# Apache Spark vs Apache Flink: 一场分布式计算框架之争 在当今大数据时代,分布式计算框架扮演着关键的角色。Apache SparkApache Flink都是目前最热门和广泛使用的开源分布式计算框架。本文将会比较这两个框架的特点、优缺点以及适用场景,并且提供一些代码示例来帮助读者更好地理解它们。 ## Apache Spark简介 Apache Spark
原创 2023-12-08 13:57:27
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新一代Flink计算引擎(1) Flink概述目前开源大数据计算引擎有很多的选择,比如流处理有Storm、Samza、FlinkSpark等,批处理有Spark、Hive、Pig、Flink等。既支持流处理又支持批处理的计算引擎只有Apache FlinkApache Spark。 虽然SparkFlink都支持流计算,但Spark是基于批来模拟流的计算,而Flink则完
转载 2024-01-23 19:23:25
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Apache与Nginx的优缺点比较1、nginx相对于apache的优点: 轻量级,同样起web 服务,比apache 占用更少的内存及资源 抗并发,nginx 处理请求是异步非阻塞的,而apache 则是阻塞型的,在高并发下nginx 能保持低资源低消耗高性能 高度模块化的设计,编写模块相对简单 社区活跃,各种高性能模块出品迅速
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文章目录Maven依赖简介Apache扩展集合BagBidiMapIterableMapOrderedMapCollectionUtils集合工具类 Maven依赖<dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-lang3</arti
转载 2023-07-03 20:01:59
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一、定义1、Apache    Apache HTTP服务器是一个模块化的服务器,可以运行在几乎所有广泛使用的计算机平台上,其属于应用服务器。Apache支持模块多,性能稳定,Apache本身是静态解析,适合静态HTML、图片等,但可以通过扩展脚本、模块等支持静态页面等。2、Tomcat    Tomcar是应用服务器,他只是一个Serv
# FlinkSpark、Storm之间的比较与选择 ## 引言 在大数据领域的实时处理中,FlinkSpark和Storm是最常用的三个框架。它们都具有强大的实时计算能力,但在实际应用中,我们需要根据具体的需求来选择适合的框架。本文将从流程、特点和使用场景等方面对这三个框架进行比较,并给出选择的建议。 ## 流程 下面是一个简单的流程图,展示了选择框架的一般步骤: ```mermaid
原创 2023-12-10 07:42:51
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Web服务器是直接影响网站性能的关键因素,也是每个站长选择网站运营环境时必然考虑的问题。目前Web服务器市场产品众多,最为主流和代表性的当属Apache、Nginx以及微软的IIS。本文目的是通过Apache和Nginx进行对比,从而帮助广大用户们能够选择适合自己的Web服务器。一、简介ApacheApache创建于1995年,并从 1999 年开始在 Apache
转载 2024-05-29 09:38:06
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在本文中,我们将从零开始,教您如何构建第一个Apache Flink (以下简称Flink)应用程序。开发环境准备Flink 可以运行在 Linux, Max OS X, 或者是 Windows 上。为了开发 Flink 应用程序,在本地机器上需要有 Java 8.x 和 maven 环境。如果有 Java 8 环境,运行下面的命令会输出如下版本信息:$ java -versionjava ver
Spark官方介绍Spark是什么Apache Spark是用大规模数据处理的统一分析引擎Spark基于内存计算,提高在大数据环境下数据处理的实时性,同时保证了容错性和高可伸缩性,允许用户将spark部署在大容量硬件之上,形成集群。官方http://spark.apache.org  http://spark.apachecn.org Spark特点快: Spark
转载 2023-12-07 11:49:55
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实时处理(流处理)结论SparkFlink的数据源最好都是Kafka等消息队列,这样才能更好的保证Exactly-Once(精准一次);作为流处理框架,Flink是当前最优秀的实时处理框架,并处于飞速发展的状态中;Spark社区活跃度高,生态圈庞大,Spark-Streaming技术成熟稳定,且Spark是批处理框架中使用最为广泛的框架,如果需要批处理的情况下,批处理和流处理都是用Spark,可
转载 2023-07-12 03:11:05
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1、nginx相对于apache的优点:  轻量级,同样起web 服务,比apache 占用更少的内存及资源  抗并发,nginx 处理请求是异步非阻塞的,而apache 则是阻塞型的,在高并发下nginx 能保持低资源低消耗高性能  高度模块化的设计,编写模块相对简单  社区活跃,各种高性能模块出品迅速啊  apache 相对于ngin
