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请描述下大数据三大平台hADoop,storm,spArk的区...

Hadoop 当前大数据管理标准之2113一,运用在当前很多商业应用系统.可以轻松地集成结构化、半结构化甚5261至非结构化数据集还是离线处理,4102批处理比较多,用的比较广的是hive Storm 用于处理高速、大型数据流的分布1653式实时计算系统.内为Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能 spark基于内存的,吞吐量比容storm大一点.而且spark集成的sparkSQL,MLlib,Graph貌似比较方便 !

1.jpg 1、大数据核心是什么?有三个方面:一是数据,没有数据扯啥都是白搭,二是技术,没有大数据的处理技术,那么数据也就只是一些磁盘,三是思想,有了数据和处理技术,还要有idea,也就是怎么让数据产生更大的价值?2、Storm,

Spark由Scala写成,是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点.Storm由java和clojure写成,storm的优点是全内存计算,因为内存寻址速度是硬盘的百万倍以上,所以storm的速度相比较hadoop非常快.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.

hadoop包括hdfs、mapreduce、yarn、核心组件.hdfs用于存储,mapreduce用于计算,yarn用于资源管理.spark包括spark sql、saprk mllib、spark streaming、spark 图计算.saprk的这些组件都是进行计算的.spark sql离线计算,spark

大数据平台:是指以处理海量数据存储、计算和不间断流数据实时计算等场景为主的一套基础设施.典型的包括Hadoop系列、Spark、Storm、Flink以及Flume/Kafka等集群.

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

Storm, Spark, Hadoop比较http://www.itpub.net/thread-1882941-1-1.html

首先我们要了解Java语言和Linux操作系统,这两个是学习大数据的基础,学习的顺序不分前后.Java :只要了解一些基础即可,做大数据不需要很深的Java 技术,学java SE 就相当于有学习大数据基础.Linux:因为大数据相关软件都是在

Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台.1、轻:Spark 0.6核心代码有2万行,Hadoop 1.0为9万行,2.0为22万行;2、快:Spark对小数据集能达到亚秒级的延迟,这对于Hadoop MapReduce(以下简称MapReduce)是无法想象的(由于“心跳”间隔机制,仅任务启动就有数秒的延迟);3、灵:Spark提供了不同层面的灵活性.在实现层,它完美演绎了Scala trait动态混入(mixin)策略(如可更换的集群调度器、序列化库);4、巧:巧在借势和借力.Spark借Hadoop之势,与Hadoop无缝结合;接着Shark(Spark上的数据仓库实现)借了Hive的势.

Hadoop,Spark和Storm是目前最重要的三大分布式计算系统,Hadoop常用于离线的复杂的大数据处理,Spark常用于离线的快速的大数据处理,而Storm常用于在线的实时的大数据处理.简单说,Hadoop或者说Hadoop生态圈,是为了解决大数据应用场景而出现的,它包含了文件系统、计算框架、调度系统等,Spark是Hadoop生态圈里的一种分布式计算引擎.

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