在大數據時代，數據規模變得越來越大。由於數據的增長速度和非結構化的特性，常用的軟硬件工具已無法在用戶可容忍的時間內對數據進行采集、管理 和處理。本文主要介紹如何在阿里雲上使用Kafka和Storm搭建大規模消息分發和實時數據流處理系統，以及這個過程中主要遭遇的一些挑戰。實踐主要立 足建立一套汽車 ...

公司對客戶開放多個系統，運營人員想要了解客戶使用各個系統的情況，在此之前，數據平台團隊已經建設好了統一的Kafka消息通道。 為了保證架構能夠滿足業務可能的擴張后的性能要求，選用storm來處理各個應用系統上傳到kafka中的埋點數據並在Mysql中匯聚。 埋點數據上報的格式為json ...

Storm是Twitter開源的一個類似於Hadoop的實時數據處理框架（原來是由BackType開發，后BackType被Twitter收購，將Storm作為Twitter的實時數據分析）。實時數據處理的應用場景很廣泛，如上篇文章介紹S4時所說的個性化搜索廣告的會話特征分析。而Yahoo當初 ...

一、摘要 　　impala作為實時數據分析引擎，其源數據時效性要求不同，主要分為離線數據分析和實時數據分析。離線數據分析應用場景下，可以利用hive離線加載數據。實時數據分析則依靠kafka（高吞吐量的消息發布訂閱系統）。 二、kafka介紹 　　 kafka是一種高吞吐量 ...

個人觀點：大數據我們都知道hadoop，但並不都是hadoop.我們該如何構建大數據庫項目。對於離線處理，hadoop還是比較適合的，但是對於實時性比較強的，數據量比較大的，我們可以采用Storm，那么Storm和什么技術搭配，才能夠做一個適合自己的項目。下面給大家可以參考。可以帶着下面問題來閱讀 ...

由kafka消息隊列源源不斷生產數據，然后由storm進行實時消費。 大家可以設想這些數據源是不同商品的用 ...

本文首先介紹了Storm的基本概念和數據流模型，然后結合一個典型應用場景來說明Storm支持Topology之間數據流訂閱的必要性，最后對比了Storm與另一個流處理系統在數據流模型上的區別之處。 Storm基本概念 Storm是一個開源的實時計算系統，它提供了一系列的基本元素用於進行計算 ...

1.概述 　　在《Kafka實戰－Flume到Kafka》一文中給大家分享了Kafka的數據源生產，今天為大家介紹如何去實時消費Kafka中的數據。這里使用實時計算的模型——Storm。下面是今天分享的主要內容，如下所示： 數據消費 Storm計算 預覽截圖 　　接下 ...