本文借鉴官文,添加了一些解释和看法,其中有些理解,写的比较粗糙,有问题的地方希望大家指出.写这篇文章,是想把一些官文和资料中基础.重点拿出来,能总结出便于大家理解的话语.与大多数“wordcount”代码不同的是,并不会有如何运行第一storm代码等内容,只有在运行完代码后,发现需要明白:“知其然,并知其所以然”.   Storm是什么?为什么要用Storm?为什么不用Spark?   第一个问题,以下概念足以解释: Storm是基于数据流的实时处理系统,提供了大吞吐量的实时计算能力.通过数据入…

Storm核心概念如下:  1.Tuple:元组                Tuple即元组,是一个拓扑Topology中的Spout和Bolt组件之间数据传递的基本单元.元组中的字段可以是任何类型的对象,Storm使用元组作为其数据模型,支持所有的基本类型.字符串.和字节数组.            Spout中nextTuple()方法产生元组通过收集器Collector发射给Bolt,Bolt中execute()方法接收来自Spout发射的元组(订阅Spout中declareOutpu…

概念 本文列出了Storm的主要概念及相关的信息链接.讨论到的概念有: Topologies Streams Spouts Bolts Stream groupings Reliability Tasks Workers Topologies 实时应用的逻辑被打包成了Storm topology.Storm topology跟MapReduce的job类似,它们之间的一个主要的不同是MapReduce job最终是要结束的,而Storm topology是永不停止的(直到你杀死它).一个topo…

组成: Topology是Storm里的最高抽象概念,相当于Hadoop里的MapReduce,Topology(流转换图)由Spouts和Bolts组成.Spout创建Stream,Stream由无限的Tuple(元组)构成.Bolts接收Spout流出的Tuple并进行处理,处理后生成的新的Tuple可以流向下一个Bolt,也可以直接结束. 架构:用户提交Topology到Storm上后会由Master上运行的Nimbus进行任务调度和监控,Nimbus将分配的任务存储到Zookeeper里…

Strom的结构 Storm与传统关系型数据库     传统关系型数据库是先存后计算,而storm则是先算后存,甚至不存     传统关系型数据库很难部署实时计算,只能部署定时任务统计分析窗口数据     关系型数据库重视事务,并发控制,相对来说Storm比较简陋     Storm不Hadoop,Spark等是流行的大数据方案 与Storm关系密切的语言:核心代码用clojure书写,实用程序用python开发,使用java开发拓扑 topology Storm集群中有两种节点,一种是控制节点…

HadoopHadoop是什么? 答:一个分布式系统基础架构. Hadoop解决了什么问题? 答:解决了大数据(大到一台计算机无法进行存储,一台计算机无法在要求的时间内进行处理)的可靠存储(HDFS)和处理(MapReduce). HiveHive是什么? 答:Hive是建立在Hadoop之上的,使用Hadoop作为底层存储的批处理系统.(可以理解为MapReduce的一层壳) Hive解决了什么问题? 答:Hive是为了减少MapReduce jobs的编写工作. HBaseHBase是什么?…

一.storm是一个用于实时流式计算的分布式计算引擎,弥补了Hadoop在实时计算方面的不足(Hadoop在本质上是一个批处理系统). 二.storm在实际应用场景中的位置一般如下: 其中的编号1~5说明如下: 1.Flume用于收集日志信息: 2.结合数据传输功能可以把收集到的日志信息实时传输到kafka集群,或保存到Hadoop hdfs中保存. 这里之所以选择kafka集群是因为kafka集群具备缓冲功能,可以防止数据采集速度和数据处理速度不匹配导致数据丢失,这样做可以提高可靠性. 3.使…

不多说,直接上干货! 以下都是非常重要的storm概念知识. (Tuple元组数据载体 .Spout数据源.Blot消息处理者.Stream消息流 和 Stream Grouping 消息流组.Worker工作者进程.Task是最终运行spout或bolt中代码的执行单元.executor是worker进程启动的一个单独线程) 见博客 Storm概念学习系列之storm核心组件 Storm概念学习系列之Task任务 Storm概念学习系列之Tuple元组 Storm概念学习系列之Blot消息处理…

问题导读:1.你认为什么图形可以显示hadoop与storm的区别?(电梯)2.本文是如何形象讲解hadoop与storm的?(离线批量处理.实时流式处理)3.hadoop map/reduce对应storm那两个概念?(spout/bolt)4.storm流由谁来组成?(Tuples)5.tuple具体是什么形式? 什么是Storm?Storm是: 快速且可扩展伸缩 容错 确保消息能够被处理 易于设置和操作 开源的分布式实时计算系统 最初由Nathan Marz开发 使用Java 和 Cloj…

Strom介绍 Storm是Twitter开源的分布式实时大数据处理框架,最早开源于github,从0.9.1版本之后,归于Apache社区,被业界称为实时版Hadoop.随着越来越多的场景对Hadoop的MapReduce高延迟无法容忍,比如网站统计.推荐系统.预警系统.金融系统(高频交易.股票)等等,大数据实时处理解决方案(流计算)的应用日趋广泛,目前已是分布式技术领域最新爆发点,而Storm更是流计算技术中的佼佼者和主流. Storm的核心组件 Nimbus:即Storm的Master,负…