Storm是一个分布式的、高容错的实时计算系统。Storm适用的场景: Storm可以用来用来处理源源不断的消息,并将处理之后的结果保存到持久化介质中。 由于Storm的处理组件都是分布式的,而且处理延迟都极低,所以可以Storm可以做为一个通用的分布式RPC框架来使用。(实时 ...
简介: Storm是一个免费开源 分布式 高容错的实时计算系统。它与其他大数据解决方案的不同之处在于它的处理方式。Hadoop 在本质上是一个批处理系统,数据被引入 Hadoop 文件系统 HDFS 并分发到各个节点进行处理。当处理完成时,结果数据返回到 HDFS 供始发者使用。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 ...
2014-10-12 21:14 0 2426 推荐指数:
Storm是一个分布式的、高容错的实时计算系统。Storm适用的场景: Storm可以用来用来处理源源不断的消息,并将处理之后的结果保存到持久化介质中。 由于Storm的处理组件都是分布式的,而且处理延迟都极低,所以可以Storm可以做为一个通用的分布式RPC框架来使用。(实时 ...
本文出处: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 ...
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 ...
最近利用闲暇时间,又重新研读了一下Storm。认真对比了一下Hadoop,前者更擅长的是,实时流式数据处理,后者更擅长的是基于HDFS,通过MapReduce方式的离线数据分析计算。对于Hadoop,本身不擅长实时的数据分析处理。两者的共同点都是分布式的架构,而且,都类似有主/从关系的概念 ...
1. 简介 是一个分布式, 高容错的 实时计算框架 Storm进程常驻内存, 永久运行 Storm数据不经过磁盘, 在内存中流转, 通过网络直接发送给下游 流式处理(streaming) 与 批处理(batch) 批处理(batch ...
转自:http://www.dataguru.cn/thread-341168-1-1.html 流式实时分布式计算系统在互联网公司占有举足轻重的地位,尤其在在线和近线的海量数据处理上。而处理这些海量数据的,就是实时流式计算系统。Spark是实时计算的系统,支持流式计算,批处理和实时查询 ...
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 ...
作为流计算的开篇,笔者首先给出storm的安装和部署,storm的第二篇,笔者将详细的介绍storm的工作原理。下边直接上干货,跟笔者的步伐一块儿安装storm。 原文链接:Storm环境搭建(分布式集群) Step1:新建用户 在所有主机上新建hadoop用户,密码 ...