主要目标: 1. 离线计算是什么? 2. 流式计算是什么? 3. 流式计算与离线计算的区别? 4. Storm是什么? 5. Storm与Hadoop的区别? 6. Storm的应用场景及行业案例 7. Storm的核心组件(重点) 8. Storm的编程模型(重点) 9. 流式计算的一般架构图(重点) 1.流式计算与Storm概述(背景): 根据业务需求,数据的处理可以分为离线处理和实时(流式)处理,在离线处理方面Hadoop提供了很好的解决方案,Hadoop不仅可以用 来存储海量数据,还以用…

storm 原理简介及单机版安装指南 本文翻译自: https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Tutorial 原文链接自:http://www.open-open.com/lib/view/open1417653922886.html 阅读目录 1.准备工作 2.一个Storm集群的基本组件 3.Topologies 4.Stream 5.数据模型(Data Model) 6.一个简单的Topology 7.流分组策略(Stream grouping)…

HealthKit开发快速入门教程之HealthKit开发概述简介 2014年6月2日召开的年度开发者大会上,苹果发布了一款新的移动应用平台,可以收集和分析用户的健康数据.该移动应用平台被命名为“Healthkit”.本章将主要讲解HealthKit的特点.经典应用以及在开发HealthKit时的准备工作. HealthKit简介 HealthKit就是可以收集和分析用户的健康数据移动应用平台.本节将主要讲解HealthKit的特点.经典应用. HealthKit特点 本小节将主要讲解Healt…

一.Storm概述      Storm是一个分布式的.可靠的.零失误的流式数据处理系统. 它的工作就是委派各种组件分别独立的处理一些简单任务.在Storm集群中处理输入流的是Spout组件,而Spout又把读取的数据传递给叫Bolt的组件. Bolt组件会对收到的数据元组进行处理,也有可能传递给下一个Bolt.我们能够把Storm集群想象成一个由bolt组件组成的链条集合.数据在这些链条上传输.而bolt作为链条上的节点来对数据进行处理.      Storm和Hadoop集群表面看上去非常类…

一.Storm的简介 官网地址:http://storm.apache.org/ Storm是一个免费开源.分布式.高容错的实时计算系统.Storm令持续不断的流计算变得容易,弥补了Hadoop批处理所不能满足的实时要求.Storm经常用于在实时分析.在线机器学习.持续计算.分布式远程调用和ETL等领域.Storm的部署管理非常简单,而且,在同类的流式计算工具,Storm的性能也是非常出众的. 1.Storm的优点 编程简单:开发人员只需要关注应用逻辑,而且跟Hadoop类似,Storm提供的编…

Python基础知识分为以下几块 1.Python概述 2.基础语法 3.数据结构 4.Python进阶 5.实训案例 一.Python概述 1.Python简介 2.Hello World 3.搭建开发环境 4.习题 Python简介 尽管我是学计算机出身的,但是我对Python的认识是在毕业后.Python是我喜欢的语言,简洁,优美,容易使用.重要的一点是他是开源的项目. 官方网站 https://www.python.org 学习网站 http://www.okpython.com 对于简…

目录: STP概述 STP简介 生成树算法 选择根网桥 选择根端口 选择指定端口 BPDU(桥协议数据单元) STP利用BPDU选择根网桥 STP的收敛 VLAN与STP关系 MSTP多生成树协议华为命令 STP概述 交换网络环路的产生:广播风暴的形成多帧复制MAC地址紊乱 广播风暴:三个交换机两两相连,互相广播,无限转发,产生广播风暴.多帧复制:PC1发送的数据可以从SW1经过SW3再到SW2传达给PC2,也可以从SW1到SW2再到PC2,导致PC2收到两次数据帧.MAC地址紊乱:产生环路后,…

作者: xumingming | 可以转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明网址: http://xumingming.sinaapp.com/756/twitter-storm-drpc/ 本文翻译自: https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Distributed-RPC . Storm里面引入DRPC主要是利用storm的实时计算能力来并行化CPU intensive的计算.DRPC的storm topology以函数的参数…

Storm Windowing 简介 Storm可同时处理窗口内的所有tuple.窗口可以从时间或数量上来划分,由如下两个因素决定: 窗口的长度,可以是时间间隔或Tuple数量: 滑动间隔(sliding Interval),可以是时间间隔或Tuple数量: 要确保topo的过期时间大于窗口的大小加上滑动间隔 Sliding Window:滑动窗口 按照固定的时间间隔或者Tuple数量滑动窗口. 如果滑动间隔和窗口大小一样则等同于滚窗, 如果滑动间隔大于窗口大小则会丢失数据, 如果滑动间隔小于窗…

Storm特性 1. 低延迟和高性能 在一个小集群中,每个节点每秒可以处理数以百万计的消息. 2. 可扩展 在Storm集群中主要有三个实体:工作进程.线程和任务.Storm集群中每台机器上都可以运行多个工作进程,每个工作进程又可以创建多个线程,每个线程可以执行多个任务,任务是真正进行数据处理的实体. 3. 高可靠性 Storm可以保证Spout发出的每条消息都能被完全处理,Spout发出的消息后续可能会触发产生成千上万条消息,可以形象的理解为一棵消息树,只有当这颗消息树中的所有消息都被处理了才…