《Storm企业级应用：实战、运维和调优》—

《Storm企业级应用：实战、运维和调优》——1.5　Storm的功能

2017-07-02 595

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1.5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。

1.5　Storm的功能

Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式RPC（远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务）、ETL（Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载）等。下面介绍Storm的三大主要应用。
（1）信息流处理（stream processing）
Storm可用来实时处理新数据和更新数据库，兼具容错性和可扩展性，即Storm可以用来处理源源不断流进来的消息，处理之后将结果写入某个存储中。
（2）持续计算（continuous computation）
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Spark和Hadoop，孰优孰劣

Spark已经取代Hadoop成为最活跃的开源大数据项目，但是，在选择大数据框架时，企业不能因此就厚此薄彼近日，著名大数据专家Bernard Marr在一篇文章中分析了Spark和 Hadoop 的异同 Hadoop和Spark均是大数据框架，都提供了一些执行常见大数据任务的工具，但确切地说，它们所执行的任务并不相同，彼此也并不排斥虽然在特定的情况下，Spark据称要比Hadoop快100倍，但它本身没有一个分布式存储系统而分布式存储是如今许多大数据项目的基础，它可以将 PB 级的数据集存储在几乎无限数量的普通计算机的硬盘上，并提供了良好的可扩展性，只需要随着数据集的增大增加硬盘因此，Spark需要一个第三方的分布式存储，也正是因为这个原因，许多大数据项目都将Spark安装在Hadoop之上，这样，Spark的高级分析应用程序就可以使用存储在HDFS中的数据了与Hadoop相比，Spark真正的优势在于速度，Spark的大部分操作都是在内存中，而Hadoop的MapReduce系统会在每次操作之后将所有数据写回到物理存储介质上，这是为了确保在出现问题时能够完全恢复，但Spa...

2017-07-03

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如果这个问题换做是：在电气时代，每家公司都要有个发电厂吗？是不是会更好回答一些？事实上每一种重大技术的出现，都会对产业产生大的变化。在蒸汽时代，采矿机采用蒸汽机后，会带来生产效率的极大提升，而轮船加上蒸汽机，再也不需要靠风才能航海了。在电气时代，电灯代替了蜡烛，电报代替了快马送信，而报纸也被广播和电视所侵蚀。可以说是现有产业加上新技术，形成了新产业。我们回过头来看这两次工业革命，生产蒸汽机的企业只有少量几家，而发电的企业在美国也只有通用电气和西屋电气。并不是每家企业都要从事这些基础设施的研发和生产，更多的是对新技术加以应用，发挥新技术带来的价值。在 IT 领域，软件刚出来时，可以说是计算和存储完全混杂在一起。有人尝试将计算硬件进行分离，歪打正着成就了 Intel。有人尝试将存储系统分离，因而有了 Oracle。 Intel 和 Oracle 固然伟大，但它们的价值更多的还在于有广大的企业采用了这些新的技术，在具体的行业中，产生了更大的价值。同样，云计算这种理念固然是好，但如果每家企业都建立自己的云计算中心，从资金和人力投入上，一定是不划算的，更严重的问题是做不到最优。相反，有...

2017-07-03

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Spring

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。