原文:Storm常見模式——批處理

Storm對流數據進行實時處理時,一種常見場景是批量一起處理一定數量的tuple元組,而不是每接收一個tuple就立刻處理一個tuple,這樣可能是性能的考慮,或者是具體業務的需要。 例如,批量查詢或者更新數據庫,如果每一條tuple生成一條sql執行一次數據庫操作,數據量大的時候,效率會比批量處理的低很多,影響系統吞吐量。 當然,如果要使用Storm的可靠數據處理機制的話,應該使用容器將這些tu ...

2012-06-19 18:30 5 12177 推薦指數:

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storm 批處理(窗口)

一、Storm Storm是一個實時的可靠地分布式流計算框架。一個典型的大數據實時計算應用場景:從Kafka消息隊列讀取消息(可以是logs,clicks,sensor data);通過Storm對消息進行計算聚合等預處理;把處理結果持久化到數據庫或者HDFS做進一步深入分析。 Storm中分 ...

Wed May 02 19:09:00 CST 2018 0 1402
Storm常見模式——TimeCacheMap

Storm中使用一種叫做TimeCacheMap的數據結構,用於在內存中保存近期活躍的對象,它的實現非常地高效,而且可以自動刪除過期不再活躍的對象。 TimeCacheMap使用多個桶buckets來縮小鎖的粒度,以此換取高並發讀寫性能。下面我們來看看TimeCacheMap內部是如何實現 ...

Tue Jun 26 20:32:00 CST 2012 2 8065
Storm常見模式——BasicBolt

Storm中的很多Bolt都有一個最常見處理步驟: 讀入一個tuple; 根據這個輸入tuple,提取后發射0個,1個或多個tuple; 最后,通過ack操作確認這個tuple被成功處理。 按照上述處理步驟,依次處理發向這個Bolt的各個tuple元組。 這種模式可以實現 ...

Wed Jun 20 03:56:00 CST 2012 2 6144
Storm常見模式——流聚合

流聚合(stream join)是指將具有共同元組(tuple)字段的數據流(兩個或者多個)聚合形成一個新的數據流的過程。 從定義上看,流聚合和SQL中表的聚合(table join)很像,但是二者 ...

Tue Jun 05 03:26:00 CST 2012 2 21683
storm概念學習及流處理批處理的區別

在過去10 年中,隨着互聯網應用的高速發展,企業積累的數據量越來越大,越來越多。隨着Google MapReduce、Hadoop 等相關技術的出現,處理大規模數據變得簡單起來,但是這些數據處理技術都不是實時的系統,它們的設計目標也不是實時計算。畢竟實時的計算系統和基於批處理模型的系統 ...

Mon Jan 11 03:05:00 CST 2016 2 5290
Storm常見模式——分布式RPC

本文翻譯自:https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Distributed-RPC,作為學習Storm DRPC的資料,轉載必須以超鏈接形式標明文章原始出處及本文翻譯鏈接。 分布式RPC(distributed RPC,DRPC)用於對Storm上大量 ...

Tue Jul 03 04:27:00 CST 2012 1 18113
Apache Flink Local模式部署——批處理和流處理

Apache Flink部署模式有如下三種模式:Flink Local 模式 Flink Standalone 模式 Flink ON YARN 模式 本文主要介紹Apache Flink的本地部署模式。 本地部署模式主要用於開發者程序調試測試使用。 1、啟動Flink ...

Sun Mar 08 06:26:00 CST 2020 0 1865
 
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