Akka Streams是一种由Scala写的，为JVM构建的高性能代码库。它实施了Reactive Streams规范（Reactive Manifesto）--响应性、弹性、容错和消息驱动的语义。通过它，您完全可以以无限的数据量和100%控制流的拓扑配置，来处理个人记录。Akka Streams提供Actor模型的并发性，其流式组件构建在异步独立组件之上。Akka Streams的...
Apache Spark可以与Kafka一起使用来传输数据,但是如果你正在为新应用程序部署一个Spark集群,这绝对是一个复杂的大问题。 为了克服这个复杂性,我们可以使用完整的流式处理框架,Kafka streams正是实现这个目的的最佳选择。 我们的目标是简化流式处理,使之成为异步服务的主流应用程序编程模型。这是我知道的第一个库,它充...
你不需要设置任何种类的Kafka Streams集群,也没有集群管理器。如果你需要实现一个简单的Kafka的主题到主题的转换、通过关键字对元素进行计数、将另一个主题的数据加载到流上,或者运行聚合或只执行实时处理,那么Kafka Streams适合于你。 如果事件时间不相关,并且秒级的延迟可以接受,那么Spark是你的第一选择。它相当稳定...
Akka Streams的缺点在于它类似流式C++,学习曲线比较陡峭。同时,如果您使用集群的整个套件的话,会发现Akka Streams的扩展并不容易。事实上,正是因为Akka Streams成为了应用程序不可分割的一部分,因此您需要像任何“构建”库那样,去采取特定的思维方式。 三、Spark Streaming 作为大规模Spark分布式计算引擎的自然流扩展,Sp...
下面,我将和您讨论分布式编程工具Akka Streams、Kafka Streams和Spark Streaming的主要特点、优缺点、以及如何在一个简单的字数统计应用中使用它们。文中,我主要使用Scala来编写代码,所涉及到的框架都带有Java API。 一、Kafka Streams Kafka Steams是一个可以处理数据的客户端库(client library)。此处的客户端库是指,...
Apache Spark可以与Kafka一起使用来传输数据,但是如果你正在为新应用程序部署一个Spark集群,这绝对是一个复杂的大问题。 为了克服这个复杂性,我们可以使用完整的流式处理框架,Kafka streams正是实现这个目的的***选择。 我们的目标是简化流式处理,使之成为异步服务的主流应用程序编程模型。这是我知道的***个库,它充...
社区不如Spark大,但现在正在快速发展 Kafka Streams : 与其他流框架不同,Kafka Streams是一个轻量级的库。对于从Kafka流式传输数据,进行转换然后发送回kafka很有用。我们可以将其理解为类似于Java Executor服务线程池的库,但具有对Kafka的内置支持。它可以与任何应用程序很好地集成,并且可以立即使用。
社区不如Spark大,但现在正在快速发展 Kafka Streams : 与其他流框架不同,Kafka Streams是一个轻量级的库。对于从Kafka流式传输数据,进行转换然后发送回kafka很有用。我们可以将其理解为类似于Java Executor服务线程池的库,但具有对Kafka的内置支持。它可以与任何应用程序很好地集成,并且可以立即使用。
我个人在Hadoop之后接触的第一个大数据框架就是Spark,所以自然而然曾经对Spark Streaming有着特别的偏爱。但Spark Streaming作为micro-batch结构,天生不是纯正的“真”实时处理。有着秒级别的延时,并且每次处理单个micro-batch中的所有数据记录。相对而言,Flink和Kafka Streams则是真正意义上的实时处理,每次处理单个数据记录...
社区不如Spark大,但现在正在快速发展 Kafka Streams : 与其他流框架不同,Kafka Streams是一个轻量级的库。对于从Kafka流式传输数据,进行转换然后发送回kafka很有用。我们可以将其理解为类似于Java Executor服务线程池的库,但具有对Kafka的内置支持。它可以与任何应用程序很好地集成,并且可以立即使用。