转载 2024-03-19 20:07:41
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每次安装php开发环境的时候总是得或多或少困惑一阵,今天来梳理一下apache,php之间的关系(根据http://www.ituring.com.cn/article/128439整理,添加。)1.apache和php都是由visual studio编译。因此我们经常会遇到选择VC6/VC9/VC11的困惑。PHP官方不建议在Windows下安装从apache.org网站下载的Apache二进制
转载 2024-02-18 13:12:01
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 1、nginx相对于apache的优点: 轻量级,同样起web 服务,比apache占用更少的内存及资源 抗并发,nginx 处理请求是异步非阻塞的,而apache 则是阻塞型的,在高并发下nginx 能保持低资源低消耗高性能 高度模块化的设计,编写模块相对简单 社区活跃,各种高性能模块出品迅速啊&nbsp
转载 2024-05-07 22:51:11
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前言Django是一个开放源代码的Web应用框架,像一个工具箱,包括了整个web开发中的各种技术,例如ORM,Template等。Apache是一个web服务器,主要有两个作用:1.解析网页语言,如HTML,PHP,JSP等;2.接收web用户请求,并给予一点的响应。wsgi是Python语言定义的Web服务器和Web应用程序或框架之间的一种简单而通用的接口。 在此接口中有两个方面,一个web应用
转载 2024-03-21 20:14:43
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最近公司上了一个改造项目,本来想用SparkStreaming来解决,但是公司的另一个小伙伴说,上flink吧! !就这定了,于是开启了本系列的Flink学习之路。感谢尚硅谷的开放课程,在此表示最诚挚的敬意!感谢大佬!Flink简介Flink 项目的理念是:“Apache Flink 是为分布式、高性能、随时可用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架”。Apache Flink 是一个框架
转载 2024-03-29 08:17:33
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大数据技术发展2012年以前,大多数企业的数据仓库主要还是构建在关系型数据库上,例如Oracle、Mysql等数据库之上。但是随着企业数据量的增长,关系型数据库已经无法支撑大规模数据集的存储和分析,这种情况在一线互联网公司尤为明显,也是当时急需要解决的问题。随着2012年Hadoop技术框架的成熟和稳定,一线互联网公司纷纷使用Hadoop技术栈来构建企业大数据分析平台,随后两年基于大数据的应用如雨
转载 2024-05-31 20:14:20
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本文将会看到图算法和简单的单词统计之间的不同,并展示了如何使用DataSet API。完整的源码可以在Flink的源码仓库中的flink-examples-batch或flink-examples-streaming中找到。运行Flink程序你需要启动先启动一个Flink集群,最简单的方式是执行./bin/start-cluster.sh,这会启动一个包含一个JobManager和一个TaskMa
转载 2024-08-14 00:32:19
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1.Spark的产生背景 2.什么是Spark     http://spark.apache.org    Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎,2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab,2010年开源,2013年6月成为Apache孵化项目,2014年2月成为Apache顶级项目。项目是用Sca
转载 2023-08-05 16:07:29
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Apache Spark是一个集群计算设计的快速计算。它是建立在Hadoop MapReduce之上,它扩展了 MapReduce 模式,有效地使用更多类型的计算,其中包括交互式查询和流处理。这是一个简单的Spark教程,介绍了Spark核心编程的基础知识。 工业公司广泛的使用 Hadoop 来分析他们的数据集。其原因是,Hadoop框架是基于简单的编程模型(MapReduce),并且它
转载 2023-06-11 15:24:56
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spark快速入门的helloworld1.下载安装spark安装很简单,开箱即用,所以只需要下载解压到指定位置就可以了,另外jdk必不可少。 2.服务spark常见的服务方式有以下几种spark-submit,提交自己的spark-jar给spark运行spark-shell,在spark-submit的基础上直接实例了sparkcontext对象,可以写入代码和spark实时交互spark-s
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