本文节选自CCF大数据教材系列丛书之《大数据处理》,本书由华中科技大学金海教授主编,包括大数据处理基础技术、大数据处理编程与典型应用处理、大数据处理系统与优化三个方面。本教材以大数据处理编程为核心,从基础、编程到优化等多个方面对大数据处理技术进行系统介绍,使得读者能够快速入门,同时体会大数据处理系统的设计理念与优化方法本质。开源系统及编程模型基于流计算的基本模型,当前已有各式各样的分布式流处理系统            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Flink与Storm性能对比实现指南
在进行流处理框架的性能对比时,Apache Flink和Apache Storm是两个常用的选择。这份指南将帮助你实现Flink和Storm的性能对比实验,以便更好地理解这两种框架的特点,进而选择适合你应用需求的技术栈。
## 一、整个流程概览
下面是实现Flink和Storm性能对比的主要步骤:
| 阶段        | 步骤            
                
         
            
            
            
            FLUME是一个海量日志收集系统。Flume提供了从console(控制台)、RPC(Thrift-RPC)、text(文件)、tail(UNIX tail)、syslog(syslog日志系统),支持TCP和UDP等2种模式),exec(命令执行)等数据源上收集数据的能力。 Flume可以将应用产生的数据存储到任何集中存储器中,比如HDFS,HBase Flume的结构Age            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Flume 概述Flume 是 Hadoop 生态圈子中的一个重要组件,在上一课时中提过,它是一个分布式的、高可靠的、高可用的日志采集工具。Flume 具有基于流式数据的简单灵活的架构,同时兼具高可靠性、高可用机制和故障转移机制。当我们使用 Flume 收集数据的速度超过下游的写入速度时,Flume 会自动做调整,使得数据的采集和推送能够平稳进行。Flume 支持多路径采集、多管道数据接入和多管道            
                
         
            
            
            
            Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。他们的性能对比如何呢?            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Yahoo 的 Storm 团队曾发表了一篇博客文章 ,并在其中展示了 Storm、Flink 和 Spark Streaming 的性能测试结果。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            最近网上和各大公司在对比spark 和flink , 也有一部分人,演讲时不分析代码原理,不根据事实,直接吹嘘flink比spark好,flink 能干掉spark 的话,今天就跟大家从技术,应用和未来发展角度对两个产品进行对比。先说产品特性:1.spark中批处理使用 RDD, 流处理使用 DStream,flink中批处理使用 Dataset, 流处理使用 DataStreams。目前flin            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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这里flume+kafka+Flink Cluster总体架构就是这个样子。 
我们将多个Tomcat Server的Web服务器,或者其他的网站服务器都看你而定,没台节点上都配置了Flume Agent,用来收集本地日志目录。然后在另一台节点配置了Flume Consolidation Agent,用来收            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            摘要: (1)kafka和flume都是日志系统。kafka是分布式消息中间件,自带存储,提供push和pull存取数据功能。flume分为agent(数据采集器),collector(数据简单处理和写入),storage(存储器)三部分,每一部分都是可以定制的。比如agent采用RPC(Thrift-RPC)、text(文件)等,storage指定用hd            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,它能够基于同一个Flink运行时(Flink Runtime),提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。   流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证,而批处理需要支持高吞吐、高效处理。   Flink在实现流处理和批处理时,与传统的一些方案完全不同,它从另一个视角看待流处理和批处理,将二者统一起来            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             前言:火云邪神语录:天下武功,无坚不破,唯快不破!Nginx的看家本领就是速度,Lua的拿手好戏亦是速度,这两者的结合在速度上无疑有基因上的优势。 最先将Nginx,Lua组合到一起的是OpenResty,它有一个ngx_lua模块,将Lua嵌入到了Nginx里面;随后Tengine也包含了ngx_lua模块。至于二者的区别:OpenResty是Nginx的Bundle;而Tengine则是Ng            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录NIFI概述NIFI基础NIFI简介NIFI特点优点缺点Nifi 的一些核心概念NIFI面板NIFI基础NIFI简介Apache NiFi 是一个易于使用、功能强大而且可靠的数据处理和分发系统。Apache NiFi 是为数据流设计。它支持高度可配置的指示图的数据路由、转换和系统中介逻辑。Nifi 是一个开源的数据处理工具,可以通过简单的Processor对数据流进行处理。1.8版本内置了            
                
