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360深度实践:Flink 与 Storm 协议级对比

作者:张馨予 本文从数据传输和数据可靠性的角度出发,对比测试了 Storm 与 Flink 在流处理上的性能,并对测试结果进行分析,给出在使用 Flink 时提高性能的建议。 Apache Storm、Apache Spark 和 Apache Flink 都是开源社区中非常活跃的分布式计算平台,在很多公司可能同时使用着其中两种甚至三种。对于实时计算来说,Storm 与 Flink 的底层计算引擎是基于流的,本质上是一条一条的数据进行处理,且处理的模式是流水线模式,即所有的处理进程同时存在,数据在这些进程之间流动处理。而 Spark 是基于批量数据的处理,即一小批一小批的数据进行处理,且处理的逻辑在一批数据准备好之后才会进行计算。在本文中,我们把同样基于流处理的 Storm 和 Flink 拿来做对比测试分析。 在我们做测试之前,调研了

谈谈流计算中的『Exactly Once』特性

作者:宝牛 本文翻译自 streaml.io 网站上的一篇博文:“Exactly once is NOT exactly the same” ,分析了流计算系统中常说的『Exactly Once』特性,主要观点是:『精确一次』并不保证是完全一样。主要内容如下: 背景 1.1. 最多一次(At-most-once) 1.2. 至少一次(At-least-once) 1.3. 精确一次(Exactly-once) 『精确一次』是真正的『精确一次』吗? 分布式快照与至少一次事件传递和重复数据删除的比较 结论 参考 目前市面上使用较多的流计算系统有 Apache Storm,Apache Flink, Heron, Apache Kafka (Kafka Streams) 和 Apache Spark (Spark Streaming)。关于流计算系统有个被

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