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如何進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算框架Flink,Spark Streaming,Storm對(duì)比,相信很多沒有經(jīng)驗(yàn)的人對(duì)此束手無策,為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法,通過這篇文章希望你能解決這個(gè)問題。
對(duì)比分析
如果對(duì)延遲要求不高的情況下,建議使用Spark Streaming,豐富的高級(jí)API,使用簡(jiǎn)單,天然對(duì)接Spark生態(tài)棧中的其他組 件,吞吐量大,部署簡(jiǎn)單,UI界面也做的更加智能,社區(qū)活躍度較高,有問題響應(yīng)速度也是比較快的,比較適合做流式的ETL,而 且Spark的發(fā)展勢(shì)頭也是有目共睹的,相信未來性能和功能將會(huì)更加完善。
如果對(duì)延遲性要求比較高的話,建議可以嘗試下Flink,F(xiàn)link是目前發(fā)展比較火的一個(gè)流系統(tǒng),采用原生的流處理系統(tǒng),保證了低延遲性,在API和容錯(cuò)性上也是做的比較完善,使用起來相對(duì)來說也是比較簡(jiǎn)單的,部署容易,而且發(fā)展勢(shì)頭也越來越好,相信后面社區(qū)問題的響應(yīng)速度應(yīng)該也是比較快的。
個(gè)人對(duì)Flink是比較看好的,因?yàn)樵牧魈幚砝砟?,在保證了低延遲的前提下,性能還是比較好的,且越來越易用,社區(qū)也在不斷 發(fā)展。
看完上述內(nèi)容,你們掌握如何進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算框架Flink,Spark Streaming,Storm對(duì)比的方法了嗎?如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容,歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道,感謝各位的閱讀!
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