Samza基本概念

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希望上一篇背景篇让大家对流式计算有了宏观的认识,本篇依据官网是介绍概念,先让我们看看有哪些东西呢? 概念一:Streams Samza是处理流的.流则是由一系列不可变的一种相似类型的消息组成.举个样例,一个流可能是在一个站点上的全部点击,或者更新到一个特定数据库表的更新操作,或者是被一个服务或者事件数据生成全部日志信息.消息可以被加到还有一个流之后或者从一个流中读取.一个流能有多个消费者,而且从一个流中读取不会删除消息(使得小心可以被广播给全部消费者).另外消息可以有一个关联的k…

流式大数据处理的三种框架：Storm，Spark和Samza

许多分布式计算系统都可以实时或接近实时地处理大数据流.本文将对三种Apache框架分别进行简单介绍,然后尝试快速.高度概述其异同. Apache Storm 在Storm中,先要设计一个用于实时计算的图状结构,我们称之为拓扑(topology).这个拓扑将会被提交给集群,由集群中的主控节点(master node)分发代码,将任务分配给工作节点(worker node)执行.一个拓扑中包括spout和bolt两种角色,其中spout发送消息,负责将数据流以tuple元组的形式发送出去:而bolt…

kafka概念

一.结构与概念解释 1.基础概念 topics: kafka通过topics维护各类信息. producer:发布消息到Kafka topic的进程. consumer:订阅kafka topic进程和处理订阅的消息的进程. broker:kafka集群的每个server叫broker. 提供了语言无关.高性能.简单的client-server的链接方式. 2.Topics and Logs (1)topic是发送消息的类别名称.每个partition是持续添加的有序的不可变的消息序列-comm…

[转载]流式大数据处理的三种框架：Storm，Spark和Samza

许多分布式计算系统都可以实时或接近实时地处理大数据流.本文将对三种Apache框架分别进行简单介绍,然后尝试快速.高度概述其异同. Apache Storm 在Storm中,先要设计一个用于实时计算的图状结构,我们称之为拓扑(topology).这个拓扑将会被提交给集群,由集群中的主控节点(master node)分发代码,将任务分配给工作节点(worker node)执行.一个拓扑中包括spout和bolt两种角色,其中spout发送消息,负责将数据流以tuple元组的形式发送出去:而bolt…

Samza文档翻译 : Concepts

此页介绍啊Samza的一些高层级概念. Streams Samza处理Streams(流).流由同一类型的不可变的消息组成.例如,一个流可以是对一个网站的所有点击,或者对一个数据库表的所有更新,或者一个服务产生的所有日志,或者其它类型的消息数据.消息可以被追加到一个流上或者从一个流读出来.一个流可以有任意数量的消费者,并且从一个流读消息并不会把消息从其中删除(所有每息都可以有效地广播到其它消费者).消息可以有选择地拥有一个相关连的key用做分区partitioning,分区的问题接下来会提到.…

大数据处理的三种框架：Storm，Spark和Samza

许多分布式计算系统都可以实时或接近实时地处理大数据流.下面对三种Apache框架分别进行简单介绍,然后尝试快速.高度概述其异同. Apache Storm 在Storm中,先要设计一个用于实时计算的图状结构,我们称之为拓扑(topology).这个拓扑将会被提交给集群,由集群中的主控节点(master node)分发代码,将任务分配给工作节点(worker node)执行.一个拓扑中包括spout和bolt两种角色,其中spout发送消息,负责将数据流以tuple元组的形式发送出去:而bolt则…