在过去10 年中,随着互联网应用的高速发展,企业积累的数据量越来越大,越来越多.随着Google MapReduce.Hadoop 等相关技术的出现,处理大规模数据变得简单起来,但是这些数据处理技术都不是实时的系统,它们的设计目标也不是实时计算.毕竟实时的计算系统和基于批处理模型的系统(如Hadoop)有着本质的区别. 但是随着大数据业务的快速增长,针对大规模数据处理的实时计算变成了一种业务上的需求,缺少“实时的Hadoop 系统”已经成为整个大数据生态系统中的一个巨大缺失.Storm 正是在这…

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…

Storm分布式实时流计算框架相关技术总结 Storm作为一个开源的分布式实时流计算框架,其内部实现使用了一些常用的技术,这里是对这些技术及其在Storm中作用的概括介绍.以此为基础,后续再深入了解Storm的内部实现细节. 1. Zookeeper集群 Zookeeper是一个针对大型分布式系统的可靠协调服务系统,其采用类似Unix文件系统树形层次结构的数据模型(如:/zoo/a,/zoo/b),节点内可存储少量数据(<1M,当节点存储大数据量时,实际应用中可能出现同步问题). Zookeep…

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…

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:…

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! 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! 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! 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).表 1-1 列出了 Hadoop 与 Storm 的不同之处. 如果只用一个短语来描述 Storm,可能会是这样:分布式实时计算系统…