《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》——3.11　本章小结

2017-07-02 589

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3章，第3.11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。

3.11　本章小结

Storm使用消息队列传送消息，这就消除了中间的排队过程，使得消息能够直接在任务之间流动。在消息的背后，是一种用于序列化和反序列化原语类型的自动化且高效的机制。
Storm的优势是它注重容错和管理。因为Storm实现了有保障的消息处理，所以每个元组都会通过该拓扑结构进行全面处理。如果发现一个元组还未处理，它会自动从Spout重新发送。Storm还实现了任务级的故障检测，在一个任务发生故障时，消息自动重新分配，以快速重新开始处理。Storm包含比Hadoop更智能的处理流程管理，其流程交由监管员来管理，以确保资源得到充分利用。

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一篇对大数据深度思考的文章，让你认识并读懂大数据

在写这篇文章之前，我发现身边很多IT人对于这些热门的新技术、新趋势往往趋之若鹜却又很难说的透彻，如果你问他大数据和你有什么关系?估计很少能说出一二三来。究其原因，一是因为大家对新技术有着相同的原始渴求，至少知其然在聊天时不会显得很“土鳖”;二是在工作和生活环境中真正能参与实践大数据的案例实在太少了，所以大家没有必要花时间去知其所以然。我希望有些不一样，所以对该如何去认识大数据进行了一番思索，包括查阅了资料，翻阅了最新的专业书籍，但我并不想把那些零散的资料碎片或不同理解论述简单规整并堆积起来形成毫无价值的转述或评论，我很真诚的希望进入事物探寻本质。大数据如果你说大数据就是数据大，或者侃侃而谈4个V，也许很有深度的谈到BI或预测的价值，又或者拿Google和Amazon举例，技术流可能会聊起Hadoop和Cloud Computing，不管对错，只是无法勾勒对大数据的整体认识，不说是片面，但至少有些管窥蠡测、隔衣瘙痒了。……也许，“解构”是最好的方法。怎样结构大数据? 首先，我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表...

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2章，第2.3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。 2.3　创建日志Spout 日志Topology通过Redis通道读取所有logstash产生的日志，这些日志数据会通过本章介绍的Spout发送到Topology中。由于这是一个全新的Topology，因此我们先来新建一个Topology项目。 2.3.1　实战我们先来创建项目目录和标准的Maven目录结构（标准结构可以参考：http://maven.apache.org/guides/introduction/introduction-to-the-standard-directory-layout.html）。 Step01　参照第1章中创建“Hell

2017-07-03

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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。