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Storm实时处理架构详解:数据接入与处理扩展策略
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更新于2024-08-03
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"本文档深入探讨了以Apache Storm为核心的实时处理方案架构,主要分为数据收集、实时处理和数据落地三个核心部分。首先,数据接入层是架构的基础,它从前端业务系统获取数据,采用多样化的收集方式,如MetaQ作为消息队列,利用其解耦特性应对大规模数据处理中的性能挑战。MetaQ作为基于Kafka的国内开源产品,提供Java开发支持且具有数据可靠性与事务处理优势,文档齐全且便于集成。 其次,实时处理部分是架构的核心,Storm Spout通过Socket接收来自消息队列或其他来源的数据,实现数据流的实时处理。虽然Socket方式简单直接,但需要注意的是,由于Storm Spout地址不固定,如何高效稳定地连接成为了一个挑战。 接着,数据落地层负责存储处理后的数据,这可以根据业务需求选择不同的存储方式,可能是数据库、文件系统或特定的存储解决方案。元数据管理器则负责在整个过程中管理和跟踪数据的生命周期。 本文详细分析了每个阶段的技术选型和业务考量,以及作者对于这些技术的理解和实际应用经验。整体架构设计旨在提高系统的可扩展性和稳定性,同时降低开发成本。无论是对于初次接触Storm的开发者,还是对实时处理有深入研究的工程师,本文都能提供有价值的参考和指导。"
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1 文档说明
该文档描述的是以 storm 为主体的实时处理架构,该架构包括了数据收集部分,
实时处理部分,及数据落地部分。
关于不同部分的技术选型与业务需求及个人对相关技术的熟悉度有关,会一一进
行分析。
该架构是本人所掌握的一种架构,可能会与其他架构有相似的部分,个人会一一
解释对其的理解。
这个文章写的很详细,相信对大家在实时处理整体理解上会有帮助的。
2 实时处理架构
2.1 整体架构图
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