Flink Vs Storm性能测试

最新推荐文章于 2025-05-14 03:06:29 发布
最新推荐文章于 2025-05-14 03:06:29 发布
阅读量2.4k 收藏 10
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： flink storm 文章标签： flink 性能测试 storm
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yuchuanchen/article/details/88422847
本文通过测试对比了Flink和Storm在实时流处理中的吞吐和延时性能。测试结果显示，Flink的吞吐能力是Storm的3倍多，平均延时保持在50ms左右，表现出色。这得益于Flink的Operator Chain技术减少了数据处理耗时和网络开销。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

吞吐和延时是实时流处理的两个重要指标，本次性能测试也围绕这两个指标进行。

测试环境

集群单个机器参数

测试集群共3个机器，每个机器配置如下：

参数项 参数值
CPU Intel® Xeon® CPU E5-2430 v2 @ 2.50GHz
core 24
Memory 125G
OS CentOS Linux release 7.2.1511 (Core)
网卡 千兆网卡

框架参数

参数项 Storm配置 Flink配置
Version storm-0.10.0 Flink-1.4.0
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
数据架构的实时分析：Apache Flink 和 Apache Storm 的比较
AI天才研究院
12-31 1381
1.背景介绍 实时数据处理在大数据领域具有重要意义，它可以帮助企业更快地获取和分析数据，从而更快地做出决策。随着数据量的增加，传统的批处理方法已经不能满足企业的需求，因此需要使用实时数据处理技术。 Apache Flink 和 Apache Storm 是两个流行的实时数据处理框架，它们都可以处理大量数据并提供实时分析。在本文中，我们将比
Apache Storm：虽然 Storm 在某些场景下逐渐被 Flink 取代，但其在高并发和低延迟的实时计算中仍有一定的应用
百态老人的博客
03-07 364
基于现有资料，截至2025年3月4日，Apache Storm在高并发、低延迟的实时计算场景中仍有一定应用空间，但其适用性取决于具体业务需求和技术权衡。以下是详细分析：低延迟与高吞吐性能： Storm的架构设计以低延迟为核心，尤其在需要逐条实时处理的场景中表现突出。例如，金融领域的交易行为监控要求逐笔处理数据，且对顺序敏感，Storm的流水线模式（spout-bolt架构）能有效满足此类需求。明确提到Storm的延迟可达到近实时水平，适合时间敏感型应用。简单拓扑结构的实时处理： 对于无需复杂状态管理或窗口计
flink-cep-perf:测试带窗口pattern性能
04-30
#Pattern 性能测试 测试环境 flink 版本：1.4.2 cpu：Intel(R) Core(TM) i7-4790K CPU @ 4.00GHz 内存：16G （分配给flink的） 测试背景 控制pattern的输出为1% 典型pattern测试 n分钟m次构造测试程序 Q：怎么控制pattern的输出为1%？ A：先确定pattern 的次数设置阈值是多少，然后，阈值 * 100 * 事件发送间隔时间（5s) 即为异常事件插入时间间隔。即，每发送100个事件后连续插入异常事件，插入异常事件个数大于设定的阈值。需要注意的是，设定事件次数的阈值 * 事件发送间隔时间需要小于等于窗口时间，否则pattern不会触发。 pattern代码 Pattern<JSONObject> pattern = Pattern.<JSONObject>begin("
流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比
一个有情怀的程序猿博客
06-30 381
1. 背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm（以下简称“Storm”）在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用（可参考 Storm 的可靠性保证测试），有管理平台、常用 API 和相应的文档，大量实时作业基于 Storm 构建。而 Apache Flink（以下简称“Flink”）在近期倍受关注，具有高吞吐、低延迟、高可靠和精确计算等特性，对事件窗口有很好的支持，目前在美团点评实时计算业务中也已有一定应..
Storm、Flink、Spark Streaming性能测试报告（含基准数据）
最新发布
AI天才研究院
05-14 755
随着实时数据处理需求的爆发（如实时风控、智能监控、实时报表），流处理框架成为企业数据中台的核心组件。Storm、Flink、Spark Streaming作为最主流的三大框架，其性能差异直接影响业务落地效果。本文通过控制变量法设计测试方案，覆盖基础流处理、窗口计算、状态管理、容错恢复四大核心场景，输出可复现的基准数据，帮助技术团队根据业务需求选择最优框架。第2章：三大框架核心技术原理对比；第3-4章：测试方案设计与数学指标定义；第5章：基准测试数据与深度分析；第6章：典型业务场景适配建议；
flink 性能压测
wppwpp1的专栏
06-07 4168
