Geri Dön

A comparative study of big data stream processing frameworks: Spark, Storm, and Flink

Büyük veride akışkan verileri işleyebilen sistemlerden Spark, Storm ve Flink'in karşılaştırmalı çalışması

  1. Tez No: 449312
  2. Yazar: MOHAMMED ALAYYOUB
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ALİ YAZICI, YRD. DOÇ. DR. ZİYA KARAKAYA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Engineering Sciences, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Atılım Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada, büyük veri konseptinde akışkan veri işleyebilen sistemlerden Apache Spark, Storm ve Flink karşılaştırarak incelenmektedir. Bu çalışmaya dahil edilen sistemler çeşitli durum ve şartlar altında ideal performanslarını gösterebilecek şekilde konfigüre edilmiş; ayrıca donanım kullanımları ve kullanılan donanım sayısının arttırılmasıyla oluşan ölçeklenebilirlik oranları değerlendirilmiştir. Bölüm“Comparison of Stream Processing Frameworks”deki bulgular Flink'in eşit şartlar ve durumlar altında diğer sistemlerden daha iyi bir performans ortaya koyduğunu; bununla birlikte Spark'ın veri işleme gücü gecikmelerin göze alınabileceği şekilde konfigüre edildiğinde Flink'i geçebildiğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

This thesis reviews a comparative study of several Big Data stream processing frameworks including Apache Spark, Flink, and Storm. Additionally, this study evaluates these frameworks' performance under different considerations and scenarios with optimizing each to their ideal potential. Also it measures resource usage and performance scalability of the frameworks within different cluster sizes. The findings from the Chapter“Comparison of Stream Processing Frameworks”indicates that Flink outperforms both Storm and Spark under equal considerations. However, Spark can be optimized to provide higher throughput than Flink with the cost of higher latency.

Benzer Tezler

  1. Ovulasyon indüksiyonu tedavisinde folliküler gelişimin ultrasonografik takibi

    Başlık çevirisi yok

    MERİH BAYRAM

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Kadın Hastalıkları ve DoğumGazi Üniversitesi

    Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MÜLAZIM YILDIRIM

  2. Çimentonun sertleşmesi üzerinde kimyasal komponentlerin etkisi

    Başlık çevirisi yok

    NACİYE TÜRKEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Kimya MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA CEBE

  3. Bazı esterlerin kinetik incelenmesi ve termodinamik parametrelerin belirlenmesi

    Kinetic study and detesmination of thermodnamic parameters of some esters

    İBRAHİM TAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Kimya MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA CEBE

  4. Atherosklerotik kalp hastalıklarında risk faktörleri

    Risk factors in the coronary artery disease

    MURAT SUHER

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    KardiyolojiGazi Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı