一、storm与Hadoop对比 Hadoop： 　　全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。 Hadoop下的Map/Reduce框架对于数据的处理流程 ...

Storm是一个免费开源、分布式、高容错的实时计算系统，Twitter开发贡献给社区的。Storm令持续不断的流计算变得容易，弥补了Hadoop批处理所不能满足的实时要求。 Storm经常用于在实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式远程调用和ETL等领域。 特点 ...

2011年在海量数据处理领域，Hadoop是人们津津乐道的技术，Hadoop不仅可以用来存储海量数据，还以用来计算海量数据。因为其高吞吐、高可靠等特点，很多互联网公司都已经使用Hadoop来构建数据仓库，高频使用并促进了Hadoop生态圈的各项技术的发展。一般来讲，根据业务需求，数据的处理可以分为 ...

热门的消息队列中间件RabbitMQ，分布式任务处理平台Celery，大数据分布式处理的三大重量级武器：Hadoop、Spark、Storm，以及新一代的数据采集和分析引擎Elasticsearch。 RabbitMQ RabbitMQ是一个支持Advanced Message Queuing ...

第1章 大数据概论1.1 大数据概念1.2 大数据特点（4V）1.3 大数据应用场景1.4 大数据发展前景1.5 大数据部门业务流程分析1.6 大数据部门组织结构（重点）第2章 从Hadoop框架讨论大数据生态2.1 Hadoop是什么2.2 Hadoop发展历史2.3 Hadoop三大发 ...

大数据也是构建各类系统的时候一种全新的思维，以及架构理念，比如Storm，Hive，Spark，ZooKeeper，HBase，Elasticsearch，等等 storm，在做热数据这块，如果要做复杂的热数据的统计和分析，亿流量，高并发的场景下，最合适的技术就是storm，没有其他 举例说明 ...