漫谈分布式计算框架
如果问 mapreduce 和 spark 什么关系,或者说有什么共同属性,你可能会回答他们都是大数据处理引擎。如果问 spark 与 tensorflow 呢,就可能有点迷糊,这俩关注的领域不太一样啊。但是再问 spark 与 MPI 呢?这个就更远了。虽然这样问多少有些不严谨,但是它们都有共同的一部分,这就是我们今天谈论的一个话题,一个比较大的话题:分布式计算框架。
不管是 mapreduce,还是 spark 亦或 tensorflow,它们都是利用分布式的能力,运行某些计算,解决一些特定的问题。从这个 level 讲,它们都定义了一种“分布式计算模型”,即提出了一种计算的方法,通过这种计算方法,就能够解决大量数据的分布式计算问题。它们的区别在于提出的分布式计算模型不同。Mapreduce 正如其名,是一个很基本的 map-r
低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。
- 上一篇
使用 Kafka + Spark Streaming + Cassandra 构建数据实时处理引擎
Apache Kafka 是一个可扩展,高性能,低延迟的平台,允许我们像消息系统一样读取和写入数据。我们可以很容易地在 Java 中使用 Kafka。 Spark Streaming 是 Apache Spark 的一部分,是一个可扩展、高吞吐、容错的实时流处理引擎。虽然是使用 Scala 开发的,但是支持 Java API。 Apache Cassandra 是分布式的 NoSQL 数据库。在这篇文章中,我们将介绍如何通过这三个组件构建一个高扩展、容错的实时数据处理平台。 准备 在进行下面文章介绍之前,我们需要先创建好 Kafka 的主题以及 Cassandra 的相关表,具体如下: 在 Kafka 中创建名为 messages 的主题 $KAFKA_HOME$\bin\windows\kafka-topics.bat --create \
- 下一篇
DataSimba系列之计算引擎篇
随着移动互联网、云计算、物联网和大数据技术的广泛应用,现代社会已经迈入全新的大数据时代。数据的爆炸式增长以及价值的扩大化,将对企业未来的发展产生深远的影响,数据将成为企业的核心资产。如何处理大数据,挖掘大数据的价值,让大数据为企业的发展保驾护航,将是未来信息技术发展道路上关注的重点。 传统的数据处理方式通常是将数据导入至专门的数据分析工具中,这样会面临两个问题:1、如果源数据非常大时,往往数据的移动就要花费较长时间。2、传统的数据处理工具往往是单机模型,面对海量数据时,数据处理的时间也是一个很大的问题。通常我们对数据的实时性要求并没有那么高,但是对数据能不能及时产出却是有强烈要求的。 因此产生了一系列的基于大数据技术的计算引擎,来满足日渐增长的数据量以及复杂的业务场景。下面主要介绍下DataSimba支持的一些计算引擎以及DataSimba是如何选择相应的计算引擎去解决不同的业务场景。 计 算 引 擎 计算引擎最主要的应用场景就是传统的ETL过程,如电信领域的KPI、KQI的计算。单据经过探针采集上来后,按照一定的规则转换成原始单据,根据业务需求,按周期(分钟、小时、天)等粒度计算成业...
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...
文章二维码
点击排行
推荐阅读
最新文章
- SpringBoot2初体验,简单认识spring boot2并且搭建基础工程
- CentOS7,CentOS8安装Elasticsearch6.8.6
- SpringBoot2整合MyBatis,连接MySql数据库做增删改查操作
- CentOS7,8上快速安装Gitea,搭建Git服务器
- Springboot2将连接池hikari替换为druid,体验最强大的数据库连接池
- MySQL8.0.19开启GTID主从同步CentOS8
- Docker使用Oracle官方镜像安装(12C,18C,19C)
- SpringBoot2全家桶,快速入门学习开发网站教程
- CentOS6,7,8上安装Nginx,支持https2.0的开启
- CentOS8编译安装MySQL8.0.19