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Storm、Spark和MapReduce 开源分布式计算系统框架比较

比较项 Storm Spark Streaming 分布式计算在许多领域都有广泛需求,目前流行的分布式计算框架主要有 Hadoop MapReduce, Spark Streaming, Storm; 这三个框架各有优势,现在都属于 Apache 基金会下的顶级项目,下文将对三个框架的特点与适用场景进行分析,以便开发者能快速选择适合自己的框架进行开发。 Hadoop MapReduce 是三者中出现最早,知名度最大的分布式计算框架,最早由 Google Lab 开发,使用者遍布全球(Hadoop PoweredBy);主要适用于大批量的集群任务,由于是批量执行,故时效性偏低,原生支持 Java 语言开发 MapReduce ,其它语言需要使用到 Hadoop Streaming 来开发。Spark Streaming 保留了 Hadoop MapReduce 的优点,而且在时效性上有了很大提高,中间结果可以保存在内存中,从而对需要迭代计算和有较高时效性要求的系统提供了很好的支持,多用于能容忍小延时的推荐与计算系统。Storm 一开始就是为实时处理设计,因此在实时分析/性能监测等需要高时...

Hadoop不适合哪些场景 哪些场景适合?

Hadoop设计的目的主要包括下面几个方面,也就是所谓的适用场景: 1:超大文件 可以是几百M,几百T这个级别的文件。 2:流式数据访问 Hadoop适用于一次写入,多次读取的场景,也就是数据复制进去之后,长时间在这些数据上进行分析。 3:商业硬件 也就是说大街上到处都能买到的那种硬件,这样的硬件故障率较高,所以要有很好的容错机制。 接下来说说不适用的场景: 1: 低延迟数据访问 Hadoop设计的目的是大吞吐量,所以并没有针对低延迟数据访问做一些优化,如果要求低延迟, 可以看看Hbase。 2: 大量的小文件 由于NameNode把文件的MetaData存储在内存中,所以大量的小文件会产生大量的MetaData。这样的话百万级别的文件数目还是可行的,再多的话就有问题了。 3: 多用户写入,任意修改 Hadoop现在还不支持多人写入,任意修改的功能。也就是说每次写入都会添加在文件末尾。 本文作者:佚名 来源:51CTO

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Tomcat是Apache 软件基金会(Apache Software Foundation)的Jakarta 项目中的一个核心项目,由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定,而且免费,因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可,成为目前比较流行的Web 应用服务器。

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言,它只是一个框架和一组服务,用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是,Eclipse 附带了一个标准的插件集,包括Java开发工具(Java Development Kit,JDK)。

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