Storm是一個分布式的、高容錯的實時計算系統。Storm適用的場景: Storm可以用來用來處理源源不斷的消息,並將處理之后的結果保存到持久化介質中。 由於Storm的處理組件都是分布式的,而且處理延遲都極低,所以可以Storm可以做為一個通用的分布式RPC框架來使用。(實時計算 ...
Storm作為一個開源的分布式實時流計算框架,其內部實現使用了一些常用的技術,這里是對這些技術及其在Storm中作用的概括介紹。以此為基礎,后續再深入了解Storm的內部實現細節。 . Zookeeper集群Zookeeper是一個針對大型分布式系統的可靠協調服務系統,其采用類似Unix文件系統樹形層次結構的數據模型 如: zoo a, zoo b ,節點內可存儲少量數據 lt M,當節點存儲大數 ...
2013-05-29 08:59 0 3200 推薦指數:
Storm是一個分布式的、高容錯的實時計算系統。Storm適用的場景: Storm可以用來用來處理源源不斷的消息,並將處理之后的結果保存到持久化介質中。 由於Storm的處理組件都是分布式的,而且處理延遲都極低,所以可以Storm可以做為一個通用的分布式RPC框架來使用。(實時計算 ...
摘要: 在Hadoop生態圈中,針對大數據進行批量計算時,通常需要一個或者多個MapReduce作業來完成,但這種批量計算方式是滿足不了對實時性要求高的場景。那Storm是怎么做到的呢? 博主福利 給大家贈送一套hadoop視頻課程 授課老師是百度 hadoop 核心架構師 ...
轉自:http://www.dataguru.cn/thread-341168-1-1.html 流式實時分布式計算系統在互聯網公司占有舉足輕重的地位,尤其在在線和近線的海量數據處理上。而處理這些海量數據的,就是實時流式計算系統。Spark是實時計算的系統,支持流式計算,批處理和實時查詢 ...
最近利用閑暇時間,又重新研讀了一下Storm。認真對比了一下Hadoop,前者更擅長的是,實時流式數據處理,后者更擅長的是基於HDFS,通過MapReduce方式的離線數據分析計算。對於Hadoop,本身不擅長實時的數據分析處理。兩者的共同點都是分布式的架構,而且,都類似有主/從關系的概念 ...
流計算概述什么是流數據:數據有靜態數據和流數據。 靜態數據: 很多企業為了支持決策分析而構建的數據倉庫系統,其中存放的大量歷史數據就是靜態數據。技術人員可以利用數據挖掘和OLAP(On-Line Analytical Processing)分析工具從靜態數據中找到對企業有價值的信息 ...
產生的背景 1)MapReduce有較大的局限性 僅支持Map、Reduce兩種語義操作 執行效率低,時間開銷大 主要用於大規模離線批處理 不適合迭代計算、交互式計算、實時流處理等場景 2)計算框架種類多,選型難,學習成本高 批處理:MapReduce 流處理:Storm、Flink 交互式計算 ...
MapReduce 簡介 概念 面向批處理的分布式計算框架 一種編程模型: MapReduce程序被分為Map(映射)和Reduce(化簡)階段 核心思想 分而治之, 並行計算 移動計算而非移動數據 特點 MapReduce有幾個特點: 移動計算 ...
,比如Hadoop,storm,Spark等才是分布式計算框架,隨后又查看了一篇博客,寫得不錯,如下: 以下是轉載內 ...