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其他:Flink、Storm 将对三种Apache框架分别进行简单介绍,然后尝试快速、高度概述其异同。 Apache Storm 在Storm中,先要设计一个用于实时计算的图状结构,我们称之为拓扑(topology)。这个拓扑将会被提交给集群,由集群中的主控节点(master node)分发代码,将任务分配给工作节点(worker node)执行。一个拓扑中包括spout和bolt两种角色,其中spout发送消息,负责将数据流以tuple元组的形式发送出去;而bolt则负责转换这些数据流,在bolt中可以完成计算、过滤等操作,bolt自身也可以随机将数据发送给其他bolt。由spout发射出的
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流式大数据处理的三种框架:流式大数据处理的三种框架:Storm,,Spark和和Samza
其他:Flink、Storm
将对三种Apache框架分别进行简单介绍,然后尝试快速、高度概述其异同。
Apache Storm
在Storm中,先要设计一个用于实时计算的图状结构,我们称之为拓扑(topology)。这个拓扑将会被提交给集群,由集群中
的主控节点(master node)分发代码,将任务分配给工作节点(worker node)执行。一个拓扑中包括spout和bolt两种角
色,其中spout发送消息,负责将数据流以tuple元组的形式发送出去;而bolt则负责转换这些数据流,在bolt中可以完成计算、
过滤等操作,bolt自身也可以随机将数据发送给其他bolt。由spout发射出的tuple是不可变数组,对应着固定的键值对。
Apache Spark
Spark Streaming是核心Spark API的一个扩展,它并不会像Storm那样一次一个地处理数据流,而是在处理前按时间间隔预先
将其切分为一段一段的批处理作业。Spark针对持续性数据流的抽象称为DStream(DiscretizedStream),一个DStream是一
个微批处理(micro-batching)的RDD(弹性分布式数据集);而RDD则是一种分布式数据集,能够以两种方式并行运作,分
别是任意函数和滑动窗口数据的转换。
Apache Samza
Samza处理数据流时,会分别按次处理每条收到的消息。Samza的流单位既不是元组,也不是Dstream,而是一条条消息。在
Samza中,数据流被切分开来,每个部分都由一组只读消息的有序数列构成,而这些消息每条都有一个特定的ID(offset)。
该系统还支持批处理,即逐次处理同一个数据流分区的多条消息。Samza的执行与数据流模块都是可插拔式的,尽管Samza
的特色是依赖Hadoop的Yarn(另一种资源调度器)和Apache Kafka。
共同之处共同之处
以上三种实时计算系统都是开源的分布式系统,具有低延迟、可扩展和容错性诸多优点,它们的共同特色在于:允许你在运行
数据流代码时,将任务分配到一系列具有容错能力的计算机上并行运行。此外,它们都提供了简单的API来简化底层实现的复
杂程度。
作者:Aaron0520
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