2.1 Storm基本概念 在运行一个Storm任务之前，需要了解一些概念： Topologies Streams Spouts Bolts Stream groupings Reliability Tasks Workers Configuration ...

Storm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 ...

Storm框架 Apache Storm is a free and open source distributed realtime computation system它是分布式实时计算处理系统Storm makes it easy to reliably process ...

一、Storm 框架的特点 　　Storm定义了一批实时计算的原语。如同hadoop大大简化了并行批量数据处理，storm的这些原语大大简化了并行实时数据处理。storm的一些关键特性如下： 1、适用场景广泛 　　storm可以用来处理消息和更新数据库(消息流处理), 对一个数据量进行持续 ...

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 ...

1.topology 　　一个topolgy是spouts和bolts组成的图，通过stream groupings将图中的spout和bolts连接起来：如图所示： 　　 　　一个topology会一直运行知道你手动kill掉，Storm自动重新分配执行失败的任务，并且Storm可以保证 ...

原创文章，转载请注明： 转载自http://www.cnblogs.com/tovin/p/3974417.html 本文主要介绍如何在Storm编程实现与Kafka的集成 　　一、实现模型 　　　数据流程： 　　　　1、Kafka Producter生成topic1主题的消息 ...

　　概念，见博客 Storm概念学习系列之stream grouping（流分组） Storm的stream grouping的Shuffle Grouping 　　它是随机分组，随机派发stream里面的tuple，保证 ...