大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 31.Strom（共14页）.pptx

完整资源地址：https://download.csdn.net/download/qq_27595745/65977804 课程列表： 01.Hadoop简介 02.MapReduce 03.Hadoop YARN 04.MapReduce Eclipse开发 05.Hadoop入门数据分析实战 06.HDFS 07.HDFS Shell命令 08.HDFS文件接口 09.MapReduce序列化 10.MapReduce MP过程进阶 11.MapReduce IO操作 12.序列化框架 13.深入MapReduce应用开发 14.Hadoop集群配置 15.Hive 16.Hive操作 17.Hive查询 18.HBase 19.Pig 20.Pig Latin 21.Pig模式与函数 22.Zookeeper 23.Zookeeper服务 24.使用Zookeeper构建应用 25.Sqoop 26.深入Sqoop的导入 27.深入Sqoop导出 28.Flume 29.Kafka 30.Kafka开发 31.Strom 32.Spark入门之Scala 。。。 【大数据与云计算教程课件】中的“31.Strom”部分详细介绍了实时数据处理框架Storm。Storm是由Twitter开源的，旨在解决随着互联网急剧发展而产生的海量数据实时处理需求。相较于传统的Hadoop，Storm在实时计算方面表现更优，特别是在实时搜索、高频交易和社交网络应用上。 Storm的核心特性包括： 1. 实时处理：与Hadoop的批处理不同，Storm通过内存处理实现高频数据的实时计算，提供高吞吐量。 2. 持续运行：与Hadoop MapReduce作业有明确开始和结束不同，Storm的Topology持续运行，无结束状态，可以实时处理不断新增的数据。 3. 高时效性：适用于需要快速响应新数据的场景，例如实时监控和报警系统。 4. 架构相似：虽然Storm和Hadoop在处理方式上有显著区别，但它们都采用了分布式处理的思想，如Storm的Nimbus类似于Hadoop的JobTracker，Supervisor对应TaskTracker。 Storm架构主要由以下组件构成： 1. Topology：实时应用程序，由Spout和Bolt组成，定义数据流的处理逻辑。 2. Nimbus：主节点，负责分配资源和调度任务，相当于Hadoop的JobTracker。 3. Supervisor：从节点，接收Nimbus的任务，启动和停止Worker进程。 4. Worker：运行具体的处理组件逻辑，等同于Hadoop的Child进程。 5. Spout：数据流的源头，生成Tuple。 6. Bolt：处理数据，可以消费多个输入流并生成新的输出流。 7. Tuple：数据传递的基本单位，类似于MapReduce中的键值对（kv对）。 流处理过程如下： - Spout生成Tuple，然后传递给Bolt进行处理。 - Bolt可以对输入的Tuples执行各种操作，如过滤、聚合、转换等，然后生成新的Tuples。 - 这个过程可以涉及多个Bolt，形成复杂的处理链路。 为了部署Storm集群，需要做好以下准备： 1. 至少三个节点，分别作为master、slave1和slave2。 2. 关闭防火墙，确保节点间通信不受阻碍。 3. 安装Zookeeper集群，因为Storm依赖Zookeeper进行集群协调。 4. 解压Storm软件包，配置storm.yaml文件，并在nimbus节点上启动Nimbus服务。 Storm提供了一个强大的实时数据处理平台，能够满足现代大数据环境中的实时分析和快速反应需求。通过与Hadoop等其他大数据工具的结合，可以构建全面的大数据处理解决方案。