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  • Storm简介——实时流式计算介绍

    概念

    实时流式计算:

           大数据环境下,流式数据将作为一种新型的数据类型,这种数据具有连续性、无限性和瞬时性。是实时数据处理所面向的数据类型,对这种流式数据的实时计算就是实时流式计算。

    特征

    实时流式计算与传统的数据处理技术不同,其具有一下特点:

            低延迟:从处理的数据角度来看,每一条数据都可以在有限的时间内由系统成功处理完成,就是响应的时间很短。

            高吞吐:从处理的过程角度来看,系统节点在单位时间内能够成功处理的数据量比较多,也就是高吞吐量。对于数据处理的目标本质来说高吞吐量和低延迟是一样的。

            高容错:由于网络或其他原因,会出现错误或不完全的数据,系统对与这些数据都具有一定的容错性,不会因为这些

    有缺失的数据导致系统崩溃。

            算法复杂点比较低:高吞吐量的必然要求,就要求使用更加高效简单的算法。

            

    使用场景

            网站后台日志实时计算处理

            运营商流量实时监控

            交通数据实时处理

    其他流式计算框架

               Queue+Worker

            Apache S4

            Spark Streaming

          (storm的计算是基于事件的,来一条数据流处理一条;spark streaming 是基于时间段来处理数据的,时间段可以越来越小,但不能基于事件来处理。这样就决定了storm的延迟性比spark streaming要小)

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/lyywj170403/p/8922002.html
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