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Kafka实战-Storm Cluster

1.概述 在《Kafka实战-实时日志统计流程》一文中,谈到了Storm的相关问题,在完成实时日志统计时,我们需要用到Storm去消费Kafka Cluster中的数据,所以,这里我单独给大家分享一篇Storm Cluster的搭建部署。以下是今天的分享目录: Storm简述 基础软件 安装部署 效果预览 下面开始今天的内容分享。 2.Storm简述 Twitter将Storm开源了,这是一个分布式的、容错的实时计算系统,已被贡献到Apache基金会,下载地址如下所示: http://storm.apache.org/downloads.html Storm的主要特点如下: 简单的编程模型。类似于MapReduce降低了并行批处理复杂性,Storm降低了进行实时处理的复杂性。 可以使用各种编程语言。你可以在Storm之上使用各种编程语言。默认支持Clojure、Java、Ruby和Python。要增加对其他语言的支持,只需实现一个简单的Storm通信协议即可。 容错性。Storm会管理工作进程和节点的故障。 水平扩展。计算是在多个线程、进程和服务器之间并行进行的。 可靠的消息处理。St...

Spark实战

1.Spark简介 什么是Spark? Spark是UC BerkeleyAmp实验室开源的类Hadoop MapReduce的通用并行计算框架 Spark VS MapReduce MapReduce ①.缺少对迭代计算以及DAG运算的支持 ②.Shuffle过程多次排序和落地,MR之间的数据需要落Hdfs文件系统 Spark ①.提供了一套支持DAG图的分布式并行计算的编程框架,减少多次计算之间中间结果写到hdfs的开销 ②.提供Cache机制来支持需要反复迭代计算或者多次数据共享,减少数据读取的IO开销 ③.使用多线程池模型来减少task启动开稍,shuffle过程中避免不必要的sort操作以及减少磁盘IO操作 ④.广泛的数据集操作类型(map,groupby,count,filter) ⑤.Spark通过提供丰富的Scala, Java,PythonAPI及交互式Shell来提高可用性 ⑥.RDD之...

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