《Storm企业级应用：实战、运维和调优》——1.1　什么是实时流计算-低调大师

《Storm企业级应用：实战、运维和调优》——1.1　什么是实时流计算

2017-07-02 606

本节书摘来自华章计算机《Storm企业级应用：实战、运维和调优》一书中的第1章，第1.1节,作者：马延辉陈书美雷葆华著，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

1.1　什么是实时流计算

所谓实时流计算，就是近几年由于数据得到广泛应用之后，在数据持久性建模不满足现状的情况下，急需数据流的瞬时建模或者计算处理。这种实时计算的应用实例有金融服务、网络监控、电信数据管理、Web应用、生产制造、传感检测，等等。在这种数据流模型中，单独的数据单元可能是相关的元组（Tuple），如网络测量、呼叫记录、网页访问等产生的数据。但是，这些数据以大量、快速、时变（可能是不可预知）的数据流持续到达，由此产生了一些基础性的新的研究问题——实时计算。实时计算的一个重要方向就是实时流计算。
1.1.1　实时流计算背景
数据的价值随着时间的流逝而降

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《Storm企业级应用：实战、运维和调优》——第1章认识Storm

本节书摘来自华章计算机《Storm企业级应用：实战、运维和调优》一书中的第1章，作者：马延辉陈书美雷葆华著，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。第1章认识Storm 本章通过介绍实时流来引出Storm，随后介绍Storm的概念、发展历史、发行版本和基本特性。其中，Storm的核心组件将作为一个小节单独重点介绍，最后通过介绍Storm的使用场景和经典案例，让读者能够清晰地了解Storm的作用。这几年互联网的信息呈现出爆发式膨胀，人们获取信息的途径也更加多样、更加便捷，同时对信息的时效性的要求也越来越高，随着时间的流逝，数据也在流逝，那么我们要充分利用数据的价值，就要随着数据流的实时到达，实时处理。作为实时流计算一员的Storm，因此具备了与Hadoop MapReduce不同角色的能力——低延迟、高可靠性和容

2017-07-03

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本节书摘来华章计算机《Storm实时数据处理》一书中的第1章，第1.1节，（澳）Quinton Anderson　著卢誉声　译更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.1　简介本章将简要介绍Storm处理系统。这将涵盖所有你想知道的内容，从搭建你的开发环境到部署Topology时需要注意的操作关注事项，再到基本的质量实践，比如对Storm Topology进行单元测试和集成测试。在阅读完本章后，你将能够构建、测试和交付基本的Storm Topology。本书并不准备对Storm处理系统及其元语和架构进行理论介绍。我们假定你在阅读本书之前已经通过浏览如Storm wiki这样的在线资源了解了Storm的基本概念。当系统在产品环境中能持续可靠地产生商业价值时，才能交付系统。为了实现这个目的，在开发Storm Top

2017-07-03

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