Spark streaming
数据分类：静态数据和动态数据。静态数据的常见应用是数据仓库。利用数据挖掘和OLAP （on-line analytical processing）分析工具从静态数据中找出对企业有用的数据。
特点
- 数据快速持续到达
- 数据来源多，格式复杂
- 数据量大
- 注重数据的整体价值，不过分关注单个数据
- 数据顺序颠倒或不完整，系统无法控制新数据的到达顺序
处理方式
- 批量计算
充裕时间处理静态数据，如Hadoop等
-
实时计算
流数据不适合采用批量计算，不适合传统的数据关系模型建模。必须采用实时计算
在流计算中，数据的价值随着时间的流逝而降低
- 高性能：每秒处理几十万条数据
- 海量式：支持
TB - 实时性：低延迟，达到秒级，甚至毫秒级
- 分布式：支持分布式扩展
- 易用性：快速开发和部署
- 可靠性：可靠的处理流数据
流计算框架
- IBM StreamBase
- Twitter Storm
- Yahoo! S4
- Puma：Facebook
- 银河流数据处理平台：TB
- Dstream：百度
流处理和传统方式比较
| 方式 | 流处理 | 传统方式 |
|---|---|---|
| 数据 | 实时数据 | 静态数据 |
| 结果 | 实时结果 | 过去某个时刻 |
| 用户得到数据方式 | 系统主动推送 | 用户主动发出查询 |
