网站建设后压缩代码,网站如何做进一步优化,宁夏建设厅网站公示,网站开发分层戳蓝字“CSDN云计算”关注我们哦#xff01;Apache Storm是一个分布式实时大数据处理系统。Storm设计用于在容错和水平可扩展方法中处理大量数据。它是一个流数据框架#xff0c;具有最高的摄取率。今天#xff0c;我们就挑一些Storm的安装配置问题来看看吧。1Q#xff1a;… 戳蓝字“CSDN云计算”关注我们哦Apache Storm是一个分布式实时大数据处理系统。Storm设计用于在容错和水平可扩展方法中处理大量数据。它是一个流数据框架具有最高的摄取率。今天我们就挑一些Storm的安装配置问题来看看吧。1 QStorm简介A1.Storm是一套分布式的、可靠的可容错的用于处理流式数据的系统。 2.Storm也是基于C/S架构来进行工作的,C负责将数据处理的方式的jar(Topology)发送给S,S解析C发送过来的jar(Topology)并按一定规则jar变成多个Task((Spout/Bolt)),生成相关的进程和线程运行里面的Task。 2Qtopology工作原理A1.Storm集群中有两种节点一种是控制节点(Nimbus节点)另一种是工作节点(Supervisor节点)。 2.所有Topology任务的 提交必须在Storm客户端节点上进行(需要配置 storm.yaml文件)由Nimbus节点分配给其他Supervisor节点进行处理。 3.Nimbus节点首先将提交的Topology进行分片Spout/Bolt分成一个个的Task并将Task和Supervisor相关的信息提交到 zookeeper集群上。 4.Supervisor会去zookeeper集群上认领自己的Task通知自己的Worker进程进行Task的处理。 3 QStorm有哪些特性 A 1.适用场景广泛 storm可以实时处理消息和更新DB对一个数据量进行持续的查询并返回客户端持续计算对一个耗资源的查询作实时并行化的处理(分布式方法调用即DRPCstorm的这些基础API可以满足大量的场景。 2. 可伸缩性高: Storm的可伸缩性可以让storm每秒可以处理的消息量达到很高。扩展一个实时计算任务你所需要做的就是加机器并且提高这个计算任务的并行度 。Storm使用ZooKeeper来协调集群内的各种配置使得Storm的集群可以很容易的扩展。 3. 保证无数据丢失 实时系统必须保证所有的数据被成功的处理。 那些会丢失数据的系统的适用场景非常窄 而storm保证每一条消息都会被处理 这一点和S4相比有巨大的反差。 4. 异常健壮 storm集群非常容易管理轮流重启节点不影响应用。 5. 容错性好在消息处理过程中出现异常 storm会进行重试 6. 语言无关性 Storm的topology和消息处理组件(Bolt)可以用任何语言来定义 这一点使得任何人都可以使用storm。4QStorm的集群结构A5 Q为什么要用Storm为什么不用Spark A很多场景下我们希望系统能够实时的处理一条数据、甚至是事务。也就是说在处理数据、事务的过程中到达系统并能马上得到结果。其次在成万上亿条数据大量涌入系统时也要求“实时”的到事务处理的结果。此时单个节点已经是杯水车薪了而Storm的关键一项是因为它支持分布式并行计算如果说你遇到了以上相似的场景那Storm可以当仁不让的扛起实时处理的大旗这个问题其实很难界定因为Spark在RDD粒度上可以满足实时计算的要求当然使用RDD还有其他优势但总的来说Storm 的实时性更强。其次Storm的框架完全按照流式处理的思想构建和项目场景结合性更强一些。Spark 用的不是很多欢迎吐槽。在看Storm之前很多人都对Hadoop有一定了解为了能更快入戏我们以Hadoop为参照以下是它使用yarn之前的架构对照Storm Server框架理解。小伙伴们冲鸭后台留言区等着你关于Storm今天你学到了什么还有哪些不懂的除此还对哪些话题感兴趣快来留言区打卡啦留言方式打开第XX天答……同时欢迎大家搜集更多问题投稿给我们风里雨里留言区里等你~福利扫描添加小编微信备注“姓名公司职位”加入【云计算学习交流群】和志同道合的朋友们共同打卡学习推荐阅读同样是消息队列Kafka凭什么速度那么快苹果宣布加入CNCF华为要求美国运营商支付专利费微软删除最大的公开人脸识别数据集如何给老婆解释什么是微服务任正非华为 100% 没有后门阿里巴巴杨群高并发场景下Python的性能挑战那些去德国的程序员后来怎么样了新技术“红”不过十年半监督学习为什么是个例外独家对话V神! 质疑之下的以太坊路在何方?真香朕在看了
