不多说,直接上干货!

storm的设计思想

  在 Storm 中也有对流(Stream)的抽象,流是一个不间断的、无界的连续 Tuple(Storm在建模事件流时,把流中的事件抽象为 Tuple 即元组)。Storm 认为每个流都有一个 Stream 源,也就是原始元组的源头,所以它将这个源头抽象为 Spout, Spout 可能连接 Twitter API 并不断发出推文( Tweet),也可能从某个队列中不断读取队列元素并装配为 Tuple 发射。
  有了源头即 Spout 也就是有了流,同样的思想, Twitter 将流的中间状态转换抽象为Bolt, Bolt 可以消费任意数量的输入流,只要将流方向导向该 Bolt,同时它也可以发送新的流给其他 Bolt 使用,这样一来,只要打开特定的 Spout(管口),再将 Spout 中流出的 Tuple导向特定的 Bolt,由 Bolt 处理导入的流后再导向其他 Bolt 或者目的地。
  假设 Spout 就是一个一个的水龙头,并且每个水龙头里流出的水是不同的,想获得哪种水就拧开哪个水龙头,然后使用管道将水龙头的水导向到一个水处理器(Bolt),水处理器处理后使用管道导向另一个处理器或者存入容器中。图 1 和图 2 为 Spout、 Tuple 和 Bolt 之间的关系和流程。
          

                      图 1    Spout、 Bolt 顺序处理数据流图

            

                        图2    Bolt 多输入数据流图

  

  为了增大水处理效率,可以在同一个水源处接上多个水龙头并使用多个水处理器,如图 3 所示。
                   

                    图 3  多 Spout、多 Bolt 处理流程图

  对应上文的介绍,可以很容易地理解图 3,这是一张有向无环图。 Storm 将这个图抽象为 Topology(即拓扑),拓扑是 Storm 中最高层次的一个抽象概念,提交拓扑到 Storm 集群执行,一个拓扑就是一个流转换图。图中的每个节点是一个 Spout 或者 Bolt,图中的边是指Bolt 订阅了哪些流

Storm概念学习系列之storm的设计思想的更多相关文章

  1. Storm概念学习系列之storm的雪崩

    不多说,直接上干货! Storm的雪崩问题的解决办法1: Storm概念学习系列之并行度与如何提高storm的并行度 Storm的雪崩问题的解决办法2:

  2. Storm概念学习系列之storm流程图

    把stream当做一列火车, tuple当做车厢,spout当做始发站,bolt当做是中间站点!!! 见 Storm概念学习系列之Spout数据源 Storm概念学习系列之Topology拓扑 Sto ...

  3. Storm概念学习系列之storm的定时任务

    不多说,直接上干货! 至于为什么,有storm的定时任务.这个很简单.但是,这个在工作中非常重要! 假设有如下的业务场景 这个spoult源源不断地发送数据,boilt呢会进行处理.然后呢,处理后的结 ...

  4. Storm概念学习系列之storm的可靠性

    这个概念,对于理解storm很有必要. 1.worker进程死掉 worker是真实存在的.可以jps查看. 正是因为有了storm的可靠性,所以storm会重新启动一个新的worker进程. 2.s ...

  5. Storm概念学习系列之storm核心组件

    不多说,直接上干货! Storm核心组件 了解 Storm 的核心组件对于理解 Storm 原理非常重要,下面介绍 Storm 的整体,然后介绍 Storm 的核心. Storm 集群由一个主节点和多 ...

  6. Storm概念学习系列之storm简介

    不多说,直接上干货! storm简介 Storm 是 Twitter 开源的.分布式的.容错的实时计算系统,遵循 Eclipse Public License1.0. Storm 通过简单的 API ...

  7. Storm概念学习系列之storm的功能和三大应用

    不多说,直接上干货! storm的功能 Storm 有许多应用领域:实时分析.在线机器学习.持续计算.分布式 RPC(远过程调用协议,一种通过网络从远程计算机程序上请求服务). ETL(Extract ...

  8. Storm概念学习系列之storm的特性

    不多说,直接上干货! storm的特性 Storm 是一个开源的分布式实时计算系统,可以简单.可靠地处理大量的数据流. Storm支持水平扩展,具有高容错性,保证每个消息都会得到处理,而且处理速度很快 ...

  9. Storm概念学习系列之Storm与Hadoop的角色和组件比较

    不多说,直接上干货! Storm与Hadoop的角色和组件比较 Storm 集群和 Hadoop 集群表面上看很类似.但是 Hadoop 上运行的是 MapReduce 作业,而在 Storm 上运行 ...

随机推荐

  1. C++11中的原子操作(atomic operation)

    所谓的原子操作,取的就是“原子是最小的.不可分割的最小个体”的意义,它表示在多个线程访问同一个全局资源的时候,能够确保所有其他的线程都不在同一时间内访问相同的资源.也就是他确保了在同一时刻只有唯一的线 ...

  2. 杂项-协议-HTTP:GET/POST/PUT/DELETE/INPUT/TRACE/OPTIONS/HEAD方法

    ylbtech-杂项-协议-HTTP:GET/POST/PUT/DELETE/INPUT/TRACE/OPTIONS/HEAD方法 1.返回顶部 1. 请求方法是请求一定的Web页面的程序或用于特定的 ...

  3. rails常用命令示例

    数据迁移命令 1.一下命令执行后会在db\migrate下产生同名数据迁移文件(文件内容可自行修改,基本语法见“数据迁移文件”部分) 创建model:rails generate model user ...

  4. ngx通讯之可观察对象实现

    1.公共服务 //test.service.ts import {Injectable} from '@angular/core'; import {Subject} from 'rxjs/Subje ...

  5. MySQL的limit优化

    mysql的分页比较简单,只需要limit offset,length就可以获取数据了,但是当offset和length比较大的时候,mysql明显性能下降 1.子查询优化法 先找出第一条数据,然后大 ...

  6. 【机器学习】聚类算法——K均值算法(k-means)

    一.聚类 1.基于划分的聚类:k-means.k-medoids(每个类别找一个样本来代表).Clarans 2.基于层次的聚类:(1)自底向上的凝聚方法,比如Agnes (2)自上而下的分裂方法,比 ...

  7. datatables的使用

    在开发web项目中,界面就是一个以丰富友好的样式来展现数据的窗口,同样的数据不用的展现形式给人不同的体验,数据列表是数据是一种常见展现形式,对于数据列表的一个最基本的要求就是能够实现分页以及检索功能. ...

  8. 【Qt官方例程学习笔记】Application Example(构成界面/QAction/退出时询问保存/用户偏好载入和保存/文本文件的载入和保存/QCommandLineParser解析运行参数)

    The Application example shows how to implement a standard GUI application with menus, toolbars, and ...

  9. SqlServer(带中文注释)

    using System;using System.Data;using System.Xml;using System.Data.SqlClient;using System.Collections ...

  10. Net Core 下载图片

    直接上代码 string url = https://www.cnblogs.com/images/logo_small.gif; //获取网站当前根目录 string sWebRootFolder ...