最近开发了sparkstreaming的程序，且开发语言是采用python的，下述记录了开发的具体代码和过程，方便今后重复使用；使用场景需要从kafka的topic上消费数据，最终写入到hadoop集群中，这里面有几个方案； （1）采用kudu作为存储系统，直接将消费到的数据写入到kudu存储中，之后利用该数据; （2）消费写入到文件中，放在hdfs上，采用hive-load的方式写入到hive表
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2023-08-06 08:33:05
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K8S是一个广泛使用的容器编排平台，可以管理、部署和扩展容器化应用程序。在K8S中，我们可以使用Spark、Flink和Storm等流处理框架来处理大规模数据，提供实时数据处理和分析的能力。
下面我将为你介绍如何在K8S中使用Spark、Flink和Storm框架进行实时数据处理。首先，让我们了解一下整个流程，然后逐步展开详细的实现步骤。
在K8S中使用Spark、Flink和Storm实时数
原创
2024-05-07 10:15:20
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一. 概述 大数据生态圈大多数技术都是master-slave架构，Spark、Storm、Flink无一例外都是这种架构，Spark是目前批计算的主流，Flink目前逐渐取代Storm成为了流式计算的主流，Storm逐渐被市场淘汰，但是不得不说Storm也是一个非常优秀的流式计算框架，其实时性非常好。 在分布式计算框架中，角色即进程，任务通常是以线程的形式跑在计算层的JVM进程中，但是每个框架中
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2023-07-26 11:03:57
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1.1 Flink 同类框架Flink官方定义的是基于状态的分布式流处理引擎，虽然定义的是流处理引擎但是flink也可以处理批数据并且有一套专门的处理批数据的DataSet API 。所以也可以说Flink是一种既可以处理流数据又可以处理批数据的混合大数据处理框架。下面主要是Flink和同样是混合大数据处理框架的Spark的性能对比，还有Flink和纯流处理框架Storm的对比。&nb
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2024-03-14 17:13:59
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Hadoop、Spark、Storm、Flink是比较常用的分布式计算系统1）仅批处理框架：Hadoop常用于离线的复杂的大数据处理。2）仅流处理框架：Samza与YARN和Kafka紧密集成的流处理，Storm常用于在线的实时的大数据处理。3）混合框架：Spark常用于离线的快速的大数据处理（基于内存），Flink可扩展的批处理和流式数据处理的数据处理平台。关于HadoopHadoop介绍大数据
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2023-08-08 09:18:09
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storm、spark streaming、flink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，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,都提供了简单的API来简化底层实现的复杂程度。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（mast
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2023-12-25 22:26:01
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# Flink vs. Spark vs. Storm 对比
## 整体流程
下面是一个基本的对比三者的流程表格：
| 步骤 | Flink | Spark | Storm |
| ------ | ------ | ------ | ------ |
| 1 | 数据处理 | 数据处理 | 数据处理 |
| 2 | 流式计算 | 批处理/流式计算 | 流式计算 |
| 3 | 分析数据
原创
2024-05-08 10:29:20
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K8S关键词【spark storm flink区别】是指三种不同的大数据计算框架，分别是Apache Spark、Apache Storm和Apache Flink。它们都具有处理大规模数据的能力，但在架构和适用场景上有所不同。在本文中，我们将重点介绍这三种框架的区别，并提供相应的代码示例。
首先，让我们通过以下步骤来了解spark storm flink这三种框架的区别：
| 步骤 |
原创
2024-05-08 10:30:48
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Spark 是最活跃的 Apache 项目之一。从 2014 年左右开始得到广泛关注。Spark 的开源社区一度达到上千的活跃贡献者。最主要推动者是 Databricks，由最初的 Spark 创造者们成立的公司。今年 6 月的 Spark+AI 峰会参加人数超过 4000。 Spark 因为在引擎方面比 MapReduce 全面占优，经过几年发展和 Hadoop 生态结合较好，已经被广泛视为 H
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2023-07-14 17:08:14
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## Flink, Hadoop, Spark, Storm 对比
### 1. 整体流程
首先，我们来看一下整个比较的流程，如下图所示：
```mermaid
pie
title Comparison Process
