一.hadoop.Storm该选哪一个? 为了区别hadoop和Storm,该部分将回答如下问题:1.hadoop.Storm各是什么运算2.Storm为什么被称之为流式计算系统3.hadoop适合什么场景,什么情况下使用hadoop4.什么是吞吐量 首先整体认识:Hadoop是磁盘级计算,进行计算时,数据在磁盘上,需要读写磁盘:Storm是内存级计算,数据直接通过网络导入内存.读写内存比读写磁盘速度快n个数量级.根据Harvard CS61课件,磁盘访问延迟约为内存访问延迟的75000倍.所以…

Storm - 大数据Big Data实时处理架构   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 Clojure 编写 Storm和Hadoop主要区别是实时和批处理的区别: Storm概念 组成:Spout 和Bolt组成Topology. Tuple是Storm的数据模型,如['jdon',12346] 多个Tuple组成事件流: Spout是读取…

1)Storm用于实时计算,Hadoop用于离线计算. 2)Storm处理的数据保存在内存中,源源不断:Hadoop处理的数据保存在文件系统中,一批一批处 理. 3)Storm的数据通过网络传输进来:Hadoop的数据保存在磁盘中. 4)Storm与Hadoop的编程模型相似 (1)hadoop相关名称 Job:任务名称 JobTracker:项目经理(JobTracker对应于NameNode:JobTracker是一个master服务,软件启动之后 JobTracker接收Job,负责调度J…

Storm与Hadoop的角色和组件比较 Storm 集群和 Hadoop 集群表面上看很类似.但是 Hadoop 上运行的是 MapReduce 作业,而在 Storm 上运行的是拓扑 Topology,这两者之间是非常不同的.一个关键的区别是:一个MapReduce 作业最终会结束,而一个 Topology 拓扑会永远运行(除非手动杀掉).表 1-1 列出了 Hadoop 与 Storm 的不同之处. 如果只用一个短语来描述 Storm,可能会是这样:分布式实时计算系统.按照 Storm 作…

一, 下面一张图为传统架构和Hadoop的区别 主要讲以下横向扩展和扩展横向扩展:(Mpp 是hash分布,具有20节点)添加新的设备和现有的设备一起提供负载能力.Hadoop中系统扩容时,系统平台增加新节点之后,系统自动在所有节点之间均衡数据.纵向扩展:(oracle两个节点)向上扩展,指的是替换掉已经不能满足需求的硬件设备.采购更高性能的硬件设备,从而提升系统的负载能力. 二,Hadoop集群是一种专门为存储和分析海量非结构化数据而设计的特定类型的集群.本质上,它是一种计算集群,即将数据分析…

不多说,直接上干货! Storm与Hadoop的角色和组件比较 Storm 集群和 Hadoop 集群表面上看很类似.但是 Hadoop 上运行的是 MapReduce 作业,而在 Storm 上运行的是拓扑 Topology,这两者之间是非常不同的.一个关键的区别是:一个MapReduce 作业最终会结束,而一个 Topology 拓扑会永远运行(除非手动杀掉).表 1-1 列出了 Hadoop 与 Storm 的不同之处. 如果只用一个短语来描述 Storm,可能会是这样:分布式实时计算系统…

1. Storm是什么,怎么做,如何做的更好?Storm是一个开源的分布式实时计算系统,它可以简单.可靠地处理大量的数据流.Storm有很多应用场景,如实时分析.在线机器学习.持续计算.分布式RPC.ETL,等等.Storm支持水平扩展,具有高容错性,保证每个消息都会得到处理,而且处理速度很快(在一个小集群中,每个节点每秒可以处理数以百万计的消息).Storm的部署和运维都很便捷,而且更为重要的是可以使用任意编程语言来开发应用. 2. Storm与Spark.Hadoop相比是否有优势?Stor…

其实,OpenStack和Hadoop不是同一个层次的东西,无法比较,非要说出个区别,那就是:OpenStack是云计算管理平台,应该是属于系统级别的软件,它的主体思想是把资源进行分离,给不同的用户提供虚拟机的服务,比如现在你只有一台超级计算机,而此时有n个用户需要使用,openstack就可以用来把这个超级计算机分为n个用户级别的小电脑供用户使用.Hadoop是基于分布式存储和分布式计算的数据分析处理架构,应该是属于应用级别的软件,它的主题思想是把资源进行整合成多台实体机(或者虚拟机)进行大数…

   hadoop 是实现了 mapreduce 的思想,将数据切片计算来处理大量的离线数据. hadoop处理的数据必须是已经存放在 hdfs 上或者类似 hbase 的数据库中.所以 hadoop 实现的时候是通过移动计算到这些存放数据的机器上来提高效率而 storm 不同,storm 是一个流计算框架.处理的数据是实时消息队列中的,所以须要我们 写好一个 topology 逻辑放在那,接收进来的数据来处理,所以是通过移动数据平均 分配到机器资源来获得高效率.           hadoo…

1. Mapreduce和Spark的相同和区别 两者都是用mr模型来进行并行计算 hadoop的一个作业:job job分为map task和reduce task,每个task都是在自己的进程中运行的 当task结束时,进程也会结束 spark用户提交的任务:application 一个application对应一个sparkcontext,app中存在多个job 每触发一次action操作就会产生一个job 这些job可以并行或串行执行 每个job中有多个stage,stage是shuff…