这是2种不同的架构. 他们的区别是SparkStreaming的吞吐量非常高,秒级准实时处理,Storm是容错性非常高,毫秒级实时处理 解释:sparkStreaming是一次处理某个间隔的数据,比如5秒内的数据,批量处理,所以吞吐量高. Storm是来一条处理一条,所以速度快,不存在丢失数据 应用场景:对于数据非常重要不能丢失数据的,不能有延迟的,比如股票,金融之类场景的使用Storm 对于没那么高精度,但是要处理大量的数据,可以用sparkSremaing…

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 一.SparkStreaming简介SparkStreaming是流式处理框架,是Spark API的扩展,支持可扩展.高吞吐量.容错的实时数据流处理,实时数据的来源可以是:Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ或者TCP sockets,并且可以使用高级功能的复杂算子…

SparkStreaming SparkStreaming是一种微批处理,准实时的流式框架.数据来源包括:Kafka, Flume,TCP sockets,Twitter,ZeroMQ等 SparkStreaming与storm的区别: SparkStreaming微批处理数据,storm按条处理数据 SparkStreaming支持稍复杂的逻辑 SparkStreaming与storm都支持资源动态调整和事务机制 SparkStreaming的处理架构:采用recevier task持续拉取数…

一.前述 SparkStreaming是流式处理框架,是Spark API的扩展,支持可扩展.高吞吐量.容错的实时数据流处理,实时数据的来源可以是:Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ或者TCP sockets,并且可以使用高级功能的复杂算子来处理流数据.例如:map,reduce,join,window .最终,处理后的数据可以存放在文件系统,数据库等,方便实时展现. 二.SparkStreaming与Storm的区别 1.Storm是纯实时的流式处理框架,SparkSt…

SparkStreaming简介 SparkStreaming是流式处理框架,是Spark API的扩展,支持可扩展.高吞吐量.容错的实时数据流处理,实时数据的来源可以是:Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ或者TCP sockets,并且可以使用高级功能的复杂算子来处理流数据.例如:map,reduce,join,window .最终,处理后的数据可以存放在文件系统,数据库等,方便实时展现. SparkStreaming与Storm的区别 Storm是纯实时的流式处理框架…

Storm擅长于动态处理大量实时生产的小数据块,概念上是将小数据量的数据源源不断传给过程: Spark擅长对现有的数据全集做处理,概念是将过程传给大数据量的数据. 二者设计思路相反.Storm侧重于处理的实时性,Spark侧重处理庞大数据(类似于Hadoop的MR). Spark流模块(Spark Streaming)与Storm类似,但有区别: 1.Storm纯实时,来一条数据,处理一条数据:SparkStreaming准实时,对一个时间段内的数据收集起来,作为一个RDD,再做处理. 2.St…

问题导读:1.你认为什么图形可以显示hadoop与storm的区别?(电梯)2.本文是如何形象讲解hadoop与storm的?(离线批量处理.实时流式处理)3.hadoop map/reduce对应storm那两个概念?(spout/bolt)4.storm流由谁来组成?(Tuples)5.tuple具体是什么形式? 什么是Storm?Storm是: 快速且可扩展伸缩 容错 确保消息能够被处理 易于设置和操作 开源的分布式实时计算系统 最初由Nathan Marz开发 使用Java 和 Cloj…

本文导读: 1.What——JStorm是什么? 1.1 概述 .2优点 .3应用场景 .4JStorm架构 2.Why——为什么启动JStorm项目?(与storm的区别) .1storm的现状.缺陷 .2JStorm比Storm更稳定,功能更强大,更快!—— 表现 2.2.1稳定性好的表现 2.2.2调度强大的表现 2.2.3性能更好的表现 .3性能提升的原因所在 .4JStorm的其它优点 .5与flume.S4.AKKA.Spark的比较 3.JStorm的性能优化点 4.JStorm的…

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…

携程大数据平台负责人张翼分享携程的实时大数据平台的迭代,按照时间线介绍采用的技术以及踩过的坑.携程最初基于稳定和成熟度选择了Storm+Kafka,解决了数据共享.资源控制.监控告警.依赖管理等问题之后基本上覆盖了携程所有的技术团队.今年的两个新尝试是Streaming CQL(华为开源)和JStorm(阿里开源),意在提升开发效率.性能和处理消息拥塞能力,目前已有三分之一的Storm应用已经迁到JStorm 2.1上. 今天给大家分享的是携程在实时数据平台的一些实践,按照时间顺序来分享我们是怎…