作者:Jack47 PS:如果喜欢我写的文章,欢迎关注我的微信公众账号程序员杰克,两边的文章会同步,也可以添加我的RSS订阅源. 内容简介 本文是Storm系列之一,介绍了Storm的起源,Storm作者的八卦,Storm的特点和Storm模型的基本原理,着重介绍了Storm中的基本概念(Spout, Bolt, Stream, Tuple等)和对应的编程接口,可以作为Storm的入门文档来阅读. 八卦 之前的技术文章都写的有点一板一眼,太正经了.今天在文章正式开始前,跟大家八卦一下Storm的

1.1   实时流计算 互联网从诞生的第一时间起,对世界的最大的改变就是让信息能够实时交互,从而大大加速了各个环节的效率.正因为大家对信息实时响应.实时交互的需求,软件行业除了个人操作系统之外,数据库(更精确的说是关系型数据库)应该是软件行业发展最快.收益最为丰厚的产品了.记得十年前,很多银行别说实时转账,连实时查询都做不到,但是数据库和高速网络改变了这个情况. 随着互联网的更进一步发展,从Portal信息浏览型到Search信息搜索型到SNS关系交互传递型,以及电子商务.互联网旅游生活产品等将

博文作者:妳那伊抹微笑 itdog8 地址链接 : http://www.itdog8.com(个人链接) 博客地址:http://blog.csdn.net/u012185296 博文标题:_00019 Storm的体系结构介绍以及Storm入门案例(官网上的简单Java案例) 个性签名:世界上最遥远的距离不是天涯,也不是海角,而是我站在妳的面前.妳却感觉不到我的存在 技术方向:Flume+Kafka+Storm+Redis/Hbase+Hadoop+Hive+Mahout+Spark ...

不多说,直接上干货! 什么是实时流计算?    1.实时流计算背景 2.实时计算应用场景 3.实时计算处理流程 4.实时计算框架 什么是实时流计算? 所谓实时流计算,就是近几年由于数据得到广泛应用之后,在数据持久性建模不满足现状的情况下,急需数据流的瞬时建模或者计算处理.这种实时计算的应用实例有金融服务.网络监控.电信数据管理. Web 应用.生产制造.传感检测,等等.在这种数据流模型中,单独的数据单元可能是相关的元组(Tuple),如网络测量.呼叫记录.网页访问等产生的数据.但是,这些数据以大

伴随着信息科技日新月异的发展,信息呈现出爆发式的膨胀,人们获取信息的途径也更加多样.更加便捷,同时对于信息的时效性要求也越来越高.举个搜索场景中的例子,当一个卖家发布了一条宝贝信息时,他希望的当然是这个宝贝马上就可以被卖家搜索出来.点击.购买啦,相反,如果这个宝贝要等到第二天或者更久才可以被搜出来,估计这个大哥就要骂娘了.再举一个推荐的例子,如果用户昨天在淘宝上买了一双袜子,今天想买一副泳镜去游泳,但是却发现系统在不遗余力地给他推荐袜子.鞋子,根本对他今天寻找泳镜的行为视而不见,估计这哥们心里就

海量数据处理使用的大多是鼎鼎大名的hadoop或者hive,作为一个批处理系统,hadoop以其吞吐量大.自动容错等优点,在海量数据处理上得到了广泛的使用.但是,hadoop不擅长实时计算,因为它天然就是为批处理而生的,这也是业界一致的共识.否则最近这两年也不会有s4,storm,puma这些实时计算系统如雨后春笋般冒出来.先抛开s4,storm,puma这些系统不谈,我们首先来看一下,如果让我们自己设计一个实时计算系统,我们要解决哪些问题: 1.低延迟.都说了是实时计算系统了,延迟是一定要低的

场景 伴随着信息科技日新月异的发展,信息呈现出爆发式的膨胀,人们获取信息的途径也更加多样.更加便捷,同时对于信息的时效性要求也越来越高.举个搜索 场景中的例子,当一个卖家发布了一条宝贝信息时,他希望的当然是这个宝贝马上就可以被卖家搜索出来.点击.购买啦,相反,如果这个宝贝要等到第二天或者更 久才可以被搜出来,估计这个大哥就要骂娘了.再举一个推荐的例子,如果用户昨天在淘宝上买了一双袜子,今天想买一副泳镜去游泳,但是却发现系统在不遗余力 地给他推荐袜子.鞋子,根本对他今天寻找泳镜的行为视而不见,估计

2013年参与开发了一个类似storm的自研系统, 2014年使用过spark 4个多月,对这两个系统都有一些了解. 下面是我关于这两个系统的简单对比: Spark: 1. 基于数据并行,https://en.wikipedia.org/wiki/Data_parallelism.相同的操作作用在数据的不同部分,利用transformation的pipeline提高性能. 2. 本质上是batch processing,latency 通常> 1s. 3. RDD是spark的核心,封装了分布式

Hadoop的高吞吐,海量数据处理的能力使得人们可以方便地处理海量数据.但是,Hadoop的缺点也和它的优点同样鲜明——延迟大,响应缓慢,运维复杂. 有需求也就有创造,在Hadoop基本奠定了大数据霸主地位的时候,很多的开源项目都是以弥补Hadoop的实时性为目标而被创造出来.而在这个节骨眼上Storm横空出世了. Storm带着流式计算的标签华丽丽滴出场了,看看它的一些卖点: 分布式系统:可横向拓展,现在的项目不带个分布式特性都不好意思开源. 运维简单:Storm的部署的确简单.虽然没有Mon

