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这5种必知的大数据处理框架技术,你的项目应该使用哪种?

大数据是收集、整理、处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性、规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展。 本文将介绍大数据系统一个最基本的组件:处理框架。处理框架负责对系统中的数据进行计算,例如处理从非易失存储中读取的数据,或处理刚刚摄入到系统中的数据。数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解的过程。 下文将介绍这些框架: 仅批处理框架: Apache Hadoop 仅流处理框架: Apache Storm Apache Samza 混合框架: Apache Spark Apache Flink 大数据处理框架是什么? 处理框架和处理引擎负责对数据系统中的数据进行计算。虽然“引擎”和“框架”之间的区别没有什么权威的定义,但大部分时候可以将前者定义为实际负责处理数据操作的组件,后者则可定义为承担类似作用的一系列组件。 例如Apache Hadoop可以看作一种以MapReduce作为默认处理引擎的处理框架。引擎和框架通常可以相互替换或同时使用。例如另一个框架Apache S...

《Storm实时数据处理》一1.7 获取基本的点击率统计信息

本节书摘来华章计算机《Storm实时数据处理》一书中的第1章 ,第1.7节,(澳)Quinton Anderson 著 卢誉声 译更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.7 获取基本的点击率统计信息 统计点击率Topology用于记录基本的网站使用量统计信息,具体来说它会统计以下信息: 访客数量 独立访客数量 特定国家的访客数量 特定城市的访客数量 特定国家中每个城市访客数量的百分比 该系统假定访客总量一定,而且希望服务端的用户标示与客户端的Cookies是相对应的。该Topology通过IP地址和公用IP解析服务获取地理位置信息。统计点击率Topology还将使用Redis存储发送到Topology的点击事件,具体来说就是将其作为一个持久化队列;除此以外还要利用Redis记录再次访问网站的访客信息。关于Redis的更多信息,

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