文章目錄

• 目錄
• • 1.流計(jì)算的概述
  • • 1.1 什么是流數(shù)據(jù)？
    • 1.2 批量計(jì)算和實(shí)時計(jì)算
    • 1.3 流計(jì)算的概念
    • 1.4 流計(jì)算和Hadoop
    • 1.5 流計(jì)算框架
  • 2.流計(jì)算的處理流程
  • • 2.1 流計(jì)算處理基本概念
    • 2.2 數(shù)數(shù)據(jù)的實(shí)時獲取
    • 2.3 數(shù)據(jù)的實(shí)時計(jì)算
    • 2.4 實(shí)時查詢?nèi)蝿?wù)
  • 3.流計(jì)算的應(yīng)用和開源框架Strom
  • • 3.1 流計(jì)算應(yīng)用
    • • 3.1.1 應(yīng)用1：實(shí)時分析
      • 3.1.1 應(yīng)用2：實(shí)時交通
    • 3.2 開源框架strom
    • • 3.2.1 strom簡介
      • 3.2.2 strom的特點(diǎn)
      • 3.2.3 strom設(shè)計(jì)思想
      • 3.2.4 strom框架設(shè)計(jì)
  • 4.spark streaming
  • • 4.1 設(shè)計(jì)思想
    • 4.2 spark streaming 和 strom的對比
  • 5.Samza
  • • 5.1 基本概念
    • 5.2 系統(tǒng)架構(gòu)
  • 6.strom,spark streaming 和samza的應(yīng)用場景
  • 7.Strom編程實(shí)踐
  • • 7.1 編寫strom程序
    • 7.2 安裝strom的基本過程
    • 7.3 運(yùn)行strom程序
  • 8.總結(jié)

目錄

1.流計(jì)算的概述

1.1 什么是流數(shù)據(jù)？

靜態(tài)數(shù)據(jù)-數(shù)據(jù)倉庫

流數(shù)據(jù)-物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)

1.2 批量計(jì)算和實(shí)時計(jì)算

1.3 流計(jì)算的概念

1.4 流計(jì)算和Hadoop

1.5 流計(jì)算框架

2.流計(jì)算的處理流程

2.1 流計(jì)算處理基本概念

傳統(tǒng)批處理

流計(jì)算

主要體現(xiàn)的就是數(shù)據(jù)的實(shí)時性！

2.2 數(shù)數(shù)據(jù)的實(shí)時獲取

2.3 數(shù)據(jù)的實(shí)時計(jì)算

2.4 實(shí)時查詢?nèi)蝿?wù)

3.流計(jì)算的應(yīng)用和開源框架Strom

3.1 流計(jì)算應(yīng)用

3.1.1 應(yīng)用1：實(shí)時分析

3.1.1 應(yīng)用2：實(shí)時交通

3.2 開源框架strom

3.2.1 strom簡介

3.2.2 strom的特點(diǎn)

3.2.3 strom設(shè)計(jì)思想

3.2.4 strom框架設(shè)計(jì)

4.spark streaming

4.1 設(shè)計(jì)思想

4.2 spark streaming 和 strom的對比

5.Samza

5.1 基本概念

5.2 系統(tǒng)架構(gòu)

6.strom,spark streaming 和samza的應(yīng)用場景

7.Strom編程實(shí)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(yùn)行strom程序

8.總結(jié)

總結(jié)

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(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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