Strom简单介绍
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Strom简单介绍相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
1、离线计算是什么?
离线计算:批量获取数据、批量传输数据、周期性批量计算数据、数据展示
代表技术:Sqoop批量导入数据、HDFS批量存储数据、MapReduce批量计算数据、Hive批量计算数据、***任务调度
1,hivesql
2、调度平台
3、Hadoop集群运维
4、数据清洗(脚本语言)
5、元数据管理
6、数据稽查
7、数据仓库模型架构
2.流式计算是什么
流式计算:数据实时产生、数据实时传输、数据实时计算、实时展示
代表技术:Flume实时获取数据、Kafka/metaq实时数据存储、Storm/JStorm实时数据计算、Redis实时结果缓存、持久化存储(mysql)。
一句话总结:将源源不断产生的数据实时收集并实时计算,尽可能快的得到计算结果
离线计算与实时计算的区别
最大的区别:实时收集、实时计算、实时展示
4、Storm是什么?
Flume实时采集,低延迟
Kafka消息队列,低延迟
Storm实时计算,低延迟
Redis实时存储,低延迟
Storm用来实时处理数据,特点:低延迟、高可用、分布式、可扩展、数据不丢失。提供简单容易理解的接口,便于开发。
海量数据?数据类型很多,产生数据的终端很多,处理数据能力增强
5、Storm与Hadoop的区别
l Storm用于实时计算,Hadoop用于离线计算。
l Storm处理的数据保存在内存中,源源不断;Hadoop处理的数据保存在文件系统中,一批一批。
l Storm的数据通过网络传输进来;Hadoop的数据保存在磁盘中。
l Storm与Hadoop的编程模型相似
Job:任务名称
JobTracker:项目经理
TaskTracker:开发组长、产品经理
Child:负责开发的人员
Mapper/Reduce:开发人员中的两种角色,一种是服务器开发、一种是客户端开发
Topology:任务名称
Nimbus:项目经理
Supervisor:开组长、产品经理
Worker:开人员
Spout/Bolt:开人员中的两种角色,一种是服务器开发、一种是客户端开发
6、Storm应用场景及行业案例
Storm用来实时计算源源不断产生的数据,如同流水线生产。
运用场景
l 日志分析
从海量日志中分析出特定的数据,并将分析的结果存入外部存储器用来辅佐决策。
l 管道系统
将一个数据从一个系统传输到另外一个系统,比如将数据库同步到Hadoop
l 消息转化器
将接受到的消息按照某种格式进行转化,存储到另外一个系统如消息中间件
6.2、典型案列
l 一淘-实时分析系统:实时分析用户的属性,并反馈给搜索引擎
最初,用户属性分析是通过每天在云梯上定时运行的MR job来完成的。为了满足实时性的要求,希望能够实时分析用户的行为日志,将最新的用户属性反馈给搜索引擎,能够为用户展现最贴近其当前需求的结果。
l 携程-网站性能监控:实时分析系统监控携程网的网站性能
利用html5提供的performance标准获得可用的指标,并记录日志。Storm集群实时分析日志和入库。使用DRPC聚合成报表,通过历史数据对比等判断规则,触发预警事件。
l 阿里妈妈-用户画像:实时计算用户的兴趣数据
为了更加精准投放广告,阿里妈妈后台计算引擎需要维护每个用户的兴趣点(理想状态是,你对什么感兴趣,就向你投放哪类广告)。用户兴趣主要基于用户的历史行为、用户的实时查询、用户的实时点击、用户的地理信息而得,其中实时查询、实时点击等用户行为都是实时数据。考虑到系统的实时性,阿里妈妈使用Storm维护用户兴趣数据,并在此基础上进行受众定向的广告投放。
7、Storm核心组件(重要)
l Nimbus:负责资源分配和任务调度。
l Supervisor:负责接受nimbus分配的任务,启动和停止属于自己管理的worker进程。---通过配置文件设置当前supervisor上启动多少个worker。
l Worker:运行具体处理组件逻辑的进程。Worker运行的任务类型只有两种,一种是Spout任务,一种是Bolt任务。
l Task:worker中每一个spout/bolt的线程称为一个task. 在storm0.8之后,task不再与物理线程对应,不同spout/bolt的task可能会共享一个物理线程,该线程称为executor。
8、Storm编程模型(重要)
l Topology:Storm中运行的一个实时应用程序的名称。(拓扑)
l Spout:在一个topology中获取源数据流的组件。
通常情况下spout会从外部数据源中读取数据,然后转换为topology内部的源数据。
l Bolt:接受数据然后执行处理的组件,用户可以在其中执行自己想要的操作。
l Tuple:一次消息传递的基本单元,理解为一组消息就是一个Tuple。
l Stream:表示数据的流向。
9、流式计算一般架构图(重要)
l 其中flume用来获取数据。
l Kafka用来临时保存数据。
l Strom用来计算数据。
l Redis是个内存数据库,用来保存数据。
以上是关于Strom简单介绍的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Apache Strom和Kafka的简单笔记 (零) - 开端