做请柬网站,广州网站优化页面,杭州公司做网站,唐山高端品牌网站建设戳蓝字“CSDN云计算”关注我们哦#xff01;程序员硬核评测#xff1a;客观、高效、不说软话。无论是技术质量、性能水平#xff0c;还是工具筛选#xff0c;一测便知#xff01;作者#xff1a;浪尖转载#xff1a;Spark学习技巧首先我们会详细的讲解这两种架构#x… 戳蓝字“CSDN云计算”关注我们哦程序员硬核评测客观、高效、不说软话。无论是技术质量、性能水平还是工具筛选一测便知作者浪尖转载Spark学习技巧首先我们会详细的讲解这两种架构实现这两种架构的技术工具还有就是如何决策使用这两种架构。如何构建一个实时处理系统架构一直争论不断。一个好的实时处理系统必须是容错和可升级的。必须支持批量和增量的更新必须可扩展。在这些讨论中一个重要的里程碑是storm的创始人Nathan Marz描述了我们目前所了解的lambda架构。Lambda架构目前已经有很多使用案例实时上大量的公司都在使用比如Yahoo和Netflix。当然lambda架构也并不是得到的全是赞美也有一些批判就是它带来了编码的负担。( 原英But of course, Lambda is not a silver bullet and has received some fair criticism on the coding overhead it can create.)在2014年夏天LinkedIn的Jay Kreps发表了一篇文章描述了Kappa架构解决了一些Lambda架构的陷阱。Kappa架构并不是Lambda架构的替代因为有些Lambda架构并不适合迁移到Kappa架构上去。对于一个给定的案例准确的评估哪种架构师最好的是很有挑战性的错误的设计决策可能对数据分析项目的实施产生严重的影响。现在就深入细节去了解两种数据处理架构。1lambda架构 Lambda架构有三个层面组成batchspeedserving。Batch层面有两个主要的任务1.管理历史数据。2.重新结算结果例如重新训练模型。Batch层接受新的数据将新的数据和历史数据进行合并然后重新计算结果。Batch层计算了所有的数据这使得系统能产生相对精确的结果。然而由于计算时间比较久使的结果延迟也会比较大。Speed层主要提供低延迟近实时的计算结果。Speed层接收数据增量更新batch层的结果。由于speed层的增量算法计算代价被极大减少。Serving用batch层和speed层计算的结果提供多样的查询。2kappa架构创建kappa架构的一个最重要的动机是避免维护batch和speed层两份独立的代码。一个核心的思想就是用一个单独的流处理引擎处理实时的计算和连续不断的数据的重复计算。代码的更改对结果影响很大所以数据必须重新计算。结果kappa架构的组成只有两个部分stream processing和serving。流处理层运行流处理任务。运行一个流处理作业以启用实时数据处理。仅仅当流处理作业更改了一些代码之后才会进行数据的重新处理。可以通过重启一个梗概代码后的流处理作业去处理所有以前的数据。Serving层也是提供数据查询的。福利扫描添加小编微信备注“姓名公司职位”加入【云计算学习交流群】和志同道合的朋友们共同打卡学习推荐阅读图解分布式架构的发展和演进 | 技术干货Docker 系列学习文章 | 什么是容器云任正非华为海思芯片不是“备胎”揭秘清华 AI 学堂班姚期智担任首席教授2019 年首批招收 30 人Google Android 向华为“闭源”华为手机迎来至暗时刻两年前我对区块链的了解为零, 两年后我成了工程师 我是如何得到第一份工作的?《使女的故事》大火AI是背后最大推手真香朕在看了