1、维表关联性能，最高吞吐，可以通过并行度和kafka的吞吐测出相关性能,如下图压测性能，200并发，tps正常在5w左右。 2、之前kafka吞吐最高能达到90MB/s的输入，所以压测要达到两倍的性能，也就是200mb 3、以下是同样的并行度，通过设置任务延迟，消费五个小时的数据, 来实现相关性能压测，200并发，最高吞吐tps能达到30w左右 4、kafka的压测性能如下，写入稳定在250mb左右，达到要求： ...
flink性能测试 （工业领域三维空间数据的重要性）
u012447842的博客
05-14 3107
flink性能测试 集群测试： 3台服务器 4核 16G 逻辑： 从emqtt消息队列获取数据---》 数据处理 --》 写入 redis， 写入opentsdb 测试1个半小时， 大概1秒11万的并发量。 3台服务器 8核 20G 逻辑： 如上 测试一个半小时， 大概1秒20万的并发量。 百度截图： 场景： 采集工厂的数控机床、金属加工、汽车制造、机械设备等...
flink cep 性能测试
poq_pow的专栏
05-04 4612
说明：测试flink-cep的性能，采用控制变量法。 其中在Flink Stream上控制的变量为： restartAttempt：尝试恢复的次数 checkpoint：多长对数据做一次checkpoint StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.
Flink,Storm,SparkStreaming性能对比
大数据流动
09-05 1651
Yahoo 的 Storm 团队曾发表了一篇博客文章 ，并在其中展示了 Storm、Flink 和 Spark Streaming 的性能测试结果。该测试对于业界而言极 具价值，因为它是流处理领域的第一个基于真实应用程序的基准测试。 该应用程序从 Kafka 消费广告曝光消息，从 Redis 查找每个广告对应的广 告宣传活动，并按照广告宣传活动分组，以 10 秒为窗口计算广告浏览量。 10 秒窗...
Flink实时大数据处理性能测试
AI天才研究院
01-18 1487
1.背景介绍 Flink是一个开源的流处理框架，用于实时大数据处理。它可以处理大量数据，提供低延迟和高吞吐量。Flink的性能测试是一项重要的任务，可以帮助我们了解其在实际应用中的表现。在本文中，我们将讨论Flink实时大数据处理性能测试的背景、核心概念、算法原理、代码实例、未来发展趋势和挑战。 1.1 Flink的发展历程 Flink起源于2010年，由德国技术大学(TU Berlin)的...
storm、kafka、flume性能测试
08-16
storm、kafka、flume性能测试相关收集
java8stream源码-Flink:测量Flink的性能并定制Yarn
06-04
java8流源码Apache Flink Apache Flink 是一个开源的流处理框架，具有强大的流处理和批处理能力。 了解更多关于 Flink 的信息 特征 支持批处理和数据流程序的流优先运行时 Java 和 Scala 中优雅流畅的 API 同时支持非常高的吞吐量和低事件延迟的运行时 基于Dataflow 模型，支持 DataStream API 中的事件时间和乱序处理 跨不同时间语义（事件时间、处理时间）的灵活窗口（时间、计数、会话、自定义触发器） 具有完全一次处理保证的容错 流媒体程序中的自然背压 图处理（批处理）、机器学习（批处理）和复杂事件处理（流）库 数据集（批处理）API 中对迭代程序 (BSP) 的内置支持 自定义内存管理，可在内存和核外数据处理算法之间进行高效、稳健的切换 Apache Hadoop MapReduce 和 Apache Storm 的兼容层 与 YARN、HDFS、HBase 和 Apache Hadoop 生态系统的其他组件集成 流媒体示例 case class WordWithCount ( word : String , count :
性能测试报告（低配版）
10-14
低级测试员的，走过路过不要错过
基于Hadoop、Spark及Flink大规模数据分析的性能评价
06-29
针对目前缺少大型数据分析框架间的横向比较问题,使用有代表性的大数据工作负载,对Hadoop、Spark和Flink进行性能和可扩展性等因素的比较评价。此外,通过调整工作负载的一些主要参数,例如HDFS块大小、输入数据大小、互连网络或线程配置等,描述了这些框架的行为模式特征。实验结果分析表明,对于非排序的基准测试程序,使用Spark或Flink替代Hadoop,分别带来平均77%和70%执行时间的降低。整体上,Spark的性能结果最好;而Flink通过使用的显式迭代程序,极大提高了迭代算法的性能。
storm性能测试文档
08-05
NULL 博文链接：https://jandyfish.iteye.com/blog/2053223
【亲测免费】 探索性能边界：Flink-Benchmarks —— Flink 性能测试的利器
gitblog_00061的博客
06-11 728
探索性能边界：Flink-Benchmarks —— Flink 性能测试的利器 Apache Flink 是一个强大的流处理框架，而 flink-benchmarks 是专为 Flink 开发者设计的一套微基准测试集合，旨在帮助评估代码变更对性能的影响。该项目采用 Java 微基准测试套件 jmh 进行实现，确保了测试结果的准确性和可重复性。 项目介绍 flink-benchmarks 包含了一...
Storm入门和基础性能测试
那又怎样？的博客
07-05 636
http://www.cnblogs.com/quchunhui/p/5370191.html
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值