java--Stream，NIO ByteBuffer，NIO MappedByteBuffer性能对比

目前Java中最IO有多种文件读取的方法,本文章对比Stream,NIO ByteBuffer,NIO MappedByteBuffer的性能,让我们知道到底怎么能写出性能高的文件读取代码. package com.seeyon.nio; import org.junit.Test; import java.io.*; import java.nio.ByteBuffer; import java.nio.MappedByteBuffer; import java.nio.channels.Fi…