Комментарии 10
Не совсем понял про другие языки: преобразование в JSON и обратно проихсодит каждый раз при взаимодействии с другими языками? А это не убивает пропускную способность.
И ещё: можно ли болты выстраивать в цепочку, направляя данные с одного на другой?
И да, про кластер и защиту от потери данных интересно :)
И ещё: можно ли болты выстраивать в цепочку, направляя данные с одного на другой?
И да, про кластер и защиту от потери данных интересно :)
Да, преобразование происходит каждый раз. Расчет на то, что расходы на преобразования перекрываются бонусом от быстрого написания. Естественно, для достижения большой пропускной способности лучше писать на Java.
> И ещё: можно ли болты выстраивать в цепочку, направляя данные с одного на другой?
Да, в последнем примере CalcApp так и сделано Spout->ClientIdBolt->RaterBolt->PrintOutBolt.
> И ещё: можно ли болты выстраивать в цепочку, направляя данные с одного на другой?
Да, в последнем примере CalcApp так и сделано Spout->ClientIdBolt->RaterBolt->PrintOutBolt.
Тут должна быть отличная шутка про забивание болта, но мне лень ее расписывать.
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
Есть различия. Spark производит вычисления на определенном конечном наборе данных, по-сути это сильно ускоренный Hadoop. Storm это streaming обработка, вычисление идет на постоянно приходящих данных.
P.S.: Spark обещает реализацию discretized streams к августу. Возможно это будет быстрее storm-а, за счет пакетной обработки.
P.S.: Spark обещает реализацию discretized streams к августу. Возможно это будет быстрее storm-а, за счет пакетной обработки.
Я как-то пытался прикрутить этот шторм в проект. Самое забавное — это разбираться в потрохах трейса от кложури что мол не найден какой-то метод. Как оказалось, там важны все зависимости до последней цифры в версии, и на какой-то из них все споткнулось.
В общем, выбросил я его из проекта по итогу.
В общем, выбросил я его из проекта по итогу.
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Изучаем Storm Framework. Часть I