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實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理 用什么分布式框架?

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理 用什么分布式框架?

楊魅力 2018-12-15 15:11:28
實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理 用什么分布式框架
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拉莫斯之舞

TA貢獻(xiàn)1820條經(jīng)驗(yàn) 獲得超10個贊

在我看來,一個完整的大數(shù)據(jù)平臺應(yīng)該提供離線計(jì)算、即席查詢、實(shí)時(shí)計(jì)算、實(shí)時(shí)查詢這幾個方面的功能。
hadoop、spark、storm 無論哪一個,單獨(dú)不可能完成上面的所有功能。
hadoop+spark+hive是一個很不錯的選擇.hadoop的HDFS毋庸置疑是分布式文件系統(tǒng)的解決方案,解決存儲問題;hadoop mapreduce、hive、spark application、sparkSQL解決的是離線計(jì)算和即席查詢的問題;spark streaming解決的是實(shí)時(shí)計(jì)算問題;另外,還需要HBase或者Redis等NOSQL技術(shù)來解決實(shí)時(shí)查詢的問題;
除了這些,大數(shù)據(jù)平臺中必不可少的需要任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)和數(shù)據(jù)交換工具;
任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)解決所有大數(shù)據(jù)平臺中的任務(wù)調(diào)度與監(jiān)控;數(shù)據(jù)交換工具解決其他數(shù)據(jù)源與HDFS之間的數(shù)據(jù)傳輸,比如:數(shù)據(jù)庫到HDFS、HDFS到數(shù)據(jù)庫等等。

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反對 回復(fù) 2019-01-19
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