一、Storm Storm是一个实时的可靠地分布式流计算框架。一个典型的大数据实时计算应用场景:从Kafka消息队列读取消息(可以是logs,clicks,sensor data);通过Storm对消息进行计算聚合等预处理;把处理结果持久化到数据库或者HDFS做进一步深入分析。 Storm中分 ...
Storm对流数据进行实时处理时,一种常见场景是批量一起处理一定数量的tuple元组,而不是每接收一个tuple就立刻处理一个tuple,这样可能是性能的考虑,或者是具体业务的需要。 例如,批量查询或者更新数据库,如果每一条tuple生成一条sql执行一次数据库操作,数据量大的时候,效率会比批量处理的低很多,影响系统吞吐量。 当然,如果要使用Storm的可靠数据处理机制的话,应该使用容器将这些tu ...
2012-06-19 18:30 5 12177 推荐指数:
一、Storm Storm是一个实时的可靠地分布式流计算框架。一个典型的大数据实时计算应用场景:从Kafka消息队列读取消息(可以是logs,clicks,sensor data);通过Storm对消息进行计算聚合等预处理;把处理结果持久化到数据库或者HDFS做进一步深入分析。 Storm中分 ...
Storm中使用一种叫做TimeCacheMap的数据结构,用于在内存中保存近期活跃的对象,它的实现非常地高效,而且可以自动删除过期不再活跃的对象。 TimeCacheMap使用多个桶buckets来缩小锁的粒度,以此换取高并发读写性能。下面我们来看看TimeCacheMap内部是如何实现 ...
Storm中的很多Bolt都有一个最常见的处理步骤: 读入一个tuple; 根据这个输入tuple,提取后发射0个,1个或多个tuple; 最后,通过ack操作确认这个tuple被成功处理。 按照上述处理步骤,依次处理发向这个Bolt的各个tuple元组。 这种模式可以实现 ...
流聚合(stream join)是指将具有共同元组(tuple)字段的数据流(两个或者多个)聚合形成一个新的数据流的过程。 从定义上看,流聚合和SQL中表的聚合(table join)很像,但是二者 ...
在过去10 年中,随着互联网应用的高速发展,企业积累的数据量越来越大,越来越多。随着Google MapReduce、Hadoop 等相关技术的出现,处理大规模数据变得简单起来,但是这些数据处理技术都不是实时的系统,它们的设计目标也不是实时计算。毕竟实时的计算系统和基于批处理模型的系统 ...
本文翻译自:https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Distributed-RPC,作为学习Storm DRPC的资料,转载必须以超链接形式标明文章原始出处及本文翻译链接。 分布式RPC(distributed RPC,DRPC)用于对Storm上大量 ...
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Apache Flink部署模式有如下三种模式:Flink Local 模式 Flink Standalone 模式 Flink ON YARN 模式 本文主要介绍Apache Flink的本地部署模式。 本地部署模式主要用于开发者程序调试测试使用。 1、启动Flink ...