Storm入门:流式计算基础与核心组件解析
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更新于2024-09-03
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"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。
2020-03-22 上传
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