ApacheStorm：实时处理与大数据分析的利器

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"【翻译】《大数据分析：ApacheStorm视角》是一篇深入探讨大数据时代下实时处理和数据挖掘的重要论文。随着技术进步带来的新概念和挑战，大数据已成为企业获取竞争优势的关键要素。论文首先强调了大数据的核心价值，即通过有效地管理和利用海量数据来提高业务决策的准确性和效率。大数据不仅仅是数据的积累，更在于如何实时、高效地处理这些数据，以挖掘其中隐藏的商业价值。作者指出，实时处理工具在大数据分析中的作用日益凸显，而ApacheStorm正是这种工具的代表，它作为实时计算的领导者，具备低延迟处理新生成数据的能力，与传统的批量处理工具如Hadoop形成了鲜明对比。文章特别聚焦于Twitter数据作为大数据源的研究案例，探讨如何通过ApacheStorm进行实时流处理，而不是采用批量处理方法。这样做的目的是为了满足在快速变化的信息环境中对实时分析的需求，即所谓的流处理。然而，研究并未涵盖大数据分析的所有方面，而是侧重于在Twitter数据流中应用ApacheStorm进行特定的分析，展示其在实时数据分析领域的实用性。总结来说，这篇论文深入剖析了大数据分析在商业环境中的重要性，特别介绍了ApacheStorm在实时处理中的关键角色，并通过实际案例展示了如何在Twitter数据流中运用这一工具。对于那些寻求优化数据处理流程，尤其是实时分析的企业和技术人员，这篇论文提供了有价值的参考和实践指导。"

【翻译】Big Data Analysis: Apache Storm

Perspective 大数据分析：Apache Storm视

角

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摘要 Abstract

技术的繁荣导致了新概念和新挑战的出现。大数据是当今人们谈论的术语之一。在商业竞争中，大数据

正成为竞争优势的同义词。尽管大数据带来了巨大的好处，但也伴随着一些严峻的挑战，当涉及到大数

据分析时，它需要一些严肃的思考。在业界最受信任的实时处理和容错工具Apache Storm的帮助下，

本研究利用Twitter数据样本，探索大数据术语及其分析概念。

关键词 - Big Data, Apache Storm, real-time processing, open Source.

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1 介绍 Introduction

大数据已经成为最重要的技术之一，它改变了企业使用信息的方式，以改善其商业模式和体验。大

数据是一段时间以来出现的数据技术管理的结合。大数据使企业能够在正确的时间、正确的动作管理、

存储和使用海量数据，从而获得准确性和效率。大数据的关键在于必须以一种满足业务需求的方式管理

数据。许多企业正在以不同的方式来收集巨大的数据，这有助于他们发现隐藏的模式，这些隐藏的模式

存在于巨大的数据中，可以给他们的商业模式带来革命。随着企业开始评估新的大数据结果的类型，引

用[1]将会告诉你答案。要执行大数据结果，就必须建立基金会，支持数据的管理、传播和多功能性。因

此，建立业务和专门的过程来使用这个重要的工程模式是至关重要的。在流处理中，与体积的概念相

反，速度的概念是决定性的。因此需要一种处理工具，它可以以更快的速度处理新生成的信息，保证处

理和低延迟。因此，需要新的武器来为如此快速的信息做准备。“Apache Storm”是实时计算工具的领导

者之一，它保证了以极低的延迟处理新生成的信息。Hadoop是目前使用最多的工具；尽管Hadoop工

作得很好，但它只是批量处理数据，这就是为什么它肯定不是分析最新形式数据的最佳工具。实时处理

数据现在是一种越来越普遍的需求。这种现象被称为流处理，换句话说，在连续运动中分析实时数据。

本研究仅限于使用twitter作为大数据的来源，不会解决大数据分析中通常会出现的所有问题，但本研究

会尝试处理连续的tweets流，而不是像Hadoop那样批量处理数据。本文将重点探讨大数据分析及其工

具，包括Apache Strom，并将在第2节中介绍可用工具与Apache Strom的比较及其说明；第三节将讨

论材料和方法；第4节将讨论使用Strom分析大数据的结果；最后第五部分是讨论和未来的工作。

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2 相关文献综述 Review Of Related Literature

大数据这个术语被许多组织使用，但并没有一个标准的定义。大数据意味着大量的信息；然而，将

信息分类为大数据不仅是大数据的突出特征。而是三种不同的属性，即数量、种类和速度，结合在一起

创造了大数据。这三个属性通常被称为大数据的3v。现在，组织不仅仅是管理他们的信息。组织外的人

创造了更多的实时信息，这些信息对于熟练地理解业务非常重要。基于这几点，实时信息来源于许多不

同种类的不同来源；它可以是来自非正式社区、图片信息、地理区域、日志和传感器信息等的内容。依

赖于同质数据结构的传统数据库无法处理此异构数据，因此不太适合大数据[2]。那么我们所说的“实时”

是什么意思呢?首先，首先要理解，这个术语可以有两个不同的观点，这取决于这个术语是在什么背景

下使用的。如果在信息的上下文中使用它，则意味着转换最新的可用信息，在生成大量数据时处理这些

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