"Flink" : 25
"Hadoop" : 20
"Spark" : 30
"Storm" : 25
```
### 2. Fl
原创
2024-01-07 04:53:47
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# Flink、Spark、Storm之间的比较与选择
## 引言
在大数据领域的实时处理中，Flink、Spark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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## Flink、Storm还是Spark？该如何选择？
在大数据处理领域，Flink、Storm和Spark都是非常流行的分布式计算框架。但是在选择合适的框架时，我们需要考虑自己的需求和应用场景。本文将为你介绍Flink、Storm和Spark的特点和适用场景，并提供一些代码示例以帮助你进行选择。
### Flink
Apache Flink 是一个流式处理框架，它提供了低延迟、高吞吐量的
原创
2023-11-23 08:41:48
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Benchmarking Streaming Computation Engines: Storm, Flink and Spark Streaming[1]简介：雅虎发布的一份各种流处理引擎的基准测试，包括Storm, Flink, Spark Streaming动机：贴近生产环境，使用Kafka和Redis进行数据获取和存储，设计并实现了一个真实的流处理基准。结论：由于只是一篇基准测试报告，其
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2024-08-28 16:38:28
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# Flink、Spark 和 Storm 对比分析
在大数据处理领域，Flink、Spark 和 Storm 是三种常见的流处理框架。它们各自有各自的优缺点，适用于不同的使用场景。本文将对这三者进行对比，同时提供一些代码示例，帮助读者更好地理解它们的特点和应用。
## 1. 基本概念
- **Apache Flink**：一个支持批处理和流处理的大数据框架，具有高吞吐量和低延迟的特性。
-
在流式计算领域，同一套系统需要同时兼具容错和高性能其实非常难，同时它也是衡量和选择一个系统的标准。在这个领域，Flink和Spark无疑是彼此非常强劲的对手。1. Flink VS Spark 之 APISpark与Flink API情况如下：Spark与Flink 对开发语言的支持如下所示：2. Flink VS Spark 之 ConnectorsSpark 支持的Connecto
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2023-08-29 16:57:17
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我相信有不少的工程师都有着这样的处境，在学flink之前很好奇flink，storm，spark的区别是什么，为什么现在很多企业都在往flink方向转它的优势是什么，为什么不适用storm，为什么不适用spark，在下面的内容中我会为大家解答。希望可以帮助大家，也希望大家看了之后可以提出自己宝贵建议。有限数据集和无限数据集 1.有限数据集：数据大小有限
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2024-02-04 00:56:24
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这四个项目能放在一起比较的背景应该是分布式计算的演进过程。 一、MapReduce开源分布式计算的第一个流行的框架是 Hadoop 项目中的 MapReduce 模块。它将所有计算抽象成 Map 和 Reduce 两个阶段，在计算时通过增加机器，并行的读取数据文件，进行 Map 或 Reduce 的 ...
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2021-10-02 21:00:00
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一、Spark Stream、Kafka Stream、Storm等存在的问题Spark Streaming的本质还是一个基于microbatch计算的引擎。这种引擎一个天生的缺点就是每个microbatch的调度开销比较大，当我们要求的延迟越低，额外的开销就越大。这就导致了Spark 实际上不是特别适合于做秒级甚至亚秒级的计算。在设计一个低延迟、exactly once、流和批统一的，能够支撑足
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2024-06-29 17:28:38
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各种大数据框架近几年发展得如火如荼，比如Hadoop, MapReduce,Hive, Hbase, Storm, Spark, Flink, Kylin 等，各个框架的角色是怎么样的？如何配合起来使用？本文将从时间顺序上逐个说明。首先要介绍一下Hadoop，现在Hadoop分为3部分，分别是HDFS，Yarn和Mrv2近几年大数据潮流的推进，是需求和技术相互促进的结果，对大数据需求最强烈公司非G
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2024-06-19 10:14:05
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本文从编程模型、任务调度、时间机制、Kafka 动态分区的感知、容错及处理语义、背压等几个方面对比 Spark Streaming 与 Flink，希望对有实时处理需求业务的企业端用户在框架选型有所启发。
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2024-08-14 18:53:28
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