storm思维

Storm是一个开源的分布式实时计算系统，它被设计用来处理大规模的数据流，Storm的核心原理和架构主要包括以下几个方面： 1. 分布式架构：Storm采用分布式的拓扑结构，将任务划分为多个小的子任务，并将这些子任务分配给多台机器进行处理，这种分布式架构使得Storm能够处理大量的数据流，并且具有高可靠性和容错性。 2. 拓扑结构：Storm中的数据处理过程被抽象为一个有向图，称为拓扑结构...

Strom的结构 Storm与传统关系型数据库 传统关系型数据库是先存后计算,而storm则是先算后存,甚至不存 传统关系型数据库很难部署实时计算,只能部署定时任务统计分析窗口数据 关系型数据库重视事务,并发控制,相对来说Storm比较简陋 Storm与Hadoop,Spark等是流行的大数据方案 与Storm关系密切的语言:核心代码用clojure书写,实用程序用python开发...

案例 统计用户ip所在地域的统计值 典型应用场景 请求应答(同步) 流式处理 (异步) -逐条处理 数据之间无关系:如实时日志格式标准化入库。 -分析处理 数据之间有关系(聚合等):如日志pv/uv统计、访问热点统计 DGA计算模型 tuple:数据处理单元 stream:持续的tuple流 spout:从外部获取数据,输出原始tuple bolt:接收spout/bolt输出的tuple...

实时计算概述 有别于传统的离线批处理操作(对很多数据的集合进行的操作),实时处理,说白就是针对一条一条的数据/记录进行操作,所有的这些操作进行一个汇总(截止到目前为止的所有的统计总和)。 实时计算与离线计算比较 Bounded:有界离线计算面临的操作数据都是有界限的,无论是1G、1T、1P、1EB、1NB数据的有界必然会导致计算的有界UnBounded...