SparkSQL 实现,流处理由 Spark Streaming 实现,这也是大部分框架采用的策 略,使用独立的处理器实现批处理和流处理,而 Flink 可以同时实现批处理和 流处理。 Flink经常会和kafka结合使用,能一条条地处理数据 五.Spark Spark和hive结合的比较好,spark和Flink都是分布式流数据流引擎,能对集群资源进行分配使用,确保大计...
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，主要就是解决数据存储和数据分析计算的问题（通过HDFS和MapReduce实现）。Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以存储，查询，分析数据，方便决策人员和数据分析人员统计分析历史数据。Spark是一个基于内存计算的开源的集群计算系统，目的是让数据分析更加快速。从Hadoop到...
曾经,Kafka + Scala + Spark + Spark Streaming的技术体系可以通吃批处理和流处理,直到一统批流、学习曲线也更平缓的Flink/Blink出现,彻底打破了这个局面,SQL语言在大数据处理中的占比大大提高。 当前,大数据开发语言可谓百花齐放、各领风骚。其中,SQL语言(编写Flink/Blink、Hive任务)在数据仓库建设和数据分析领域应用...
Flink 不同于 Spark Streaming 的微批次处理，它是一条一条数据处理的。这样的数据一般是先来后到的，...
教程介绍了媒体投放广告的详细流程,帮助学习者了解广告投放业务体系,掌握ETL流程中常用的技术手段。项目中使用的框架包括:Hadoop、Hive、Spark、Kafka、ClickHouse、DolphinScheduler、Flume、Datax、FineBI等。 广告数仓项目以广告主投放到媒体平台为业务基础,收集管理平台数据及媒体平台发送的广告曝光点击次数之后,进行数据分析...
Spark 是一整套组件的统称,比如你可以用 Java 写 Spark 任务,用 Spark SQL 去写 SQL,可以用 Spark MLib 完成机器学习的模型训练等等,Spark Streaming 就是用来微批地处理流式数据的。 具体而言,离线数据我们是等半夜数据都抽到 Hive 中再计算,而 Spark Streaming 则是实时数据来一小批,它就处理一小批。所以本...
Spark: Spark 是当前最流行的开源大数据内存计算框架。可以基于 Hadoop 上存储的大数据进行计算。 Flink: Flink 是当前最流行的开源大数据内存计算框架。 用于实时计算的场景较多。 Oozie【工作流调度框架】: Oozie 是一个管理 Hadoop 作业(job)的工作流程调度管理系统。
hadoop之Spark强有力竞争者Flink,Spark与Flink:对比与分析 Spark是一种快速、通用的计算集群系统,Spark提出的最主要抽象概念是弹性分布式数据集(RDD),它是一个元素集合,划分到集群的各个节点上,可以被并行操作。而Flink是可扩展的批处理和流式数据处理的数据处理平台。spark是伪实时的分片技术,只能按每秒分片技术,不能...
Spark 本质也是批处理的技术,但是 Spark 的子模块 Spark Streaming 可以实时的处理无边界数据集 Flink 本质上实时流处理技术,但是 Flink 可以将一段时间内的无边界数据集看成是一个有边界的数据集,然后对这段时间收集到的数据进行一次批处理,也就是说 Flink 本质上虽然是流处理技术,但是也可以实现离线批处理的功...
4.一半指标使用hive_sql进行离线计算分析,一半指标使用Spark之Scala语法进行实时计算分析; 5.分析结果使用sqoop导入mysql数据库; 6.使用flask+echarts搭建可视化大屏界面; 股票管理系统功能: 1、数据采集:收集股票市场的历史数据和实时数据,包括股票价格、成交量、财务指标等。