[转载] Spark Streaming 设计原理-低调大师

[转载] Spark Streaming 设计原理

2018-11-29 849

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最近两年流式计算又开始逐渐火了起来，说到流式计算主要分两种：continuous-based 和 micro-batch。最近在使用基于 micro-batch 模式的 Spark Streaming，正好结合论文介绍一下。这里说的论文是 2013 年发布的《Discretized Streams: Fault-Tolerant Streaming Computation at Scale》，虽然是 2013 年发表的论文，但是系统的核心逻辑基本没怎么变化，对于理解 Spark Streaming 的系统设计、工作方式还是很有帮助的。注：Spark 在 2016 年推出了 Structur

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hadoop和spark的区别

学习hadoop已经有很长一段时间了，好像是二三月份的时候朋友给了一个国产Hadoop发行版下载地址，因为还是在学习阶段就下载了一个三节点的学习版玩一下。在研究、学习hadoop的朋友可以去找一下看看（发行版DKhadoop，去大快的网站上应该可以下载到的。）在学习hadoop的时候查询一些资料的时候经常会看到有比较hadoop和spark的，对于初学者来说难免会有点搞不清楚这二者到底有什么大的区别。我记得刚开始接触大数据这方面内容的时候，也就这个问题查阅了一些资料，在《FreeRCH大数据一体化开发框架》的这篇说明文档中有就Hadoop和spark的区别进行了简单的说明，但我觉得解释的也不是特别详细。我把个人认为解释的比较好的一个观点分享给大家：它主要是从四个方面对Hadoop和spark进行了对比分析： 1ã 目的：首先需要明确一点，hadoophe spark 这二者都是大数据框架，即便如此二者各自存在的目的是不同的。Hadoop是一个分布式的数据基础设施，它是将庞大的数据集分派到由若干台计算机组成的集群中的多个节点进行存储。Spark是一个专门用来对那些分布式存储的大...

2018-11-29

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2018-11-29

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