看的这个学习课程: http://study.163.com/course/courseLearn.htm?courseId=1002887002#/learn/video?lessonId=1003360187&courseId=1002887002 Spark Stream其实是把数据分成一段一段的进行处理.小批量处理方式. 按时间段分成一个个Dstream,每个Dstream是由相同时间段的多个RDD组成. 两者的区别: 1. 最大的区别,是Spark Streaming不可能完成毫秒级响…

为什么storm的数据来自于消息队列? Storm的解决问题的scope主要在于流计算,说流计算之前我们先简单的说下一般数据处理系统的过程.一般数据处理简单说要有几个环节:数据采集,数据计算,结果输出.题主的问题主要是在数据采集和计算之间的对接.一般来说计算系统(storm)不会自己产生业务数据,业务数据一般来自页面的埋点,或者对数据库log的解析,对于storm来说采集系统是个外部系统. 采集系统是数据的生产者,流计算(storm)是数据的消费者.二者的速度并不是时时刻刻匹配的,中间就需要需要…

概述 我们知道storm一个很重要的特性是它能够保证你发出的每条消息都会被完整处理, 完整处理的意思是指: 一个tuple被完全处理的意思是: 这个tuple以及由这个tuple所导致的所有的tuple都被成功处理.而一个tuple会被认为处理失败了如果这个消息在timeout所指定的时间内没有成功处理. 也就是说对于任何一个spout-tuple以及它的所有子孙到底处理成功失败与否我们都会得到通知.关于如果做到这一点的原理,可以看看Twitter Storm如何保证消息不丢失这篇文章.从那篇文…

Spark基本工作流程及YARN cluster模式原理 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Spark基本工作流程 相关术语解释 Spark应用程序相关的几个术语: Worker:集群中任何可以运行Application代码的节点,类似于YARN中的NodeManager节点.在Spark on Yarn模式中指的就是NodeManager节点: Executor:Application运行在Worker 节点上的一个进程,该进程负责运行Task,并且…

1.client mode: In client mode, the driver is launched in the same process as the client that submits the application..也就是说在Client模式下,Driver进程会在当前客户端启动,客户端进程一直存在直到应用程序运行结束. 该模式下的工作流程图主要如下: 工作流程如下: 1.启动master和worker . worker负责整个集群的资源管理,worker负责监控自己的cpu…

Storm 工作原理 Storm简介 1.Storm是一套分布式的.可靠的,可容错的用于处理流式数据的系统. 2.Storm也是基于C/S架构来进行工作的,C负责将数据处理的方式的jar(Topology)发送给S,S解析C发送过来的jar(Topology),并按一定规则jar变成多个Task((Spout/Bolt)),生成相关的进程和线程运行里面的Task. 相关述语说明: 1.Topology(拓扑):storm中运行的一个实时应用程序(Storm的一个任务单元),因为各个组件间的消息流…

一.概述     将公司集群升级到Yarn已经有一段时间,自己也对Yarn也研究了一段时间,现在开始记录一下自己在研究Yarn过程中的一些笔记.这篇blog主要主要从大体上说说Yarn的基本架构以及其各个组件的功能.另外,主要将Yarn和MRv1做详细对比,包括Yarn相对于MRv1的各种改进.最后,大概说说Yarn的工作流情况. 二.Yarn和MRv1对比 (1)扩展性对比. 在MRv1中,JobTracker是个重量级组件,集中了资源管理分配.作业控制两大核心功能,随着集群规模的增大,Job…

什么是自动化 先来说说为什么要自动化.凡是要考虑到自动化时,你所做的工作必然是存在很多重复乏味的劳作,很有必要通过程序来完成这些任务.这样一来就可以解放生产力,将更多的精力和时间投入到更多有意义的事情上.随着前端开发不再是简单的作坊式作业,而成为一个复杂的工程时,还涉及到性能优化一系列工作等等,这时自动化已然是迫切的需求. 早期的网站开发 在还没有前端工程师这种分工如此明确的岗位时,大家所理解的前端工作无非就是制作网页的人,包括html.css.js等.稍微高级点的可能就是php了,可以读写数据…

email:chenguibin2004@126.com storm: 是一个分布式的实时流式计算框架,具有低延迟.高可用.分布式.可扩展.数据不丢失的特点, storm包含四个核心组件: Nimbus:负责资源分配和任务调度. Supervisor:负责接受nimbus分配的任务,启动和停止属于自己管理的worker进程.---通过配置文件设置当前supervisor上启 动多少个worker.   Worker:运行具体处理组件逻辑的进程.Worker运行的任务类型只有两种,一种是Spout…

一 Vold工作机制分析 vold进程:管理和控制Android平台外部存储设备,包括SD插拨.挂载.卸载.格式化等: vold进程接收来自内核的外部设备消息. Vold框架图如下: Vold接收来自内核的事件,通过netlink机制. Netlink 是一种特殊的 socket: Netlink 是一种在内核与用户应用间进行双向数据传输的非常好的方式,用户态应用使用标准的socket API 就可以使用 netlink 提供的强大功能: Netlink是一种异步通信机制,在内核与用户态应用之间…