个人观点：大数据我们都知道hadoop，但并不都是hadoop.我们该如何构建大数据库项目。对于离线处理，hadoop还是比较适合的，但是对于实时性比较强的，数据量比较大的，我们可以采用Storm，那么Storm和什么技术搭配，才能够做一个适合自己的项目。下面给大家可以参考。可以带着下面问题来阅读 ...

http://www.aboutyun.com/thread-6855-1-1.html 个人观点：大数据我们都知道hadoop，但并不都是hadoop.我们该如何构建大数据库项目。对于离线处理，hadoop还是比较适合的，但是对于实 时性比较强的，数据量比较大的，我们可以采用Storm ...

首先我们的熟悉实时系统的概念，实时系统它分为软实时和硬实时；软实时系统它是指系统的目的是为了使各个任务尽快的执行，而不要求限定的某一个任务在多长时间内完成，也就是该系统超过规定时间对系统不会产生很大的影响，系统依然可以运行。而硬实时系统则不仅要求任务执行无误，而且还要做到准时 ...

实时系统 　 虽然多道批处理系统和分时系统能获得较令人满意的资源利用率和系统响应时间，但却不能满足实时控制与实时信息处理两个应用领域的需求。于是就产生了实时系统，即系统能够及时响应随机发生的外部事件，并在严格的时间范围内完成对该事件的处理。 实时系统在一个特定的应用中常作为一种控制设备来使 ...

公司对客户开放多个系统，运营人员想要了解客户使用各个系统的情况，在此之前，数据平台团队已经建设好了统一的Kafka消息通道。 为了保证架构能够满足业务可能的扩张后的性能要求，选用storm来处理各个应用系统上传到kafka中的埋点数据并在Mysql中汇聚。 埋点数据上报的格式为json ...

在大数据时代，数据规模变得越来越大。由于数据的增长速度和非结构化的特性，常用的软硬件工具已无法在用户可容忍的时间内对数据进行采集、管理和处理。本文主要介绍如何在阿里云上使用Kafka和Storm搭建大规模消息分发和实时数据流处理系统，以及这个过程中主要遭遇的一些挑战。实践主要立足建立一套汽车状态 ...

Flume+Kafka+Storm整合 1. 需求： 有一个客户端Client可以产生日志信息，我们需要通过Flume获取日志信息，再把该日志信息放入到Kafka的一个Topic：flume-to-kafka 再由Storm读取该topic：flume-to-kafka，进行日志分析处理 ...

0背景介绍 随着机器个数的增加、各种服务、各种组件的扩容、开发人员的递增，日志的运维问题是日渐尖锐。通常，日志都是存储在服务运行的本地机器上，使用脚本来管理，一般非压缩日志保留最近三天，压缩保留最近 ...