Storm入门：流式计算基础与核心组件解析

"01_流式计算基础_第1天（Storm是什么、Storm核心组件、Storm编程模型）.docx" 这篇文档主要介绍了大数据领域的流式计算基础，特别是聚焦于Apache Storm框架。课程旨在帮助学习者理解离线计算与流式计算的区别，并深入掌握Storm的核心组件和编程模型。 首先，离线计算被定义为批量处理数据的过程，包括数据的获取、传输、计算和展示。代表性技术包括使用Sqoop进行数据导入，HDFS进行批量数据存储，MapReduce进行批量计算，以及Hive和任务调度平台进行数据分析。离线计算通常涉及数据仓库模型架构、数据清洗、元数据管理、数据稽查等多个环节。 流式计算则关注实时数据处理，它涉及实时数据的生成、传输、计算和显示。技术实例包括Flume实时数据采集，Kafka或MetaQ作为实时数据存储，Storm或JStorm进行实时计算，Redis用于实时结果缓存，以及MySQL等数据库进行持久化存储。流式计算的核心是快速响应不断产生的数据，提供及时的计算结果。 接下来，文档对比了离线计算与流式计算的主要区别，强调了流式计算的实时性，即实时收集、计算和展示数据的能力。Storm作为一种流式计算框架，其特点是低延迟、高可用性、分布式结构、可扩展性和数据不丢失。Storm提供了易于理解和开发的接口，特别适合处理大规模、多类型数据的实时处理需求。 Storm与Hadoop的差异在于，Storm专注于实时计算，处理的数据保持在内存中，而Hadoop主要用于离线计算，处理的数据存储在文件系统。此外，Storm的数据流通过网络传输，而Hadoop的数据存储在磁盘上。尽管两者的编程模型有相似之处，如Job、JobTracker、TaskTracker等概念，但它们在应用场景和数据处理模式上存在显著不同。 在课程内容中，"Storm的核心组件（重点掌握）"和"Storm的编程模型（重点掌握）"部分，可能涵盖了 Nimbus（资源调度器）、Supervisor（工作节点）、Worker（任务进程）、Tuple（数据结构）等关键概念，以及Topology（拓扑结构）、Spout（数据源）和Bolt（数据处理组件）的编程模型。这部分内容对于实际操作和开发Storm应用至关重要。 最后，"流式计算的一般架构图(重点掌握)"可能涉及到数据源、数据传输层、计算层和结果展示层的结构，展示了如何从数据生成到最终结果的完整流程。 这份文档为学习者提供了一个全面的入门指南，涵盖了Storm的基本概念、与Hadoop的区别以及流式计算的架构和核心组件，是深入了解实时大数据处理的宝贵资源。