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zookeeper配置查看全部
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Mapreduce的組成示例查看全部
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處理過程示例圖查看全部
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Spout、Bolt、Stream、Tuple查看全部
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mvn exec:java "-Dstorm.topology=storm.starter.WordCountTopology"查看全部
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storm作業提交運行流程 1.用戶編寫storm Topolgy(wordCountTopology) 一個用戶作業 2.使用client提交Topolgy給nimbus 3.nimbus提派Task給supervisor 4.supervisor為task啟動worker 5.worker執行task -------------------------- storm采用主從結構，主Nimbus和多個從Supervisor,Nimbus只負責管理性的工作單點問題必須保證主節點是無狀態的，重啟就能恢復,相關元數據配置信息都是存儲在zookeeper上。Supervisor主要聽Nimbus的話管理啟動和監控worker, worker是真正干活的進程負責數據傳輸和計算. ------------------------------- Storm 主從結構 Nimbus 主節點，只負責整體分配工作，不具體干活 Supervisor 從節點，維護每臺機器，直接管理干活的Worker Worker 真正干活的（task）進程，數據計算和傳輸 DRPC Storm UI 監控WEB 運行流程 用戶編寫作業 使用客戶端提交給Nimbus Nimbus指派Task給Supervisor Supervisor 為task啟動Worker Worker 執行Task查看全部
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Storm 主從結構 Nimbus 主節點，只負責整體分配工作，不具體干活 Supervisor 從節點，維護每臺機器，直接管理干活的Worker Worker 真正干活的（task）進程，數據計算和傳輸 DRPC Storm UI 監控WEB 運行流程 用戶編寫作業 使用客戶端提交給Nimbus Nimbus指派Task給Supervisor Supervisor 為task啟動Worker Worker 執行Task查看全部
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批量計算 流式計算 數據到達 計算開始前數據已準備好 計算進行中數據持續到來 計算周期 計算完成后會結束計算 一般會作為服務持續運行 使用場景 時效性要求低的場景 時效性要求高的場景查看全部
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hadoop生態查看全部
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google的三篇論文查看全部
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1.分清流式計算(實效要求高的場景)與批量計算(實效要求不高的場景)各自的適用場景 2.知道流式計算中時效性和正確性的取舍 GFS,bigTable,Mapreduce只適合解決批量計算的場景,只能先收集數據收集得足夠多之后,再進行Mapreduce處理，處理完后結束計算。 搜索引警惡意點擊分析,需要實時知道點擊是否是惡意點擊.以減少損失. apache storm流式數據則是數據持續不斷到來,一般做為一個服務持續不斷運行. 流式計算與批量計算整合開源框架(summint bird(trite),cloud data flow(谷歌))查看全部
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批量計算和流式計算查看全部
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用戶編寫Storm Topolgy 使用Client提交Topology給Nimbus Nimbus指派Task給Supervisor Supervisor為Task啟動Worker Worker執行Task查看全部
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批量計算 流式計算 計算開始前數據已準備好 計算進行中數據持續到來 計算完成后結束計算 一般會作為服務持續運行 時效性要求低的場景 時效性要求高的場景查看全部
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分布式：把一個任務拆解給多個計算機去執行，多個計算機執行同一個任務。查看全部
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