1 文档说明 该文档描述的是以storm为主体的实时处理架构,该架构包括了数据收集部分,实时处理部分,及数据落地部分. 关于不同部分的技术选型与业务需求及个人对相关技术的熟悉度有关,会一一进行分析. 该架构是本人所掌握的一种架构,可能会与其他架构有相似的部分,个人会一一解释对其的理解. 这个文章写的很详细,相信对大家在实时处理整体理解上会有帮助的. 2 实时处理架构 2.1 整体架构图 架构说明: 整个数据处理流程包括四部分,一部分是数据接入层,该部分从前端业务系统获取数据:中间部分是最重要的s…

最近在看一些在线机器学习的东西,看到了trident-ml, 觉得比较有意思,就翻译了一下,方便有兴趣的读者学习. 本文为作者(掰棒子熊)翻译自https://github.com/pmerienne/trident-ml的关于trident-ml的一个文档.可以转载,但是请注明出处. Trident-ML 是一个实时的在线机器学习库. 它运行你通过可伸缩的在线学习算法创建实时预测特征. 这个库基于Storm, 后者是一个分布式流处理系统,运行于计算机集群之上,支持横向扩展. 这个库中所包含的算…

所就职的公司是一家互联网视频公司,存在大量的实时计算需求,计算uv,pv等一些经典的实时指标统计.由于要统计当天的实时 UV,当天的uv由于要存储当天的所有的key,面临本地内存不够用的问题,异常重启后会丢失本地缓存,造成计算结果不准确的问题.:如果使用外部缓存比如redis,memcache等,在高并发时会出现效率问题. 在不断的实践中,不断改进方案,积累了如下经验: 1.使用bitMap可以节约内存. 使用redis的bitMap,并发时候会有问题. a .只使用本地内存 由于reidis在…

问题引入 使用storm可以方便的构建一种集群式的数据框架,并通过定义topo来实现业务逻辑. 但使用topo存在一个缺点, topo的处理能力来自于其启动时设置的worker数目,在很多情况下,我们需要能够根据业务压力来调整集群的处理能力,这时候单一的topo就无法解决这个问题了. 为了能够更加灵活的定义处理能力,可以考虑将原有的topo根据业务域进行拆分,做到互不干扰,灵活控制,而且为了能够更加经济的利用处理资源,可以考虑引入worker资源池的概念,达到对资源的充分利用. 但使用这种多to…

摘要 在处理实时数据的过程中需要缓存的参与,由于在更新实时数据时并发处理的特点,因此在更新实时数据时经常产生新老数据相互覆盖的情况,针对这个情况调查了Redis事务和Lua脚本后,发现Redis事务并不能很好的满足该场景的业务需要,必须借助Lua脚本执行原子化的操作才能在理论上解决数据更新的准确性问题. 实时数据处理过程中遇到的问题 在处理实时数据的过程中,经常使用Redis存取数据执行CAS(check and set)操作.一般做法是先从Redis中获取到目标数据,然后根据数据的特征指标判断…

实时查询方案 HBase+Solr+HBase-Indexer 1.HBase提供海量数据存储 2.solr提供索引构建与查询 3.HBase indexer提供自己主动化索引构建(从HBase到Solr) HBase Indexer https://github.com/NGDATA/hbase-indexer 教程 https://github.com/NGDATA/hbase-indexer/wiki/Tutorial…

一:元数据管理器==>元数据管理器是系统平台的“大脑”,在任务调度中有着重要的作用[1]什么是元数据?--->中介数据,用于描述数据属性的数据.--->具体类型:描述数据结构,数据的具体位置,数据间的依赖关系,数据的处理过程,数据的快照信息等.[2]为何要引入元数据--->实际案例:HDFS中的NameNode节点,Hive的MySql元数据表,MooseFs的Master节点,GFS(Google分布式文件系统)中的Master节点等.--->在大数据处理架构中引入元数据结…

摘要:随着数据体积的越来越大,实时处理成为了许多机构需要面对的首要挑战.Shruthi Kumar和Siddharth Patankar在Dr.Dobb’s上结合了汽车超速监视,为我们演示了使用Storm进行实时大数据分析.CSDN在此编译.整理. 简单和明了,Storm让大数据分析变得轻松加愉快. 当今世界,公司的日常运营经常会生成TB级别的数据.数据来源囊括了互联网装置可以捕获的任何类型数据,网站.社交媒体.交易型商业数据以及其它商业环境中创建的数据.考虑到数据的生成量,实时处理成为了许多机…

使用 Kafka 和 Spark Streaming 构建实时数据处理系统 来源:https://www.ibm.com/developerworks,这篇文章转载自微信里文章,正好解决了我项目中的技术问题,非常感谢. 引言 在很多领域,如股市走向分析, 气象数据测控,网站用户行为分析等,由于数据产生快,实时性强,数据量大,所以很难统一采集并入库存储后再做处理,这便导致传统的数据处理架构不能满足需要.流计算的出现,就是为了更好地解决这类数据在处理过程中遇到的问题.与传统架构不同,流计算模型在数据…

原文链接:http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spark-practice2/index.html?ca=drs-&utm_source=tuicool 引言 在很多领域,如股市走向分析, 气象数据测控,网站用户行为分析等,由于数据产生快,实时性强,数据量大,所以很难统一采集并入库存储后再做处理,这便导致传统的数据处理架构不能满足需要.流计算的出现,就是为了更好地解决这类数据在处理过程中遇到的问题.与传统架构不同,流计算模型…