文章目錄

• 目錄
• • 1.流計算的概述
  • • 1.1 什么是流數據？
    • 1.2 批量計算和實時計算
    • 1.3 流計算的概念
    • 1.4 流計算和Hadoop
    • 1.5 流計算框架
  • 2.流計算的處理流程
  • • 2.1 流計算處理基本概念
    • 2.2 數數據的實時獲取
    • 2.3 數據的實時計算
    • 2.4 實時查詢任務
  • 3.流計算的應用和開源框架Strom
  • • 3.1 流計算應用
    • • 3.1.1 應用1：實時分析
      • 3.1.1 應用2：實時交通
    • 3.2 開源框架strom
    • • 3.2.1 strom簡介
      • 3.2.2 strom的特點
      • 3.2.3 strom設計思想
      • 3.2.4 strom框架設計
  • 4.spark streaming
  • • 4.1 設計思想
    • 4.2 spark streaming 和 strom的對比
  • 5.Samza
  • • 5.1 基本概念
    • 5.2 系統架構
  • 6.strom,spark streaming 和samza的應用場景
  • 7.Strom編程實踐
  • • 7.1 編寫strom程序
    • 7.2 安裝strom的基本過程
    • 7.3 運行strom程序
  • 8.總結

目錄

1.流計算的概述

1.1 什么是流數據？

靜態數據-數據倉庫

流數據-物聯網傳感器數據

1.2 批量計算和實時計算

1.3 流計算的概念

1.4 流計算和Hadoop

1.5 流計算框架

2.流計算的處理流程

2.1 流計算處理基本概念

傳統批處理

流計算

主要體現的就是數據的實時性！

2.2 數數據的實時獲取

2.3 數據的實時計算

2.4 實時查詢任務

3.流計算的應用和開源框架Strom

3.1 流計算應用

3.1.1 應用1：實時分析

3.1.1 應用2：實時交通

3.2 開源框架strom

3.2.1 strom簡介

3.2.2 strom的特點

3.2.3 strom設計思想

3.2.4 strom框架設計

4.spark streaming

4.1 設計思想

4.2 spark streaming 和 strom的對比

5.Samza

5.1 基本概念

5.2 系統架構

6.strom,spark streaming 和samza的應用場景

7.Strom編程實踐

7.1 編寫strom程序

7.2 安裝strom的基本過程

參考博客

7.3 運行strom程序

8.總結

總結

以上是生活随笔為你收集整理的大数据学习（10）--流计算的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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