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…

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…

2018 java基础 笔记回顾摘要 一 1,html 与 注释: <!--   -->  注释不能嵌套 代码都得有注释. 2,空格符:   3,css选择的优先级: id选择器 > class选择器 > 标签选择器 4,dos命令: cd\ 退回到根目录 dir: 列出当前目录下的文件及文件夹 cd 文件名 :进入指定目录 cd..:退回到上级目录 exit:安全退出dos命令窗口 cls:清屏 盘符: 切换到指定盘 5,开发时,先定好框架,再填入内容. 6,标识符(命名): a…

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…

近期有幸接触到通讯这一领域,此文专门用于整理记录. 首先是光纤与光缆  光纤(OpticalFiber,OF)是用来导光的透明介质纤维,一根有用化的光纤是由多层透明介质构成,一般能够分为三部分:折射率较高的纤芯.折射率较低的包层和外面的涂覆层,纤芯材质主要为SiO2  watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Cent…

1.对象的上转型 对象的上转型不能调用和使用子类对象新增的成员和变量,不能调用子类新增的方法. 上转型对象可以访问子类继承或者隐藏的成员变量,也可以调用子类继承或者子类重写的实例方法.因此如果子类重写了父类的某个实例方法后,当对象的上转型对象调用这个实例方法时一定是调用了子类重新写的实例方法. 2.抽象方法 对于abstract方法,只允许声明,不允许实现,不允许使用final和abstract同时修饰一个方法或者一个类,abstract方法只能是实例方法,abstract类中可以有abstra…

ER图分为实体.属性.关系三个核心部分.实体是长方形体现,而属性则是椭圆形,关系为菱形. ER图的实体(entity)即数据模型中的数据对象,例如人.学生.音乐都可以作为一个数据对象,用长方体来表示,每个实体都有自己的实体成员(entity member)或者说实体对象(entity instance),例如学生实体里包括张三.李四等,实体成员(entity member)/实体实例(entity instance) 不需要出现在ER图中. ER图的属性(attribute)即数据对象所具有的属…

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…

[转载自https://yq.aliyun.com/articles/87510?t=t1] Storm 系统中包含以下几个基本概念: 拓扑(Topologies) 流(Streams) 数据源(Spouts) 数据流处理组件(Bolts) 数据流分组(Stream groupings) 可靠性(Reliability) 任务(Tasks) 工作进程(Workers) 译者注:由于 Storm 的几个基础概念无论是直译还是意译均不够清晰,而且还会让习惯了 Storm 编程模型的读者感到困惑,因此…

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…