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让Storm插上CEP的翅膀 - Siddhi调研和集成

什么是 Siddhi? Siddhi 是一种 lightweight, easy-to-use, open source CEP(Complex Event Processing)引擎,由wso2公司开发(http://wso2.com/about/)。 像绝大多数的 CEP 系统一样,Siddhi 支持对于流式数据的类 SQL 的查询,SQL 式的 query 通过 complier 翻译成 Java 代码。 当一条数据流或多条数据流流入时,Siddhi Core 会实时的 check 当前数据流是否满足定义的 query,如果满足则触发 Callback 执行相应的逻辑。 Siddhi和传统的CEP系统,如Esper,相比区别? 主要是比较轻量和高效,之所以可以达到更高的 performance,因为: Multi-threading Queues and use of pipelining Nested queries and chaining streams Query optimization and common sub query elimination 尤其是前两点非常...

《循序渐进学Spark》一第1章

本节书摘来自华章出版社《循序渐进学Spark》一书中的第1章,第1.1节,作者 小象学院 杨 磊 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 第1章 Spark架构与集群环境 本章首先介绍Spark大数据处理框架的基本概念,然后介绍Spark生态系统的主要组成部分,包括Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX,接着简要描述了Spark的架构,便于读者认识和把握,最后描述了Spark集群环境搭建及Spark开发环境的构建方法。 1.1 Spark概述与架构 随着互联网规模的爆发式增长,不断增加的数据量要求应用程序能够延伸到更大的集群中去计算。与单台机器计算不同,集群计算引发了几个关键问题,如集群计算资源的共享、单点宕机、节点执行缓慢及程序的并行化。针对这几个集群环境的问题,许多大数据处理框

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