转载自http://www.cnblogs.com/langtianya/p/5199529.html 伴随着信息科技日新月异的发展,信息呈现出爆发式的膨胀,人们获取信息的途径也更加多样.更加便捷,同时对于信息的时效性要求也越来越高.举个搜索场景中的例子,当一个卖家发布了一条宝贝信息时,他希望的当然是这个宝贝马上就可以被卖家搜索出来.点击.购买啦,相反,如果这个宝贝要等到第二天或者更久才可以被搜出来,估计这个大哥就要骂娘了.再举一个推荐的例子,如果用户昨天在淘宝上买了一双袜子,今天想买一副泳镜去

问题导读:1.hadoop有master与slave,Storm与之对应的节点是什么?2.Storm控制节点上面运行一个后台程序被称之为什么?3.Supervisor的作用是什么?4.Topology与Worker之间的关系是什么?5.Nimbus和Supervisor之间的所有协调工作有master来完成,还是Zookeeper集群完成?6.storm稳定的原因是什么?7.如何运行Topology?strom jar all-your-code.jar backtype.storm.MyTop

本节内容: Apache Storm是什么 Apache Storm核心概念 Storm原理架构 Storm集群安装部署 启动storm ui.Nimbus和Supervisor 一.Apache Storm是什么 Apache Storm是自由开源的分布式实时计算系统,擅长处理海量数据,适用于数据实时处理而非批处理. 批处理使用的大多是鼎鼎大名的hadoop或者hive,作为一个批处理系统,hadoop以其吞吐量大.自动容错等优点,在海量数据处理上得到了广泛的使用.但是,hadoop不擅长实时

来自知乎: 伴随着信息科技日新月异的发展,信息呈现出爆发式的膨胀,人们获取信息的途径也更加多样.更加便捷,同时对于信息的时效性要求也越来越高.举个搜索场景中的例子,当一个卖家发布了一条宝贝信息时,他希望的当然是这个宝贝马上就可以被卖家搜索出来.点击.购买啦,相反,如果这个宝贝要等到第二天或者更久才可以被搜出来,估计这个大哥就要骂娘了.再举一个推荐的例子,如果用户昨天在淘宝上买了一双袜子,今天想买一副泳镜去游泳,但是却发现系统在不遗余力地给他推荐袜子.鞋子,根本对他今天寻找泳镜的行为视而不见,估计

Hadoop的高吞吐,海量数据处理的能力使得人们可以方便地处理海量数据.但是,Hadoop的缺点也和它的优点同样鲜明——延迟大,响应缓慢,运维复杂. 有需求也就有创造,在Hadoop基本奠定了大数据霸主地位的时候,很多的开源项目都是以弥补Hadoop的实时性为目标而被创造出来.而在这个节骨眼上Storm横空出世了. Storm带着流式计算的标签华丽丽滴出场了,看看它的一些卖点: 分布式系统:可横向拓展,现在的项目不带个分布式特性都不好意思开源. 运维简单:Storm的部署的确简单.虽然没有Mon

Yahoo 的 Storm 团队曾发表了一篇博客文章 ,并在其中展示了 Storm.Flink 和 Spark Streaming 的性能测试结果.该测试对于业界而言极 具价值,因为它是流处理领域的第一个基于真实应用程序的基准测试. 该应用程序从 Kafka 消费广告曝光消息,从 Redis 查找每个广告对应的广 告宣传活动,并按照广告宣传活动分组,以 10 秒为窗口计算广告浏览量. 10 秒窗口的最终结果被存储在 Redis 中,这些窗口的状态也按照每秒记录 一次的频率被写入 Redis,以方

Awesome Big Data A curated list of awesome big data frameworks, resources and other awesomeness. Inspired byawesome-php, awesome-python, awesome-ruby, hadoopecosystemtable & big-data. Your contributions are always welcome! Awesome Big Data Frameworks

Storm拥有低延迟.高性能.分布式.可扩展.容错等特性,可以保证消息不丢失,消息处理严格有序.Storm的主要特点如下所示: 简单的编程模型.类似于MapReduce降低了并行批处理复杂性,Storm降低了进 行实时处理的复杂性. 可以使用各种编程语言.你可以在Storm之上使用各种编程语言.默认支持Clojure. Java.Ruby和Python.要增加对其他语言的支持,只需实现一个简单的Storm通信协议即可. 容错性.Storm会管理工作进程和节点的故障. 水平扩展.计算是在多个线程.

相当长一段时间以来,大数据社区已经普遍认识到了批量数据处理的不足.很多应用都对实时查询和流式处理产生了迫切需求.最近几年,在这个理念的推动下,催生出了一系列解决方案,Twitter Storm,Yahoo S4,Cloudera Impala,Apache Spark和Apache Tez纷纷加入大数据和NoSQL阵营.本文尝试探讨流式处理系统用到的技术,分析它们与大规模批量处理和OLTP/OLAP数据库的关系,并探索一个统一的查询引擎如何才能同时支持流式.批量和OLAP处理. 在Grid Dy

转载: http://www.blogjava.net/killme2008/archive/2009/09/22/295931.html     CMS,全称Concurrent Low Pause Collector,是jdk1.4后期版本开始引入的新gc算法,在jdk5和jdk6中得到了进一步改进,它的主要适合场景是对响应时间的重要性需求 大于对吞吐量的要求,能够承受垃圾回收线程和应用线程共享处理器资源,并且应用中存在比较多的长生命周期的对象的应用.CMS是用于对tenured gener