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网站设计区域,越秀重点场所,最大上传大小wordpress,商业网站开发选题的目的随着越来越多的场景对Hadoop的MapReduce高延迟无法容忍#xff0c;比如网站统计、推荐系统、预警系统、金融系统(高频交易、股票)等等#xff0c;大数据实时处理解决方案#xff08;流计算#xff09;的应用日趋广泛#xff0c;目前已是分布式技术领域最新爆发点#xff…随着越来越多的场景对Hadoop的MapReduce高延迟无法容忍比如网站统计、推荐系统、预警系统、金融系统(高频交易、股票)等等大数据实时处理解决方案流计算的应用日趋广泛目前已是分布式技术领域最新爆发点而Storm更是流计算技术中的佼佼者和主流。Strom技术架构从宏观上看Storm 采用典型的 Master–Worker 架构并通过 ZooKeeper 实现去中心化的高可用设计。整个集群由 Nimbus、Supervisor 和 ZooKeeper 共同协作完成拓扑调度、任务执行与状态协调。Nimbus 是 Storm 集群的主控节点主要负责接收用户提交的 Topology、将计算任务分配到各个工作节点并监控拓扑的运行状态。Supervisor 运行在各个工作节点上负责实际执行计算任务。它会根据 Nimbus 下发的调度信息启动或关闭 Worker 进程并持续向 ZooKeeper 上报自身状态。Supervisor 本质上是资源与进程管理者真正的数据处理逻辑并不在 Supervisor 中执行。ZooKeeper 在 Storm 架构中扮演着关键的协调角色。Storm 并未将集群状态维护在 Nimbus 内存中而是将拓扑分配、心跳信息、任务状态等关键元数据统一存储在 ZooKeeper 中。这一设计使 Nimbus 和 Supervisor 都可以保持无状态从而显著提升系统的容错能力和可恢复性。Storm计算模型Storm技术架构关注的是计算任务如何被管理而非计算逻辑本身如何被表达。在此基础上Storm 进一步通过一套流式计算抽象将业务处理逻辑组织为持续运行的数据流这也构成了 Storm 的核心编程模型。Spout数据源抽象负责数据采集与消息发射Bolt计算与处理单元进行数据的过滤、转换等操作进行状态处理与业务逻辑的实现Topology由Spout和Bolt构成就像图里面一样想象成水流data代表的水流从水龙头Spout流向Tuple各个特定的Bolt进行处理最后流出结果。可以参考用Storm实现的一个流计算案例电商销售额实时监控系统加深理解大数据升级之路 | 流计算案例电商销售额实时监控系统https://blog.csdn.net/plkdthfs12138/article/details/154083021?spm1001.2014.3001.5501