Flink属于新一代实时数据分布式计算引擎，其计算性能和生态圈都优于Storm。Spark中的SparkStreaming组件也可以提供基于秒级别的实时数据分布式计算功能。他和Storm、Flink之间的区别见表4。Storm、Flink、SparkStreaming的区别 Storm、Spark、Flink 之间的技术选型如图6所示。Storm、Spar
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...
Spark Core:包含Spark的基本功能;尤其是定义RDD的API、操作以及这两者上的动作。其他Spark的库都是构建在RDD和Spark Core之上的 Spark SQL:提供通过Apache Hive的SQL变体Hive查询语言(HiveQL)与Spark进行交互的API。每个数据库表被当做一个RDD,Spark SQL查询被转换为Spark操作。 Spark Streaming:对实时数据流进行处理和...
Spark:第三代数据处理引擎 Flink:第四代数据处理引擎 MapReduce:最初的并行计算框架 Sqoop:nosql数据库和传统数据库之间传输数据的工具 Hive:数据仓库工具 Storm:分布式实时计算系统 Flume:分布式的海量日志采集系统。 Kafka:分布式发布订阅消息系统 ElasticSearch:分布式搜索引擎 ...
Hive是一个SQL on Hadoop组件,主要特点是高吞吐、高延时,学习成本低(SQL),通常用于海量结构化数据离线分析;Hive支持TextFile、RCFile、ORC、Parquet等多种文件格式,Gzip、LZO、Snappy等多种压缩格式;支持用户自定义函数。数据模型如下: Hive是大家比较熟知的开源组件,多数情况下我们只要解决如何更好、稳定、高效的使用...
Impala是对Hive的一个补充,可以实现高效的SQL查询。使用Impala来实现SQL on Hadoop,用来进行大数据实时查询分析。 Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的特点,它将Job中间输出结果保存在内存中,从而不需要读取HDFS。 大数据分析与挖掘技术: MapReduce、Hive、Pig、Spark、Flink、Impala、Kylin、Tez、Akka、Storm、S4、Mahout、...
MapReduce、Spark、Flink: 分布式计算框架 Yarn/Mesos :分布式资源管理器 zookeeper:分布式协作服务 sqoop:数据同步工具 hive / Impala 基于Hadoop的数据仓库 Hbase:分布式列存储数据库 Flume:日志手机工具 Kafka:分布式消息队列 Oozie:工作流调度器 Others: 利用YARN的资源管理功能实现其他的数据处理方式 ...
从Hadoop到Spark、Flink,大数据处理框架十年激荡发展史 PP鲁发表于Godaa... 大数据技术生态的理解 我们正面临着大数据时代带给我们的数据冲击,衍生出一系列的大数据产品,比如:Hadoop、HDFS、MapReduce、Yarn、Spark、Mahout、Hive、Pig、HBase、NoSQL、Redis等等。图1为大数据技术生态… 风云变 大数据及Hadoop简介 Yq0629...
另一方面，Hadoop核心组件——MapReduce、Hive和HDFS与边缘组件的边界正在变得越来越清晰，Spark、Flink正在逐渐成长，生态渐渐庞大。可供选择的组件越来越多，企业对于如何选择毫无头绪。那么，Hadoop够用吗？会有组件能成为蝌蚪变成青蛙？Hadoop的基础组件 Hadoop已经存在于很多企业的大数据架构中，每天都会有成千上万的任务...
Spark:第三代数据处理引擎 Flink:第四代数据处理引擎 MapReduce:最初的并行计算框架 Sqoop:nosql数据库和传统数据库之间传输数据的工具 Hive:数据仓库工具 Storm:分布式实时计算系统 Flume:分布式的海量日志采集系统。 Kafka:分布式发布订阅消息系统 ElasticSearch:分布式搜索引擎 ...