【分布式】流式计算Storm框架

Storm简介：

　　Storm起源Twitter开源的一个类似于Hadoop的实时数据处理框架，不过两则还是有区别的，Hadoop是批量处理数据，而Storm处理的是实时的数据流。

Storm应用场景：

　　1.推荐系统：实时跟新模型查询并推荐，根据下单或者加入购物车推荐相关商品。

　　1.网站统计：实时销量，统计流量（PV,UV）。

　　3.监控预警系统，各个金融系统（金融风控，信用卡反欺诈）。

　　4.日志处理：处理系统中海量日志数据。

Storm特性：

　　1.适用场景非常广泛：实时处理和更新，持续并行化查询，满足大量场景。

　　2.可伸缩性高：扩展计算任务，只需要加机器并提高并行度（主要是是使用zookeeper作为中间件保证各个节点通信）。

　　3.保证数据无丢失：保证每条消息都会被处理。

　　4.系统健壮：集群容易管理，可轮流重启节点。

　　5.容错性好：消息处理过程出现异常，会进行重试，这也是各个分布式计算框架具备的一个特性。

　　6.语言无关系：客户端可以使用多种语言编写。

Storm和Hadoop对比

　　1.storm分布式实时计算，适合在线的实时的大数据处理，常用于实时性要求较高的地方。

　　2.hadoop是分布式批处理计算，批处理方式去处理数据，经常用于对已经在的大量数据挖掘、分析。实时计算方面不擅长。