storm与hadoop的对照
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了storm与hadoop的对照相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
hadoop 是实现了 mapreduce 的思想,将数据切片计算来处理大量的离线数据。
hadoop处理的数据必须是已经存放在 hdfs 上或者类似 hbase 的数据库中。所以
hadoop 实现的时候是通过移动计算到这些存放数据的机器上来提高效率而 storm
不同,storm 是一个流计算框架。处理的数据是实时消息队列中的,所以须要我们
写好一个 topology 逻辑放在那,接收进来的数据来处理,所以是通过移动数据平均
分配到机器资源来获得高效率。
hadoop 的长处是处理数据量大(瓶颈是硬盘和 namenode,网络等),分析
灵活,可以通过实现 dsl,mdx 等拼接 hadoop 命令或者直接使用 hive。pig 等来
灵活分析数据。适应对大量维度进行组合分析缺点就是慢:每次运行前要分发 jar
包,hadoop 每次 map 数据超出阙值后会将数据写入本地文件系统,然后在 reduce
的时候再读进来。
storm 的长处是全内存计算,由于内存寻址速度是硬盘的百万倍以上,所以 storm
的速度相比較 hadoop 很快(瓶颈是内存。cpu)缺点就是不够灵活:必需要先写
好 topology结构来等数据进来分析。
以上是关于storm与hadoop的对照的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章