检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]西安邮电大学,陕西西安710061 [2]陕西省信息化工程研究院,陕西西安710061
出 处:《物联网技术》2016年第4期93-95,共3页Internet of things technologies
摘 要:海量数据的实时处理不仅要求计算框架快速高效,同时要求流处理过程中产生的中间数据的存储过程同样高效,因此,可通过提高Spark Streaming对中间结果数据的处理速度来提升流处理效率。为提高Spark Streaming处理中间结果的效率,文中选择HBase作为中间数据存储系统,并通过分析Spark Streaming的架构及HBase的存储原理,给出了Spark Streaming向HBase写入数据的方法并进行优化。通过对Spark Streaming存储过程的优化,可以一定程度上提高实时数据的流处理效率。
关 键 词:SPARK STREAMING HBASE 大数据 内存计算 流处理
分 类 号:TP274.2[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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