a*6
2 楼
曾经的也算,对方结婚或者看不上自己的也算。
z*e
3 楼
苹果橘子了
storm在streaming上目前还没有竞争对手
唯一麻烦的就是clojure
随着java8开始出现streaming api
storm的优势也在被逐渐蚕食
flink出来以后这两个对比会更清楚一点
flink的streaming和dataset处理是分离的api
storm在streaming上目前还没有竞争对手
唯一麻烦的就是clojure
随着java8开始出现streaming api
storm的优势也在被逐渐蚕食
flink出来以后这两个对比会更清楚一点
flink的streaming和dataset处理是分离的api
b*5
5 楼
java8 的streaming和storm的streaming不一样把。java8的streaming是在一个机器上
, storm的streaming可是在不同机器上的。 bolt里的logic,too complex for java
8 streaming functions
【在 z****e 的大作中提到】
: 苹果橘子了
: storm在streaming上目前还没有竞争对手
: 唯一麻烦的就是clojure
: 随着java8开始出现streaming api
: storm的优势也在被逐渐蚕食
: flink出来以后这两个对比会更清楚一点
: flink的streaming和dataset处理是分离的api
, storm的streaming可是在不同机器上的。 bolt里的logic,too complex for java
8 streaming functions
【在 z****e 的大作中提到】
: 苹果橘子了
: storm在streaming上目前还没有竞争对手
: 唯一麻烦的就是clojure
: 随着java8开始出现streaming api
: storm的优势也在被逐渐蚕食
: flink出来以后这两个对比会更清楚一点
: flink的streaming和dataset处理是分离的api
t*e
6 楼
有 宋美龄
a*3
7 楼
Mapreduce 一般用来批处理存在分布式文件系统里的大文件
storm 是用来实时处理流数据。
Map/Reduce 有个缺点是过于依赖文件来存储中间结果,后果是运算turnaround 的时间
很长。Spark 的设计目标之一是解决这个问题,spark 里所有的运算都在内存里进行,
所以速度快很多,尤其是对于需要多个iteration 的运算。Spark 的另外一个优点是它
采用了functional programming 的编程模式,写程序要比MapReduce 简洁很多,和其
他(ML, graph process) libraries 的接口做得很好。Spark 的缺点是可靠性暂时还
比不上 Hadoop.
storm 是用来实时处理流数据。
Map/Reduce 有个缺点是过于依赖文件来存储中间结果,后果是运算turnaround 的时间
很长。Spark 的设计目标之一是解决这个问题,spark 里所有的运算都在内存里进行,
所以速度快很多,尤其是对于需要多个iteration 的运算。Spark 的另外一个优点是它
采用了functional programming 的编程模式,写程序要比MapReduce 简洁很多,和其
他(ML, graph process) libraries 的接口做得很好。Spark 的缺点是可靠性暂时还
比不上 Hadoop.
l*n
11 楼
上班用过一年storm,曾以为走在了科技的前沿,后来一去twitter面试,里面一个大牛
和我说Twitter已经抛弃Storm了,还说觉得storm不好scale,听完我整个人都不好了。
。。
和我说Twitter已经抛弃Storm了,还说觉得storm不好scale,听完我整个人都不好了。
。。
l*9
14 楼
5555 怎么都没发生在我身上啊。
唉,现在我也老了。没希望了。
唉,现在我也老了。没希望了。
c*g
23 楼
老夫垂垂老矣,不复奢求。
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