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大数据实时计算框架
大数据
处理
框架
有哪些
答:
Storm是一个分布式
实时计算
系统,适用于处理
大数据
流的应用场景。它可以实时地对数据进行处理和分析,并且具有良好的可扩展性和容错性。Flink是一个开源的大数据处理
框架
,它支持批处理和流处理的混合负载。Flink提供了数据并行处理和状态管理等功能,适用于各种大数据处理场景。除了上述框架外,还有其他一些大数...
大数据
有哪些
计算框架
?
答:
大数据计算框架
有:批处理计算框架、流式计算框架、图计算框架、分布式数据库计算框架、深度学习计算框架。1、批处理计算框架 适用于对大规模的离线数据进行处理和分析。典型的批处理计算框架包括Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark等。2、流式计算框架 适用于
实时
或近实时处理连续的数据流。流式计算框架...
大数据
有哪些
框架
答:
Storm是一个分布式
实时计算
系统,它可以处理实时
数据
流。Storm的核心组件是拓扑结构(Topology),它可以将拓扑结构中的每个节点分配给不同的计算节点进行并行处理。Storm还提供了可扩展的API,可以方便地与其他
框架
集成。Kafka:Kafka是一个分布式流处理平台,它可以用于实时数据流的处理和存储。Kafka的核心组件...
大数据框架
有哪些
答:
Kafka是一个分布式流处理平台,主要用于构建
实时数据
流管道和应用。它提供了高吞吐量、可扩展性和容错性,允许发布和订阅记录流。Kafka常用于实时日志收集、消息传递等场景,与Hadoop和Spark等
大数据框架
结合使用,可以实现高效的数据处理和分析流程。Flink Apache Flink是一个用于处理
实时大数据
和流数据的框架,...
Storm与Spark,Hadoop相比是否有优势
答:
Storm优势就在于Storm是
实时
的连续性的分布式的
计算框架
,一旦运行起来,除非你将它杀掉,否则它一直处理计算或等待计算的状态.Spark和hadoop都做不到.当然它们各自都有其应用场景,各有各的优势.可以配合使用.下面我转一份别人的资料,讲的很清楚.Storm与Spark、Hadoop这三种框架,各有各的优点,每个框架都有...
“
大数据
架构”用哪种
框架
更为合适?
答:
大数据
分析常和云
计算
联系到一起,因为
实时
的大型数据集分析需要像MapReduce一样的
框架
来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、...
2分钟读懂
大数据框架
Hadoop和Spark的异同
答:
Hadoop和Spark都是集群并行
计算框架
,都可以做分布式计算,它们都基于MapReduce并行模型。Hadoop基于磁盘计算,只有map和reduce两种算子,它在计算过程中会有大量中间结果文件落地磁盘,这会显著降低运行效率。而Spark基于内存计算(一个task会在一个分片上以流水线的形式执行,中间不会再分配内存,避免内存被...
实时计算
组件有哪些
答:
实时计算
的组件有很多,数据采集组件及中间件:Flume、Sqoop、Kafka、Logstash、Splunk等。
大数据
集群核心组件:Hadoop、Hive、Impala、HBase、Spark(Core、SQL、Streaming、MLlib)、Flink、Zookeeper等,大概如下:数据从底层的数据源开始,经过Kafka、Flume等数据组件进行收集,然后分成两条线进行计算:一条线...
开源的
大数据框架
有哪些?
答:
文件存储:Hadoop HDFS、Tachyon、KFS离线计算:Hadoop MapReduce、Spark流式、
实时计算
:Storm、Spark Streaming、S4、HeronK-V、NOSQL
数据
库:HBase、Redis、MongoDB资源管理:YARN、Mesos日志收集:Flume、Scribe、Logstash、Kibana消息系统:Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ查询分析:Hive、Impala、Pig、...
大数据
具体是学习什么内容呢?主要
框架
是什么
答:
Storm是一个
实时计算框架
,Storm是对实时新增的每一条数据进行处理,是一条一条的处理,可以保证数据处理的时效性。11、Zookeeper Zookeeper是很多
大数据框架
的基础,是集群的管理者。12、Hbase Hbase是一个Nosql数据库,是高可靠、面向列的、可伸缩的、分布式的数据库。13、Kafka kafka是一个消息中间件...
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