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时间:2018-12-23
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1、为了适应公司新战略的发展,保障停车场安保新项目的正常、顺利开展,特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划storm实时流处理框架ppt演讲 流处理框架Storm简介 EMC中国研究院向东 提起BigData,人们往往会提起大数据的4个V:Volume,Velocity,Variety以及Value。这四个V从各个侧面说明了大数据并不是新瓶装旧酒:面对数据产生来源,产生方式,处理方式等等一系列质变,原来适用的数据挖掘/BI工具已经不再满足实际需要,人们迫切需要新的计算模式,基础架构以及开箱即用的工具集来
2、使自己的业务运行的更好。这也是当前大数据如此火热的原因。 流处理或者复杂事件处理也不是一个新概念,对此相关的研究和相应的产品已经有很多了,其中最有名的应该算开源CEP引擎Esper。相对于原有的产品,现在的流处理新贵,比如来自Yahoo!的S4和来自Twitter的Storm,到底有哪些独到的长处,让人们趋之若鹜?本文试图在Storm的基础上对此解读。 Storm简介目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解,并感受到安保行业的发展的巨大潜力,可提升其的专业水平,并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的
3、发展,保障停车场安保新项目的正常、顺利开展,特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划 任何关注大数据的有心人想必对Storm都不会陌生:Storm是由来自BackType的NathanMarz开发,后来BackType被Twitter收购并开源,随之也闻名天下。Storm核心代码是由Clojure这门极具潜力的函数式编程语言开发的,这也使得Storm格外引人注目。 Storm可以用于3种不同场景:事件流,持续计算以及分布式RPC。针对这些场景,Storm设计了自己独特的计算模型: 图一:StormTo
4、pology 1.如图一所示,Storm计算模型以Topology为单位。一个Topology是由一系列Spout和Bolt构成的图。Eventsstream会在构成Topology的Spout和Bolt之间流动。Spout负责产生event,而bolt负责处理对接收到的event进行各种处理,得出需要的计算结果。Bolt可以级联,也可以外发送event。Storm提供了一个简单的教程来示例Spout/Bolt都做了些什么, 是如何被 组装成一个Topology的,感兴趣的同学可以深入了解。@EMC中国研究院
5、版权所有 2.Streamgrouping控制着在event在Topology中如何流动。如图二所示的Topology中,Spout有2个实例,BoltA,B,目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解,并感受到安保行业的发展的巨大潜力,可提升其的专业水平,并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展,保障停车场安保新项目的正常、顺利开展,特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划 C分别有4,3,2个实例。BoltA的实例之一向外送event时,Stormruntime将按照用户创建Topolo
6、gy时指定的StreamGrouping策略把event发送到BoltB特定的实例。Storm提供了多种StreamGrouping的实现,比如ShuffleGrouping,ShuffleGrouping可以保证event在Boltinstance间随机分布,每个instance都收到相同数量的event。 图二:StormStreamgrouping 3.确保event的处理。Storm实现了一整套机制,确保消息会被完整处理 。Storm还提供了事务Topology,能够确保消息能而且仅被处理一次。 网
7、络上Storm相关的中英文文档已相当丰富,感兴趣的同志可以继续深入研究。 为什么 回到文章一开始的话题,Storm这瓶新酒,除了Twitter带来的巨大光环效应,还有那些独到的地方?实际上,Nathan自己写了一篇文章Rationale来阐明他的观点。综合下来,有以下几点:目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解,并感受到安保行业的发展的巨大潜力,可提升其的专业水平,并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展,保障停车场安保新项目的正常、顺利开展,特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划
8、1.生逢其时。MapReduce计算模型打开了分布式计算的另一扇大门,极大的降低了实现分布式计算的门槛。有了MapReduce架构的支持,开发者只需要把注意力集中在如何使用MapReduce的语义来解决具体的业务逻辑,而不用头疼诸如容错,可扩展性,可靠性等一系列硬骨头。一时间,人们拿着MapReduce这把榔头去敲各种各样的钉子,自然而然的也试图用MapRe
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