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Storm入门之第一章

原书下载地址译者:吴京润 编辑:方腾飞 译者注:本文翻译自《Getting Started With Storm》,本书中所有Storm相关术语都用斜体英文表示。 这些术语的字面意义翻译如下,由于这个工具的名字叫Storm,这些术语一律按照气象名词解释 spout龙卷,读取原始数据为bolt提供数据 bolt雷电,从spout或其它bolt接收数据,并处理数据,处理结果可作为其它bolt的数据源或最终结果 nimbus雨云,主节点的守护进程,负责为工作节点分发任务。 下面的术语跟气象就没有关系了 topology拓扑结构,Storm的一个任务单元 define field(s)定义域,由spout或bolt提供,被bolt接收 本文是该书的第一章。 基础知识 Storm是一个分布式的,可靠的,容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件,每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm集群的输入流由一个被称作spout的组件管理,spout把数据传递给bolt,bolt要么把数据保存到某种存储器,要么把数据传递给其它的bolt。你可以想象一下,一个Storm集群就是在一连串的...

《Spark大数据分析:核心概念、技术及实践》一3.3 应用运行

本节书摘来自华章出版社《Spark大数据分析:核心概念、技术及实践》一书中的第3章,第3.1节,作者[美] 穆罕默德·古勒(Mohammed Guller),更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.3 应用运行 本节主要描述数据处理代码是怎么在Spark集群中执行的。 3.3.1 术语 先来看看几个术语的定义。 shuffle操作。shuffle操作是指在集群节点上对数据进行重新分配。这是一个耗时操作,因为它涉及在网络间传输数据。需要注意的是,shuffle操作不是对数据进行随机重新分配,它按照某些标准将数据分成不同的集合。每一个集合就是一个新的分区。 作业。作业是一系列计算的集合,Spark执行这些计算并将结果返回给驱动程序。作业本质上就是在Spark集群上运行数据处理算法。一个应用程序可以发起多个作业。本章稍后将会介

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。