storm的特性

Storm新特性之Flux Flux是Storm版本号0.10.0中的新组件,主要目的是为了方便拓扑的开发与部署.原先在开发Storm拓扑的时候整个拓扑的结构都是硬编码写在代码中的,当要对其进行改动时,须要改动代码并又一次编译和打包,这是一件繁琐和痛苦的事情,Flux攻克了这一问题. 特性 以下是Flux提供的全部的特性: easy配置和部署拓扑(包含Storm和Trident) 支持变更已存在的拓扑 通过YAML文件来定义Spouts和Bolts,甚至能够支持Storm的其它组件.如storm

在很多应用场景中,分布式系统的可靠性保障尤其重要.比如电商平台中,客户的购买请求需要可靠处理,不能因为节点故障等原因丢失请求:比如告警系统中,产生的核心告警必须及时完整的知会监控人员,不能因为网络故障而丢失数据. Storm消息可靠性保障是Storm核心特性之一,其中消息树的跟踪管理机制是Storm核心算法之一,本文将详细介绍Storm消息可靠处理机制.我们从Storm初探中的例子入手. 一.消息处理流程 1. Spout节点 (1) Spout接收到一个文本消息: msg1 刘备 关羽 张飞

Storm是一个分布式的.可靠的.容错的数据流处理系统(流式计算框架,可以和mapreduce的离线计算框架对比理解). 整个任务被委派给不同的组件,每个组件负责一个简单的特定的处理任务.Storm集群的输入流是一个叫spout的组件负责接入处理.spout把数据传 给bolt组件,bolt组件可以对数据完成某种转化.bolt组件可以把数据持久化,或者传送到其他的bolt.可以把Storm集群想象成一个 bolt组件链,每个组件负责对spout流入的数据(也可以是其他bolt流入的数据)进行某种

前言 业务的日志ETL拉取框架一直存在很多问题,每次出现故障就导致手忙大乱,因此这次决心要对其进行大改造.这个ETL系统是基于Storm实现的,主要是依靠Spout拉取原始日志,Bolt进行处理再入库,为了提高吞吐量,采用了12个Bolt进行并行处理.旧算法由于没有使用Storm的ack特性,而且还是根据发送Tuple的hash值发送到对应的Bolt中,完全没有考虑好负载均衡问题,在崩溃重启后也需要重新处理当天日志,可用性极低. 新的想法 为了能够达到bolt的负载平衡,想到了采用动态平衡的算法

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摘自知乎大神的论述 作者:Xiaoyu Ma链接:https://www.zhihu.com/question/27974418/answer/38965760来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪

4.1 简介 storm可以确保spout发送出来的每个消息都会被完整的处理.本章将会描述storm体系是如何达到这个目标的,并将会详述开发者应该如何使用storm的这些机制来实现数据的可靠处理. 4.2 理解消息被完整处理 一个消息(tuple)从spout发送出来,可能会导致成百上千的消息基于此消息被创建. 我们来思考一下流式的“单词统计”的例子: storm任务从数据源(Kestrel queue)每次读取一个完整的英文句子:将这个句子分解为独立的单词,最后,实时的输出每个单词以及它出现过

摘要:随着数据体积的越来越大,实时处理成为了许多机构需要面对的首要挑战.Shruthi Kumar和Siddharth Patankar在Dr.Dobb’s上结合了汽车超速监视,为我们演示了使用Storm进行实时大数据分析.CSDN在此编译.整理. 简单和明了,Storm让大数据分析变得轻松加愉快. 当今世界,公司的日常运营经常会生成TB级别的数据.数据来源囊括了互联网装置可以捕获的任何类型数据,网站.社交媒体.交易型商业数据以及其它商业环境中创建的数据.考虑到数据的生成量,实时处理成为了许多机

实时商务智能这一构想早已算不得什么新生事物(早在2006年维基百科中就出现了关于这一概念的页面).然而尽管人们多年来一直在对此类方案进行探讨,我却发现很多企业实际上尚未就此规划出明确发展思路.甚至没能真正意识到其中蕴含的巨大效益. 为什么会这样?一大原因在于目前市场上的实时商务智能与分析工具仍然非常有限.传统数据仓库环境针对的主要是批量处理流程,这类方案要么延迟极高.要么成本惊人——当然,也可能二者兼具. 然而已经有多款强大而且易于使用的开源平台开始兴起,欲彻底扭转目前的不利局面.其中最值得关注