对比点 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 不支持  Spark Streaming与Storm的应用场景 对于Storm来说:1.建议在那种需要纯实时,不能忍受1秒以上延迟的场景…

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…

Spark Straming,Spark Streaming与Storm的对比分析 一.大数据实时计算介绍 二.大数据实时计算原理 三.Spark Streaming简介 3.1 SparkStreaming初始理解 3.2 2.SparkStreaming代码 四.Spark Streaming基本工作原理 五.DStream 六.Spark Streaming与Storm的对比分析 6.1 与Storm的对比 6.2 Spark Streaming与Storm的优劣分析 一.大数据实时计算介…

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…

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…

Spark与Hadoop的对比   Scala是Spark的主要编程语言,但Spark还支持Java.Python.R作为编程语言 Hadoop的编程语言是Java    …

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(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…

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…

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…