为什么hadoop比strom的吞吐量高，请从技术实现的角度解答。
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- 2024-08-13 17:07isNotNullX的博客 本文回顾了大数据技术发展的几个重要里程碑，从MapReduce编程模型的提出到Hadoop、Spark和Flink等大数据框架的涌现。
- 2024-09-27 14:11数字天下的博客 与Hadoop相比，Spark的改进主要有两点：● 易用性：比起MPI，MapReduce模型更友好，但仍然不够方便，因为并不是所有计算任务都可以简单拆分成map和reduce，有可能为了解决一个问题，要设计多个MapReduce任务，任务...
- 2021-12-18 10:241. 实时处理：与Hadoop的批处理不同，Storm通过内存处理实现高频数据的实时计算，提供高吞吐量。 2. 持续运行：与Hadoop MapReduce作业有明确开始和结束不同，Storm的Topology持续运行，无结束状态，可以实时处理...
- 2019-03-23 15:14程序の之道的博客 首先整体认识：Hadoop是磁盘级计算，进行计算时，数据在磁盘上，需要读写磁盘；Storm是内存级计算，数据直接通过网络导入内存。读写内存比读写磁盘速度快n个数量级。...2. 吞吐， 指系统单位时间处理的数据量。...
- 2021-12-18 10:248. **Kafka**：Kafka是一种高吞吐量的分布式消息队列，用于实时数据流处理。课程详细解释了Kafka的发布订阅模式、群集架构及其在大数据流处理中的作用。 9. **Spark**：Spark是大数据处理的快速计算引擎，课程涵盖...
- 2021-12-18 10:248. **Kafka**：Kafka是一个高吞吐量的分布式消息系统，常用于实时数据流处理。课程包括Kafka的基本概念和开发实践。 9. **其他组件**：课程还涵盖了Flume（日志收集）、Strom（实时处理）、Impala（快速查询）、...
- 2024-03-12 23:38Likely_X的博客 大数据专业，大数据架构 期末复习资料
- 2022-03-14 17:08送你秋天的第一杯奶茶的博客 但实时流处理技术，⼜是强调当前处理状态的⼀个技术，结合当前⼀线⼤⼚的建设经验和滴滴在该领域的建设 现状，我们尝试把公司内实时数仓建设的⽬的定位为，以数仓建设理论和实时技术，解决由于当前离线数仓数 据...
- 2020-01-08 15:32juan333的博客 以安装部署Apache Hadoop2.x版本为主线，来介绍Hadoop2.x的架构组成、各模块协同工作原理、技术细节。安装不是目的，通过安装认识Hadoop才是目的。 学习大数据首先要了解大数据的学习路线，首先搞清楚先学什么...
- 2020-08-28 21:355. **Kafka消息队列**：一个高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，常用于大数据实时流处理。简历中提到Kafka对接Storm，展示了实时数据处理能力。 6. **Storm实时处理**：Apache Storm是一个用于实时处理的开源计算...
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