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實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理技術(shù)了解實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理技術(shù).

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理技術(shù)01實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理技術(shù)StormSpark

針對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，目前主流的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理框架有:SamzaFlink實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理技術(shù)

Storm:Storm成為大規(guī)模流數(shù)據(jù)處理的先鋒，并逐漸成為工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。Storm是原生的流處理系統(tǒng)，提供low-level的API。Storm使用Thrift來(lái)定義topology和支持多語(yǔ)言協(xié)議，使得我們可以使用大部分編程語(yǔ)言開(kāi)發(fā)。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理技術(shù)

Spark：當(dāng)前流式處理框架中，Spark是非常受歡迎的批處理框架，包含SparkSQL，MLlib和SparkStreaming。Spark的運(yùn)行是建立在批處理之上，因此后續(xù)加入的SparkStreaming也依賴(lài)于批處理，實(shí)現(xiàn)了微批處理,接收器把輸入數(shù)據(jù)流分成短小批處理，并以類(lèi)似Spark作業(yè)的方式處理微批處理。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理技術(shù)

Samza：最開(kāi)始是專(zhuān)為L(zhǎng)inkedIn公司開(kāi)發(fā)的流處理解決方案，并和LinkedIn的Kafka一起貢獻(xiàn)給社區(qū)，現(xiàn)已成為基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)鍵部分。Samza的構(gòu)建嚴(yán)重依賴(lài)于基于log的Kafka，兩者緊密耦合。Samza提供組合式API，當(dāng)然也支持Scala語(yǔ)言開(kāi)發(fā)。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理技術(shù)

Flink：Flink是個(gè)相當(dāng)早的項(xiàng)目，開(kāi)始于2008年，但只在最近才得到注意。Flink是原生的流處理系統(tǒng)，提供highlevel的API。Flink也提供API來(lái)像Spark一樣進(jìn)行批處理，但兩者處理的基礎(chǔ)是完全不同的。Flink把批處理當(dāng)作流處理中的一種特殊情況。在Flink中，所有的數(shù)據(jù)都看作流，是一種很好的抽象，因?yàn)檫@更接近于現(xiàn)實(shí)世界。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理技術(shù)的四個(gè)

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