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为什么说Storm比Hadoop 快?

快”这个词是不明确的,专业属于点有两个层面: 1.时延 , 指数据从产生到运算产生结果的时间,题主的“快”应该主要指这个。 2. 吞吐, 指系统单位时间处理的数据量。 首先明确一点,在消耗资源相同的情况下,一般来说storm的延时低于mapreduce。但是吞吐也低于mapreduce。 storm的网络直传、内存计算,其时延必然比hadoop的通过hdfs传输低得多;当计算模型比较适合流式时,storm的流式处理,省去了批处理的收集数据的时间;因为storm是服务型的作业,也省去了作业调度的时延。所以从时延上来看,storm要快于hadoop。 说一个典型的场景,几千个日志生产方产生日志文件,需要进行一些ETL操作存入一个数据库。 假设利用hadoop,则需要先存入hdfs,按每一分钟切一个文件的粒度来算(这个粒度已经极端的细了,再小的话hdfs上会一堆小文件),hadoop开始计算时,1分钟已经过去了,然后再开始调度任务又花了一分钟,然后作业运行起来,假设机器特别多,几钞钟就算完了,然后写数据库假设也花了很少的时间,这样,从数据产生到最后可以使用已经过去了至少两分多钟。 而流式计算...

Flink常见的关键技术与特性详解

Flink项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星,其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多的人关注Flink项目。本文将深入分析Flink一些关键的技术与特性,希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解,对其他大数据系统的开发者也能有所裨益。 注:本文假设读者对MapReduce,Spark及Storm等大数据处理系统有基本了解,同时熟悉流处理与批处理的基本概念。36大数据(http://www.36dsj.com/) Flink简介 Flink的核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布,数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎,Flink提供了诸多更高抽象层的API以方便用户编写分布式任务: 1. DataSet API, 对静态数据进行批处理操作,将静态数据抽象成分布式的数据集,用户可以方便的采用Flink提供的各种操作符对分布式数据集进行各种操作,支持Java,Scala和Python。 2. DataStream API,对数据流进行流处理操作,将流式的数据抽象成分布式的数据流,用户可以方便的采用Flink提供的各种操作符对分布式数据...

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