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流式计算框架分享
内容
简介
1
PART ONE
流式计算定义和特点
流式计算是针对连续不断,且无法控制数据流速的计算场景设计出的计算模型,常见的场景有有哪些信誉好的足球投注网站引擎、在线广告等
数据不止,计算不停
无稳态数据,计算随数据变化
不可控,计算速度随数据速度变化
定义
特点
2
PART ONE
主流流式计算框架
数据传输层
Flume:Cloudera开源项目
数据计算层
Spark Streaming:Apache Spark子项目
Storm:Apache顶级项目
S4:Yahoo原型产品,未发布
Elastic Search:Apche顶级项目,最流行的有哪些信誉好的足球投注网站引擎
数据应用层
Splunk:商业软件,机器日志分析引擎
Druid:大数据实时查询和分析的高容错、高性能开源分布式系统
主流流式计算框架
3
PART ONE
流式计算模型技术路线
技术路线
通用性
适用一切场景
通用
OLAP,ETL,服务等
Actors模型
Storm
D-Stream模型
Spark Streaming
特化系统
专注于OLAP
有哪些信誉好的足球投注网站引擎
Elastic Search
4
PART ONE
Spark Streaming和Storm
计算模型:D-Stream模型
优势:
编程原语丰富,编程简单
框架封装层级较高,封装性好
可以共用批处理处理逻辑,兼容性好
基于Spark,可以无缝内嵌Spark其他子项目,如Spark Sql,Mlib等
劣势:
调度耗时较大,不适合做实时性要求很高的需求
稳定性相对较差
机器性能消耗较大
计算模型:Actors模型
优势:
框架简单,学习成本低
实时性很好,可以提供毫秒级延迟
稳定性很好,框架比较成熟
劣势:
编程成本较高
框架处理逻辑和批处理完全不一样,无法公用代码
框架Debug较为复杂
应用场景:
日志处理
社交网站消息更新
推荐系统
运维报警
配套框架:
HBase
HDFS
Redis
关系型数据库
Kafka
应用场景:
金融反欺诈,反洗钱
在线广告投放
配套框架:
HBase
Redis
关系型数据库
Kafka
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