大发快3
  • Apache Flink优势与局限

    摘要:Flink目前是处理框架领域一个独特的技术。虽然Spark也可以执行批处理和流处理,但Spark的流处理采取的微批架构使其无法适用于很多用例。Flink流处理为先的方法可提供低延迟,高吞吐率,近乎逐项处理的能力...

    2017-11-23 14:37:38

  • Apache Flink批处理模式

    摘要:Flink的批处理模型在很大程度上仅仅是对流处理模型的扩展。此时模型不再从持续流中读取数据,而是从持久存储中以流的形式读取有边界的数据集。Flink会对这些处理模型使用完全相同的运行时。

    2017-11-23 14:36:28

  • Apache Flink流处理模型

    摘要:?Flink的流处理模型在处理传入数据时会将每一项视作真正的数据流。

    2017-11-23 14:35:09

  • Apache Flink是什么?

    摘要:Apache Flink是一种可以处理批处理任务的流处理框架。该技术可将批处理数据视作具备有限边界的数据流,借此将批处理任务作为流处理的子集加以处理。为所有处理任务采取流处理为先的方法会产生一系列有趣的...

    2017-11-23 14:33:59

  • Apache Spark优势与局限

    摘要:使用Spark而非Hadoop MapReduce的主要原因是速度。在内存计算策略和先进的DAG调度等机制的帮助下,Spark可以用更快速度处理相同的数据集。Spark的另一个重要优势在于多样性。该产品可作为独立集群部署,或...

    2017-11-23 14:32:40

  • Apache Spark流处理模式

    摘要:? 流处理能力是由Spark Streaming实现的。Spark本身在设计上主要面向批处理工作负载,为了弥补引擎设计和流处理工作负载特征方面的差异,Spark实现了一种叫做微批(Micro-batch)*的概念。

    2017-11-23 14:31:27

  • Apache Spark批处理模式

    摘要:与MapReduce不同,Spark的数据处理工作全部在内存中进行,只在一开始将数据读入内存,以及将最终结果持久存储时需要与存储层交互。所有中间态的处理结果均存储在内存中。

    2017-11-23 14:30:03

  • Apache Samza流处理器

    摘要:Topic(话题):进入Kafka系统的每个数据流可称之为一个话题?;疤饣旧鲜且恢挚晒┫姆蕉┰牡?,由相关信息组成的数据流。

    2017-11-23 14:28:30

  • Apache Storm优势与局限

    摘要:?目前来说Storm可能是近实时处理领域的最佳解决方案。该技术可以用极低延迟处理数据,可用于希望获得最低延迟的工作负载。如果处理速度直接影响用户体验,例如需要将处理结果直接提供给访客打开的网站页面...

    2017-11-23 14:25:58

  • Apache Hadoop的优势与局限

    摘要:由于这种方法严重依赖持久存储,每个任务需要多次执行读取和写入操作,因此速度相对较慢。

    2017-11-23 14:23:32

?

免责声明: 本站资料及图片来源互联网文章,本网不承担任何由内容信息所引起的争议和法律责任。所有作品版权归原创作者所有,与本站立场无关,如用户分享不慎侵犯了您的权益,请联系我们告知,我们将做删除处理!