《Storm技术内幕与大数据实践》一第1章绪论-低调大师

《Storm技术内幕与大数据实践》一第1章绪论

2017-05-01 561

本节书摘来异步社区《Storm技术内幕与大数据实践》一书中的第1章，作者：陈敏敏 , 黄奉线 , 王新春
责编：杨海玲，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

第1章绪论

Storm技术内幕与大数据实践
Apache Storm（http://storm.apache.org/）是由Twitter开源的分布式实时计算系统。Storm可以非常容易并且可靠地处理无限的数据流。对比Hadoop的批处理，Storm是一个实时的、分布式的、具备高容错的计算系统。Storm应用可以使用何编程语言来进行开发，并且非常有趣。

Storm的使用场景非常广泛，比如实时分析、在线机器学习、分布式RPC、ETL等。Storm非常高效，在一个多节点集群上每秒钟可以轻松处理上百万条的消息。Storm还具有良好的可扩展性和容错性以及保证数据可以至少被处理一次等特性。

图1-1中水龙头和后面水管组成的拓扑图就是一个Storm应用（Topology），其中的水龙头是Spout，用来源源不断地读取消息并发送出去，水管的每一个转接口就是一个Bolt，通过Stream分组的策略转发消息流。

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BSP模型与实例分析（一）

一、BSP模型概念BSP(Bulk Synchronous Parallel，整体同步并行计算模型)是英国计算机科学家Viliant在上世纪80年代提出的一种并行计算模型。Google发布的一往篇论文(《Pregel: A System for Large-Scale Graph Processing》)使得这一概念被更多人所认识，据说在Google 80%的程序运行在MapReduce上，20%的程序运行在Pregel上。和MapReduce一样，Google并没有开源Pregel，Apache按Pregel的思想提供了类似框架Hama。关于BSP，按我的理解做一些解释：1.Processors指的是并行计算进程，它对应到集群中的多个结点，每个结点可以有多个Processor；2.Local Computation就是单个Processor的计算，每个Processor都会切分一些结点作计算；3.Communication指的是Processor之间的通讯。我们接触的图计算往往需要做些递归或是使用全局变量，在BSP模型中，对图结点的访问分布到了不同的Processor中，并且往往哪怕...

2017-05-02

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2017-05-02

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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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