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什么是Apache Storm?

Apache Storm是一个分布式实时大数据处理系统。Storm设计用于在容错和水平可扩展方法中处理大量数据。它是一个流数据框架,具有最高的摄取率。虽然Storm是无状态的,它通过Apache ZooKeeper管理分布式环境和集群状态。它很简单,您可以并行地对实时数据执行各种操作。

Apache Storm继续成为实时数据分析的领导者。Storm易于设置和操作,并且它保证每个消息将通过拓扑至少处理一次。

Apache Storm vs Hadoop

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。

Apache Storm优势

下面是Apache Storm提供的好处列表:

  • Storm是开源的,强大的,用户友好的。它可以用于小公司和大公司。

  • Storm是容错的,灵活的,可靠的,并且支持任何编程语言。

  • 允许实时流处理。

  • Storm是令人难以置信的快,因为它具有巨大的处理数据的力量。

  • Storm可以通过线性增加资源来保持性能,即使在负载增加的情况下。它是高度可扩展的。

  • Storm在几秒钟或几分钟内执行数据刷新和端到端传送响应取决于问题。它具有非常低的延迟。

  • Storm有操作智能。

  • Storm提供保证的数据处理,即使群集中的任何连接的节点死或消息丢失。