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storm概念学习及流处理与批处理的区别

在过去10 年中,随着互联网应用的高速发展,企业积累的数据量越来越大,越来越多。随着Google MapReduce、Hadoop 等相关技术的出现,处理大规模数据变得简单起来,但是这些数据处理技术都不是实时的系统,它们的设计目标也不是实时计算。毕竟实时的计算系统和基于批处理模型的系统(如Hadoop)有着本质的区别。 但是随着大数据业务的快速增长,针对大规模数据处理的实时计算变成了一种业务上的需求,缺少“实时的Hadoop 系统”已经成为整个大数据生态系统中的一个巨大缺失。Storm 正是在这样的需求背景下出现的,Storm 很好地满足了这一需求。 在Storm 出现之前,对于需要实现计算的任务,开发者需要手动维护一个消息队列和消息处理者所组成的实时处理网络,消息处理者从消息队列中取出消息进行处理,然后更新数据库,发送消息给其他队列。所有这些操作都需要开发者自己实现。这种编程实现的模式存在以下缺陷。 集群环境配置下的Storm存在两类节点:主控节点和工作节点。此外,为了实现集群的状态维护和配置管理,还需要一类特殊的节点:协调节点。整体架构如下图: 一、组成原理: 1、 主控节点,...

storm的作业单元:Topology

Storm系统的数据处理应用单元,是被打包的被称为Topology的作业。 它是由多个数据处理阶段组合而成的,而每个处理阶段在构造时被称为组件(Component),在运行时被称为任务。 那么,组件根据作用的不同,在Storm中分为两类:Spout组件和Bolt组件。而Topology就是这两类组件通过数据流连接的一种计算逻辑结构。(也就是说,上一个组建处理的输出结果,作为下游组件的输入数据流继续处理。如下图所示: 下来说明下一个Topology包含的这两种组件(Spout和Bolt): Spout:Storm中的数据源编程单元,用于为Topology生产消息(数据).一般会从外部数据源不间断地读取数据,并作为一定结构的数据项(Tuple元祖)传递给Topology处理。 Bolt:Storm中的数据处理编程单元,实现Topology中的相关数据处理逻辑。在Bolt中,编程人员可以实现数据过滤、聚合、查询数据库等操作,处理的结果以一定结构的数据项,以流式处理的方式向下游组件传递和处理。 stream:组件间的数据传递分为三种形式,Stream grouping、A...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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