处理大数据流常用的三种Apache框架：Storm、Spark和Samza。(主要介绍Storm)

2021-06-16 01:05

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基本上Hadoop和Storm框架用于分析大数据。两者互补，在某些方面有所不同。Apache Storm执行除持久性之外的所有操作，而Hadoop在所有方面都很好，但滞后于实时计算。下表比较了Storm和Hadoop的属性。

Storm	Hadoop
实时流处理	批量处理
无状态	有状态
主/从架构与基于ZooKeeper的协调。主节点称为nimbus，从属节点是主管。	具有/不具有基于ZooKeeper的协调的主 - 从结构。主节点是作业跟踪器，从节点是任务跟踪器。
Storm流过程在集群上每秒可以访问数万条消息。	Hadoop分布式文件系统（HDFS）使用MapReduce框架来处理大量的数据，需要几分钟或几小时。
Storm拓扑运行直到用户关闭或意外的不可恢复故障。	MapReduce作业按顺序执行并最终完成。
两者都是分布式和容错的
如果nimbus / supervisor死机，重新启动使它从它停止的地方继续，因此没有什么受到影响。	如果JobTracker死机，所有正在运行的作业都会丢失。

使用Apache Storm的例子

Apache Storm对于实时大数据流处理非常有名。因此，大多数公司都将Storm用作其系统的一个组成部分。一些值得注意的例子如下 -

Twitter - Twitter正在使用Apache Storm作为其“发布商分析产品”。 “发布商分析产品”处理Twitter平台中的每个tweets和点击。 Apache Storm与Twitter基础架构深度集成。

NaviSite - NaviSite正在使用Storm进行事件日志监控/审计系统。系统中生成的每个日志都将通过Storm。Storm将根据配置的正则表达式集检查消息，如果存在匹配，那么该特定消息将保存到数据库。

Wego - Wego是位于新加坡的旅行元搜索引擎。旅行相关数据来自世界各地的许多来源，时间不同。Storm帮助Wego搜索实时数据，解决并发问题，并为最终用户找到最佳匹配。

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文章标题：处理大数据流常用的三种Apache框架：Storm、Spark和Samza。(主要介绍Storm)
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