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典型大数据计算框架分析
被引:21
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
赵晟
姜进磊
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
清华大学计算机科学与技术系
姜进磊
机构
:
[1]
清华大学计算机科学与技术系
来源
:
中兴通讯技术
|
2016年
/ 22卷
/ 02期
关键词
:
大数据分类;
大数据计算;
批量计算;
流计算;
计算框架;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP311.13 [];
学科分类号
:
1201 ;
摘要
:
认为大数据计算技术已逐渐形成了批量计算和流计算两个技术发展方向。批量计算技术主要针对静态数据的离线计算,吞吐量好,但是不能保证实时性;流计算技术主要针对动态数据的在线实时计算,时效性好,但是难以获取数据全貌。从可扩展性、容错性、任务调度、资源利用率、时效性、输入输出(IO)等方面对现有的主流大数据计算框架进行了分析与总结,指出了未来的发展方向和研究热点。
引用
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页数:5
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[1]
大数据管理:概念、技术与挑战
论文数:
引用数:
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机构:
孟小峰
论文数:
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h-index:
机构:
慈祥
[J].
计算机研究与发展,
2013,
50
(01)
: 146
-
169
[2]
A Distributed Messaging System for LogProcessing .2 Kreps J Narkhede Neha,Rao J. Kafka. ACM SIGMOD Workshop on Networking Meets Databases . 2011
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