storm实时

最近利用闲暇时间，又重新研读了一下Storm。认真对比了一下hadoop，前者更擅长的是，实时流式数据处理，后者更擅长的是基于HDFS，通过MapReduce方式的离线数据分析计算。对于Hadoop，本身不擅长实时的数据分析处理。两者的共同点都是分布式架构，而且都类似有主/从关系的概念。本文我不会具体阐述Storm集群

作者：唐洁最近利用闲暇时间，又重新研读了一下Storm。认真对比了一下Hadoop，前者更擅长的是，实时流式数据处理，后者更擅长的是基于HDFS，通过MapReduce方式的离线数据分析计算。对于Hadoop，本身不擅长实时的数据分析处理。两者的共同点都是分布式架构，而且都类似有主/从关系的概念。本文我不会具体阐述St

本文讲解了携程在实时数据平台的一些实践，按照时间顺序来说明我们是怎么一步一步构建起这个实时数据平台的，目前有一些什么新的尝试，未来的方向是怎么样的，希望对需要构建实时数据平台的公司和同学有所借鉴。 　　 为什么要做实时数据平台首先先介绍一下背景，为什么我们要做这个数据平台？其实了解携程的业务的话，就会知道携

作者：Matt K  译者：足下美中不足在2010年时，Yelp开源了一个名叫MRJob的框架，是用来在AWS基础设施上运行大MapReduce Job的。Yelp的工程师们用MRJob实现了很多功能，从广告推送到翻译，比比皆是。事实证明，MRJob是一个非常强大的工具，可以在我们当时丰富的数据集合上完成计算和聚集操作

作者：张翼本文讲解了携程在实时数据平台的一些实践，按照时间顺序来说明我们是怎么一步一步构建起这个实时数据平台的，目前有一些什么新的尝试，未来的方向是怎么样的，希望对需要构建实时数据平台的公司和同学有所借鉴。为什么要做实时数据平台首先先介绍一下背景，为什么我们要做这个数据平台?其实了解携程的业务的话，就会知道携程的业务部

实时大数据处理已经逐步迈入主流，而Storm与Spark项目的支持无疑在其中起到了显著的推动作用。那么问题来了：实时大数据处理到底该选谁? 目前在开源市场上已经有了多款实时大数据的处理工具，最值得关注的还属Storm与Spark。这两套方案都归属于Apache基金会，都能为用户提供良好的实时处理能力。两款工具在功

文|祝海林 本文为祝海林在StuQ上的课程演讲Hi，大家好！我叫祝海林，微信号叫祝威廉，本来微博也想叫祝威廉的，可惜被人占了，于是改名叫·祝威廉二世。然后总感觉哪里不对。目前在乐视云数据部门里从事实时计算，数据平台、搜索和推荐等多个方向。曾从事基础框架，搜索研发四年，大数据平台架构、推荐三年多，个人时间现专注于集群自动