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大數(shù)據(jù)實時數(shù)據(jù)處理技術(shù)框架了解大數(shù)據(jù)實時數(shù)據(jù)處理技術(shù)框架.01主流實時數(shù)據(jù)處理框架02實時數(shù)據(jù)處理框架簡介主流實時數(shù)據(jù)處理框架01實時數(shù)據(jù)處理框架針對實時數(shù)據(jù)處理，目前主流的實時數(shù)據(jù)處理框架有:StormSparkSamzaFlink實時數(shù)據(jù)處理框架簡介02Storm-1

Storm最開始是由NathanMarz和他的團隊于2010年在數(shù)據(jù)分析公司BackType開發(fā)的，后來BackType公司被Twitter收購，接著Twitter開源Storm并在2014年成為Apache頂級項目。

Storm成為大規(guī)模流數(shù)據(jù)處理的先鋒，并逐漸成為工業(yè)標準。Storm-2Storm是原生的流處理系統(tǒng)，提供low-level的API。Storm使用Thrift來定義topology和支持多語言協(xié)議，使得我們可以使用大部分編程語言開發(fā)，Scala自然包括在內(nèi)。Spark-1當前流式處理框架中，Spark是非常受歡迎的批處理框架，包含SparkSQL，MLlib和SparkStreaming。Spark-2Spark的運行是建立在批處理之上，因此后續(xù)加入的SparkStreaming也依賴于批處理，實現(xiàn)了微批處理,接收器把輸入數(shù)據(jù)流分成短小批處理，并以類似Spark作業(yè)的方式處理微批處理。SamzaFlink基于Flink場景的應用大數(shù)據(jù)實時數(shù)據(jù)處理技術(shù)框架簡介：

（1）Storm

（2）

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