《Storm分布式实时计算模式》——第3章 Trident和传感器数据3.1　使用场景-低调大师

《Storm分布式实时计算模式》——第3章 Trident和传感器数据3.1　使用场景

2017-07-02 581

本节书摘来自华章计算机《Storm分布式实时计算模式》一书中的第3章，第3.1节,作者：（美）P. Taylor Goetz　Brian O’Neill 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3章 Trident和传感器数据

在本章中，我们将介绍Trident topology。Trident在Storm上提供了高层抽象。Trident抽象掉了事务处理和状态管理的细节。特别是，它可以让一批tuple进行离散的事务处理。此外，Trident还提供了抽象操作，允许topology在数据上执行函数功能、过滤和聚合操作。
我们将使用传感器数据作为例子来更好地理解Trident。通常情况下，传感器数据流会来自不同的位置。一些传统的例子包括天气和交通状况，这种模式扩展到了更大的数据源。比如，手机应用产生的众多事件信息。处理手机生

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云和大数据时代的数据管理

说在前面：术语/定义大数据：也是数据（白马非马问题），大一点的数据，只是更大、更多、更快，更低 Hadoop/Spark：可以理解是一种数据库，只不过是分布式的，可方便的横向扩展为什么要做BingoInsight大数据管理平台? 内部因素：将近10年数据分析领域的耕耘，需要沉淀品高云从2009年开始接触数据分析领域。刚开始主要是做数据可视化这一块，而后深入到数据分析和运营监控领域。在将近10年的项目实施过程中积累了将近100多个数据分析型项目的经验。如何把项目中的技术和经验总结沉淀下来，是品高云近年来思考的问题。所以从2014年初开始，品高云组建一个团队开始研发BingoInsight大数据平台，也是在这个大数据的浪潮下的尝试。外部因素：商业、技术、行业环境均已成熟从外部看，首先是商业环境，在大数据概念炒作起来之后，很多企业开始重视大数据的运用，在商业环境成熟的条件下，大数据的技术环境随着2004年谷歌的几篇大数据论文的发布，开源社区也出了两个主流的技术体系Hadoop和Spark，当前这两个技术体系也是基本上较为成熟的。再就是国内一些做数据的公司，他们也是刚开始做大数据，所以...

2017-07-03

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本节书摘来自华章计算机《Storm分布式实时计算模式》一书中的第3章，第3.2节,作者：（美）P. Taylor Goetz　Brian O’Neill 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.2　Trident topology 为了满足这些需求，我们需要在topology中对疾病的发生进行统计。使用标准的Storm topology进行统计会遇到难题，因为tuple可能重复发送，这会导致重复计数的问题。下一节将会看到，Trident提供了操作原语来解决这个问题。我们将使用的topology，如图3-1所示。上述topology的代码如下： https://yqfile.alicdn.com/8f3ccc00d201386cd2c7e54e6d2b24079f053405.png " > https://yqfi

2017-07-03

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