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高吞吐量 Kafka通过以下方式提供系统高吞吐量: 1、数据磁盘持久化:消息不在内存中cache,直接写入到磁盘,充分利用磁盘的顺序读写性能。 2、Zero-copy:减少IO操作步骤。 3、数据批量发送:提高网络利用率。 4、Topic划分为多个Partition,提高并发度,可以由来自:专题
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实时流,多采用Flink,Storm或者Spark Streaming 2.批处理,如采用MapReduce,Spark SQL等 关键问题: 1.计算结果容易不一致,如批计算的结果更全面,与流计算有差异 2.IoT时代数据量巨大,夜间批计算时间窗可能不够3.数据源一旦变化,适配工作量巨大。来自:百科
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操作,数据导入导出操作等。 课程大纲 第1章 大数据发展趋势与鲲鹏大数据 第2章 HDFS分布式文件系统和ZooKeeper 第3章 Hive分布式 数据仓库 第4章 HBase技术原理 第5章 MapReduce和Yarn技术原理 第6章 Spark基于内存的分布式计算 第7章 Flink流批一体分布式实时处理引擎来自:百科