不多说,直接上干货! 以下都是非常重要的storm概念知识. (Tuple元组数据载体 .Spout数据源.Blot消息处理者.Stream消息流 和 Stream Grouping 消息流组.Worker工作者进程.Task是最终运行spout或bolt中代码的执行单元.executor是worker进程启动的一个单独线程) 见博客 Storm概念学习系列之storm核心组件 Storm概念学习系列之Task任务 Storm概念学习系列之Tuple元组 Storm概念学习系列之Blot消息处理…

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 Storm概念学习系列之Blot消息处理者 Storm概念学习系列之Tuple元组…

不多说,直接上干货! Worker.Task.Executor三者之间的关系 Storm集群中的一个物理节点启动一个或者多个Worker进程,集群的Topology都是通过这些Worker进程运行的. 然而,Worker进程中又会运行一个或者多个Executor线程,每个Executor线程只运行一个Topology的一个组件(Spout或Bolt)的Task任务,Task又是数据处理的实体单元. Worker是进程,Executor对应于线程,Spout或Bolt是一个个的Task: 同一个W…

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:…

不多说,直接上干货! Stream消息流是Storm中最关键的抽象,是一个没有边界的Tuple序列. Stream Grouping 消息流组是用来定义一个流如何分配到Tuple到Bolt. Stream消息流和Stream Grouping消息流组 Storm核心的抽象概念是“流”.流是一个分布式并行创建和处理的无界的连续元组(Tuple).流通过给流元组中字段命名来定义.在默认情况下,元组可以包含整型.长整型.短整型.字节.字符串.双精度浮点数.单精度浮点数.布尔型和字节数组. Stream…

不多说,直接上干货! 什么是实时流计算?    1.实时流计算背景 2.实时计算应用场景 3.实时计算处理流程 4.实时计算框架 什么是实时流计算? 所谓实时流计算,就是近几年由于数据得到广泛应用之后,在数据持久性建模不满足现状的情况下,急需数据流的瞬时建模或者计算处理.这种实时计算的应用实例有金融服务.网络监控.电信数据管理. Web 应用.生产制造.传感检测,等等.在这种数据流模型中,单独的数据单元可能是相关的元组(Tuple),如网络测量.呼叫记录.网页访问等产生的数据.但是,这些数据以大…

不多说,直接上干货! 数据流模型 数据流模型是由数据流.数据处理任务.数据节点.数据处理任务实例等构成的一种数据模型.本节将介绍的数据流模型如图1所示. 分布式流处理系统由多个数据处理节点(node)组成,每个数据处理节点上运行有多个数据任务实例,每个数据任务实例属于一个数据任务定义.任务实例是在任务定义的基础上,添加了输入流过滤条件和强制输出周期属性后,可实际推送到数据处理节点上运行的逻辑实体:数据任务定义包含输入数据流.数据处理逻辑和输出数据流属性. 数据流模型简介 首先介绍数据流模型中的一…

不多说,直接上干货!   Hadoop 上运行的是 MapReduce 作业,而在 Storm 上运行的是拓扑 Topology,这两者之间是非常不同的.一个关键的区别是:一个MapReduce 作业最终会结束,而一个 Topology 拓扑会永远运行(除非手动杀掉). Topology拓扑 从字面上解释Topology,就是网络拓扑,是指用传输介质互连各种设备的物理布局,是构成网络的成员间特定的物理的(即真实的),或者逻辑的,即虚拟的排列方式.拓扑是一种不考虑物体的大小.形状等物理属性,而只使…

不多说,直接上干货! Bolt消息处理者 认识了消息源Spout和消息的数据存储元组Tuple,接下来了解消息的处理者Bolt.Bolt是接收Spout发出元组Tuple后处理数据的组件,所有的消息处理逻辑被封装在Bolt中,Bolt负责处理输入的数据流并产生输出的新数据流.   1. Bolt介绍 消息处理者Bolt在Storm中是一个被动的角色.Bolt把元组作为输入,然后产生新的元组作为输出. 1.1 Bolt的功能 Bolt可以执行过滤.函数操作.合并.写数据库等操作.Bolt还可以简单…

不多说,直接上干货! 事务 这里的事务是专门针对Topology提出来的,是为了解决元组在处理失败重新发送后的一系列问题的.简而言之,事务拓扑(transactional topology)就是指Storm以并行和顺序处理混合的方式处理元组,一方面是处理消息,将消息分为一批批,并行处理同一批内的消息以及批与批之间的消息:另一方面是提交消息,按严格的顺序提交,总之实现对消息精确的处理. (1)事务拓扑的特点 事务性拓扑这一特性使消息在语义上确保能够以安全的方式重发消息,并保证它们只被处理一次.在不…