• Apache Flink優勢與局限

    摘要:Flink目前是處理框架領域一個獨特的技術。雖然Spark也可以執行批處理和流處理,但Spark的流處理采取的微批架構使其無法適用于很多用例。Flink流處理為先的方法可提供低延遲,高吞吐率,近乎逐項處理的能力...

    2017-11-23 14:37:38

  • Apache Flink批處理模式

    摘要:Flink的批處理模型在很大程度上僅僅是對流處理模型的擴展。此時模型不再從持續流中讀取數據,而是從持久存儲中以流的形式讀取有邊界的數據集。Flink會對這些處理模型使用完全相同的運行時。

    2017-11-23 14:36:28

  • Apache Flink流處理模型

    摘要:?Flink的流處理模型在處理傳入數據時會將每一項視作真正的數據流。

    2017-11-23 14:35:09

  • Apache Flink是什么?

    摘要:Apache Flink是一種可以處理批處理任務的流處理框架。該技術可將批處理數據視作具備有限邊界的數據流,借此將批處理任務作為流處理的子集加以處理。為所有處理任務采取流處理為先的方法會產生一系列有趣的...

    2017-11-23 14:33:59

  • Apache Spark優勢與局限

    摘要:使用Spark而非Hadoop MapReduce的主要原因是速度。在內存計算策略和先進的DAG調度等機制的幫助下,Spark可以用更快速度處理相同的數據集。Spark的另一個重要優勢在于多樣性。該產品可作為獨立集群部署,或...

    2017-11-23 14:32:40

  • Apache Spark流處理模式

    摘要:? 流處理能力是由Spark Streaming實現的。Spark本身在設計上主要面向批處理工作負載,為了彌補引擎設計和流處理工作負載特征方面的差異,Spark實現了一種叫做微批(Micro-batch)*的概念。

    2017-11-23 14:31:27

  • Apache Spark批處理模式

    摘要:與MapReduce不同,Spark的數據處理工作全部在內存中進行,只在一開始將數據讀入內存,以及將最終結果持久存儲時需要與存儲層交互。所有中間態的處理結果均存儲在內存中。

    2017-11-23 14:30:03

  • Apache Samza流處理器

    摘要:Topic(話題):進入Kafka系統的每個數據流可稱之為一個話題。話題基本上是一種可供消耗方訂閱的,由相關信息組成的數據流。

    2017-11-23 14:28:30

  • Apache Storm優勢與局限

    摘要:?目前來說Storm可能是近實時處理領域的最佳解決方案。該技術可以用極低延遲處理數據,可用于希望獲得最低延遲的工作負載。如果處理速度直接影響用戶體驗,例如需要將處理結果直接提供給訪客打開的網站頁面...

    2017-11-23 14:25:58

  • Apache Hadoop的優勢與局限

    摘要:由于這種方法嚴重依賴持久存儲,每個任務需要多次執行讀取和寫入操作,因此速度相對較慢。

    2017-11-23 14:23:32

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