Storm实时计算框架入门与实践指南

《Storm编程》是一本详细介绍大数据实时计算框架的自学文档，作者毛祥溢通过丰富的示例和理论阐述，引导读者理解实时计算的概念和其在IT行业的应用背景。实时计算主要应用于那些数据源持续不断、对响应时间有严格要求，以及数据量巨大且难以预估的场景，如金融交易、社交媒体分析等。 本书首先介绍了实时计算的相关技术，包括数据实时采集（如Kafka、Flume等）、数据实时计算（如Spark Streaming、Flink等）和实时查询服务。早期的实时计算产品如IBM的StreamBase和Borealis，以及后来的Yahoo的S4、Twitter实时计算、Facebook的Puma和淘宝的实时计算框架，展示了技术的发展历程。 章节二重点转向Storm框架，作为核心部分。Storm是一个分布式实时计算系统，以其易用性和可扩展性著称。Storm的特性包括容错处理、高吞吐量和低延迟。核心组件包括Spout（数据源）和Bolt（处理逻辑），以及StreamGroupings用于连接Spout和Bolt。Zookeeper作为分布式协调服务，确保系统的可靠运行。 文档后续内容涵盖了在Redhat环境中搭建Storm的伪分布式环境，包括配置安装步骤、Zookeeper集群的搭建，以及如何配置和启动Storm实例，提交任务。此外，书中还提供了实战示例，如编写一个简单的WordCounter单词计数器程序，展示了如何使用Storm进行数据处理，从WordReader读取文本数据，通过WordNormalizer切割单词，最后统计单词出现次数。 《Storm编程》不仅教授了Storm的技术细节，还强调了将函数式编程思想融入面向对象编程中的实践技巧，适合想要学习和深入理解大数据实时计算的开发者和数据工程师。通过阅读这本书，读者能够掌握如何在实际项目中高效利用Storm进行实时数据分析。