2.1 Storm基本概念 在運行一個Storm任務之前，需要了解一些概念： Topologies Streams Spouts Bolts Stream groupings Reliability Tasks Workers Configuration ...

Storm介紹 Storm是Twitter開源的分布式實時大數據處理框架，最早開源於github，從0.9.1版本之后，歸於Apache社區，被業界稱為實時版Hadoop。隨着越來越多的場景對Hadoop的MapReduce高延遲無法容忍，比如網站統計、推薦系統、預警系統、金融系統(高頻交易 ...

Storm框架 Apache Storm is a free and open source distributed realtime computation system它是分布式實時計算處理系統Storm makes it easy to reliably process ...

一、Storm 框架的特點 　　Storm定義了一批實時計算的原語。如同hadoop大大簡化了並行批量數據處理，storm的這些原語大大簡化了並行實時數據處理。storm的一些關鍵特性如下： 1、適用場景廣泛 　　storm可以用來處理消息和更新數據庫(消息流處理), 對一個數據量進行持續 ...

一、storm是一個用於實時流式計算的分布式計算引擎，彌補了Hadoop在實時計算方面的不足（Hadoop在本質上是一個批處理系統）。 二、storm在實際應用場景中的位置一般如下： 其中的編號1~5說明如下： 1、Flume用於收集日志信息； 2、結合數據傳輸功能可以把收集到 ...

1.topology 　　一個topolgy是spouts和bolts組成的圖，通過stream groupings將圖中的spout和bolts連接起來：如圖所示： 　　 　　一個topology會一直運行知道你手動kill掉，Storm自動重新分配執行失敗的任務，並且Storm可以保證 ...

原創文章，轉載請注明： 轉載自http://www.cnblogs.com/tovin/p/3974417.html 本文主要介紹如何在Storm編程實現與Kafka的集成 　　一、實現模型 　　　數據流程： 　　　　1、Kafka Producter生成topic1主題的消息 ...

　　概念，見博客 Storm概念學習系列之stream grouping（流分組） Storm的stream grouping的Shuffle Grouping 　　它是隨機分組，隨機派發stream里面的tuple，保證 ...