【摘 要】
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大数据时代背景下,某些领域对数据实时处理的需求日益加剧,实时流计算框架作为一种新的热门技术,在诸如Web应用、网络监控等领域扮演着重要角色。首先对时下两种应用广泛的流式计算框架Storm和Spark Streaming进行原理分析,并通过实时词频统计实验,分析这两种框架的结构和工作流程,对比分析了两种框架之间的不同点,最后对基于Spark Streaming的实验进行了改进,将Spark Streaming、Flume和Kafka进行了整合,实现在集群环境中的流数据处理。
【机 构】
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河北建筑工程学院,哈尔滨工业大学（深圳）,张家口市大数据技术创新中心
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大数据时代背景下,某些领域对数据实时处理的需求日益加剧,实时流计算框架作为一种新的热门技术,在诸如Web应用、网络监控等领域扮演着重要角色。首先对时下两种应用广泛的流式计算框架Storm和Spark Streaming进行原理分析,并通过实时词频统计实验,分析这两种框架的结构和工作流程,对比分析了两种框架之间的不同点,最后对基于Spark Streaming的实验进行了改进,将Spark Streaming、Flume和Kafka进行了整合,实现在集群环境中的流数据处理。
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