流式計算系統就是因為流式計算具有很強的實時性，需要對應用源源不斷產生的資料實時進行處理，使資料不積壓、不丟失，常用於處理電信、電力等行業應用以及網際網路行業的訪問日誌等。在facebook 的 scribe、 apache的 flume、 twitter的 storm、 yahoo的s4、ucberkeley的spark streaming是常用的流式計算系統。下面我們分別說說scribe、flume、storm、s4以及spark streaming。
**流量統計是spark streaming的一種典型的使用場景，這種應用既需要具有實時性，還需要進行聚合、去重、連線等統計計算操作。如果使用hadoop mapreduce框架，則可以很容易地實現統計需求，但無法保證實時性；如果使用storm這種流式框架則可以保證實時性，但實現難度較大。spark streaming可以以準實時的方式方便地實現複雜的統計需求。這句需要我們掌握好這些內容。
我們在這篇文章中給大家介紹了流式計算系統的內容，具體內容就是scribe、flume、storm、s4以及spark streaming。這些內容都在全球的大公司中都有應用，由此可見這些方法還是比較實用的，大家要好好學習起來，利用好這些資源。
大資料處理系統都有哪些？ 流式計算系統
流式計算系統就是因為流式計算具有很強的實時性，需要對應用源源不斷產生的資料實時進行處理，使資料不積壓 不丟失，常用於處理電信 電力等行業應用以及網際網路行業的訪問日誌等。在facebook 的 scribe apache的 flume twitter的 storm yahoo的s4 ucberkel...
大資料處理系統
大資料處理系統可以分為批式 batch 大資料和流式 streaming 大資料兩類。其中，批式大資料又被稱為歷史大資料，流式大資料又被稱為實時大資料。目前主流的三大分布式計算系統hadoop storm spark被廣泛運用於大資料領域。批處理大資料系統代表 hadoop 注 這類系統雖然可對完整...
大資料處理平台都有哪些？
在大資料工作中，有很多的工具和平台需要我們去了解，當我們把這些工具爛熟於心，我們就能夠更好地處理大資料所涉及的問題。關於大資料的工具有很多，我們在前面的文章中已經給大家介紹了不少，今天重點給大家介紹一下大資料的處理平台。大資料的處理平台也是有很多的，我們可以從大資料的處理過程中進行區分。而大資料的處...