Storm基础知识

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上一篇文章我们介绍一个简单的Storm起源,今天我去学习Storm一些主要的知识,他的基本使用基本的了解.幸运的是,,不是太困难,假设我们理解Hadoop的MapReduce模型的话.看这个也是很类似的.在了解Storm的原型时.首先了解一些概念. 1.Tuple(元组),作为消息传递的基本单元.元组中的字段能够是不论什么类型的对象.元组会用于后面提到的Bolt方法的execute方法. 2.Spout(喷口),是拓扑的流的来源,就是产生源数据流的组件. 喷口的数据来源能够有几种方式.(1).直…

Storm 基础知识

分布式的实时计算框架,storm对于实时计算的意义类似于hadoop对于批处理的意义. Storm的适用场景: 1.流数据处理:storm可以用来处理流式数据,处理之后将结果写到某个存入中去. 2.持续计算:连续发送数据到客户端,使它们能够实时更新并显示结果,如网站指标 3.分布式RPC:由于storm的处理组件是分布式的,而且处理延迟极低,所以可以作为一个通用的分布式rpc框架来使用. 我们的搜索引擎本身也是一个分布式rpc系统. storm关注的是数据的一次写入多次处理,storm的job运…

Storm基础知识学习

概述 Storm是一个免费开源的分布式实时计算系统.Storm能轻松可靠地处理无界的数据流,就像Hadoop对数据进行批处理编程模型 spout:数据读取数据.接收数据.将数据写出到blot bolt:可以有多个,它是处理数据的类,相当于将MapReduce中的map类整体抽取出来,Reduce整体抽取出来.可以单独写一个bolt去分割数据,写一个blot去合并数据. 元组(Tuple) 元组(Tuple),是消息传递的基本单元,是一个命名的值列表,元组中的字段可以是任何类型的对象.Storm…

大数据基础知识问答----spark篇，大数据生态圈

Spark相关知识点 1.Spark基础知识 1.Spark是什么? UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架 dfsSpark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法. 2.Spark与Hadoop的对比(Spar…

IM开发基础知识补课(五)：通俗易懂，正确理解并用好MQ消息队列

1.引言消息是互联网信息的一种表现形式,是人利用计算机进行信息传递的有效载体,比如即时通讯网坛友最熟悉的即时通讯消息就是其具体的表现形式之一. 消息从发送者到接收者的典型传递方式有两种: 1)一种我们可以称为即时消息:即消息从一端发出后(消息发送者)立即就可以达到另一端(消息接收者),这种方式的具体实现就是平时最常见的IM聊天消息: 2)另一种称为延迟消息:即消息从某端发出后,首先进入一个容器进行临时存储,当达到某种条件后,再由这个容器发送给另一端. 在上述“消息传递方式2)”中所指的这个容器…

最全的spark基础知识解答

原文:http://www.36dsj.com/archives/61155 一. Spark基础知识 1.Spark是什么? UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架 dfsSpark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map redu…

ZooKeeper_基础知识学习

ZooKeeper是Hadoop的开源子项目(Google Chubby的开源实现),它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统,提供的功能包括:配置维护.命名服务.分布式同步.组服务等. Zookeeper的Fast Fail 和 Leader选举特性大大增强了分布式集群的稳定和健壮性,并且解决了Master/Slave模式的单点故障重大隐患,这是越来越多的分布式产品如HBase.Storm(流计算).S4(流计算)等强依赖Zookeeper的原因. Zookeeper在分布式集群(Hadoop…