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Storm概念学习系列之Storm与Hadoop的角色和组件比较

Storm与Hadoop的角色和组件比较 Storm 集群和 Hadoop 集群表面上看很类似。但是Hadoop 上运行的是 MapReduce 作业,而在Storm 上运行的是拓扑 Topology,这两者之间是非常不同的。一个关键的区别是:一个MapReduce 作业最终会结束,而一个 Topology 拓扑会永远运行(除非手动杀掉)。表 1-1 列出了 Hadoop 与 Storm 的不同之处。    如果只用一个短语来描述 Storm,可能会是这样:分布式实时计算系统。按照 Storm作者的说法, Storm对于实时计算的意义类似于 Hadoop 对于批处理的意义。众所周知,根据Google MapReduce 来实现的 Hadoop 提供了 Map 和 Reduce 原语,使批处理程序变得非常简单和优美。那么 Storm 则是在批处理之前,及时处理了数据。 Storm 与其他大数据解决方案的不同之处在处理方式上。Hadoop 在本质上是一个批处理系统。数据被引入 HDFS 并分发到各个节点进行处理。当处理完成时,结果数据返回到HDFS 供始发者使用。Storm 支持创建拓...

sqoop同步mysql到hdfs

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