         
            
            
            
            TiDB 是一款分布式 HTAP 数据库,它目前有两种存储节点,分别是 TiKV 和 TiFlash。TiKV 采用了行式存储,更适合 TP 类型的业务;而 TiFlash 采用列式存储,擅长 AP 类型的业务。TiFlash 通过 raft 协议从 TiKV 节点实时同步数据,拥有毫秒级别的延迟,以及非常优秀的数据分析性能。它支持实时同步 TiKV 的数据更新,以及支持在线 DDL。关系型数据库            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本人写了一段时间java了,最近半年在写python,遂想将其使用中的共同点和异同点整理出来,方便自己和大家学习。两者的本质区别,请参考如下别人写的帖子:本人不是特别清楚,只大概知道java 是强类型语言,python是弱类型语言,java 的运行速度和效率高于python(主要是它只能运用于单核机器),原谅渣渣的我使用比较:基础语法篇:先个来一个hello world 镇镇楼:public cl            
                
         
            
            
            
             采集层 主要可以使用Flume, Kafka两种技术。Flume:Flume 是管道流方式,提供了很多的默认实现,让用户通过参数部署,及扩展API.Kafka:Kafka是一个可持久化的分布式的消息队列。Kafka 是一个非常通用的系统。你可以有许多生产者和很多的消费者共享多个主题Topics。相比之下,Flume是一个专用工具被设计为旨在往HDFS,HB            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.平台架构实时平台由实时传输和实时计算两部分组成,平台底层统一管理元数据、血缘、权限以及作业运维等。实时传输主要负责将数据传入到大数据体系中。实时计算基于 BSQL 提供各种应用场景支持。如下图所示,实时传输有 APP 日志、数据库 Binlog、服务端日志或系统日志。bilibili 内部的 Lancer 系统解决数据落地到 Kafka 或 HDFS。计算体系主要围绕 Saber 构建一套 B            
                
         
            
            
            
            这是Java,Go和Rust之间的比较。这不是基准测试,而是关于:可执行文件大小、内存使用、CPU使用率、运行时要求之间的比较,当然还有一个小的基准测试,可以每秒获取一些请求。测试三个Web服务的存储库托管在github上。直接看结论:结论在得出任何结论之前,我想指出这三种语言之间的关系(或缺乏)。Java和Go都是垃圾收集语言,但是Java会提前编译为在JVM上运行的字节码。启动Java应用程序            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            最近这几年,Go、Rust 收到越来越多的关注,特别是 Go,在国内挺受欢迎的,很多大公司都采用它。而 Rust,作为系统编程语言收到越来越多的人关注,苹果、微软都宣称他们使用 Rust 编写部分业务。而 Java 作为老牌编程语言,长期霸占编程语言排行榜第一或第二位。这篇文章从一些角度就以上三门语言做一个对比。本文是 Java,Go 和 Rust 之间的比较。但这不是性能测试,主要关注            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            参考文章:TiDB 简介TiDB 官方网站1.什么是 TiDBTiDB 是 PingCAP 公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库,是一款同时支持在线事务处理与在线分析处理 (Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP)的融合型分布式数据库产品,具备水平扩容或者缩容、金融级高可用、实时 HTAP、云原生的分布式数据库、兼容 MySQ            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            现在开发B/S这种模式时我一般会首选是JAVA,不过以前也曾经用过ASP,PHP,.NET,前天我做了一个加法运算的性能测试,发现JAVA确实在性能上很突出,当然dotnet也错,java的性能在很大程度上是看他用的jdk版本,如果用jdk1.6性能要远远高于jdk1.4,不过即使用jdk1.6,其性能也只能和dotnet(dotnet我也是用最新dotnetframework...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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