Storm基本概念 Storm是一个开源的实时计算系统,它提供了一系列的基本元素用于进行计算:Topology.Stream.Spout.Bolt等等. 在Storm中,一个实时应用的计算任务被打包作为Topology发布,这同Hadoop的MapReduce任务相似.但是有一点不同的是:在Hadoop中,MapReduce任务最终会执行完成后结束:而在Storm中,Topology任务一旦提交后永远不会结束,除非你显示去停止任务. 计算任务Topology是由不同的Spouts和Bolts,通…

前言: 学了几天storm的基础,发现如果有hadoop基础,再理解起概念来,容易的多.不过,涉及到一些独有的东西,如调度,如并发度,还是很麻烦.那么,从这一篇开始,力争清晰的梳理这些知识. 在正式学习并发之前,有必要先明确几个基本概念的定义,以及具体作用. 一.基础概念 1.1 Topology 原意拓扑.可以把他理解为是hadoop中的job,他是把一系列的任务项组装后的一个结果. 1.2 Spout 是任务的一种,作用是读取数据,然后组装成一定的格式,发射出去. 1.3 Bolt 是另一种…

背景 前期收到的问题: 1.在Topology中我们可以指定spout.bolt的并行度,在提交Topology时Storm如何将spout.bolt自动发布到每个服务器并且控制服务的CPU.磁盘等资源的? 2.Storm处理消息时会根据Topology生成一棵消息树,Storm如何跟踪每个消息.如何保证消息不丢失以及如何实现重发消息机制? 上篇:storm是如何保证at least once语义的 回答了第2个问题. 本篇来建立一个基本的背景,来大概看下构成storm流式计算能力的一些基础框架…

Storm基本概念 Storm是一个分布式的.可靠地.容错的数据流处理系统.Storm分布式计算结构称为Topology(拓扑)结构,顾名思义,与拓扑图十分类似.该拓扑图主要由数据流Stream.数据流的生成者Spout和数据流的运算者Bolt组成.如下图所示: 在Storm系统中,数据主要是通过tuple数据结构进行传输的.tuple就是一个列表,列表中可以存放任何类型的数据(该数据类型必须要实现序列化). Spout的作用就是从数据源中获取需要的数据,起到一个数据采集器的作用.然后spout…

在storm集群中,我们常常使用zookeeper作为协调者.那么具体发挥的是什么作用呢? 概括来说,zookeeper是nimbus和supervisor进行交互的中介.具体来说有二: 1.nimbus通过在zookeeper上写状态信息来分配任务.通俗的讲就是写哪些supervisor执行哪些task的对应关系.而supervisor则通过从zookeeper上读取这些状态信息,来领取任务. 2.supervisor.task会发送心跳到zookeeper,使得nimbus可以监控整个集群的…

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…

理论 Hadoop的出现虽然为大数据计算提供了一条捷径,但其仍然存在自身难以克服的缺点:实时性不足.Hadoop的一轮计算的启动需要较长时间,因此其满足不了对实时性有较高要求的场景. Storm由此应运而生,提供了可扩展的,可靠的,易于使用,而且是编程语言无关的实时大数据处理框架. 使用 Components of a storm cluster Storm集群类似于Hadoop集群,storm运行与topo之上. Storm集群中存在两类节点:master节点和worker节点.master运…

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…

一.前述 Storm是个实时的.分布式以及具备高容错的计算系统,Storm进程常驻内存 ,Storm数据不经过磁盘,在内存中处理. 二.相关概念 1.异步: 流式处理(异步)客户端提交数据进行结算,并不会等待数据计算结果. 2.同步: 实时请求应答服务(同步)客户端提交数据请求之后,立刻取得计算结果并返回给客户端. 3.Storm,Sparkstreaming,Mapreduce相关概念比较: Storm:(实时处理) 专门为流式处理设计数据传输模式更为简单,很多地方也更为高效并不是不能做批处理…

1.离线计算是什么 离线计算:批量获取数据,批量传输数据,周期性批量计算数据,数据展示 代表技术:sqoop批量导入数据,hdfs批量存储数据,mapreduce批量计算数据,hive批量计算数据,***任务调度 2.流式就算是什么 流式计算:数据实时产生,数据实时传输,数据实时计算,实时展示 代表技术:flume实时获取数据,kafka实时数据存储,storm/jstorm实时数据计算,redies实时结果缓存 ----将源源不断的数据实时收集,并实时计算,尽可能得到计算结果 3.Storm是…