Storm组件-实时处理

新增会员数计算的 Storm 实时流程挺不错的，适合用在需要大规模实时数据的场景。流程分为多个组件，其中NewMemberParseBolt负责过滤异常数据，解析出所需字段并发射Tuple；NewMemberSpout从 MQ 中读取数据，发射Tuple；通过NewMemberSum2RedisBolt来计算总的新增会员数，并把数据存入 Redis。每分钟定时发射结果的功能由NewMemberSumBolt实现，数据最终会被写入 MySQL 或 MQ，形成一个完整的实时链。整体来说，这个架构适合你在流式数据计算中使用，操作也灵活哦。如果你正在用 Storm 类似的实时数据流，还是蛮推荐这个方案

将分析实时处理技术在不同章节中的应用，涵盖了课程介绍、实时流处理初步认识、Flume分布式日志收集框架、Kafka分布式发布订阅消息系统等内容，同时探讨了Spark Streaming的入门、核心概念与编程、进阶与案例实战，以及其与Flume和Kafka的整合。

Storm的工作流程可以概括为以下四个步骤： 用户将Topology提交到Storm集群。 Nimbus负责将任务分配给Supervisor，并将分配信息写入Zookeeper。 Supervisor从Zookeeper获取分配的任务，并启动Worker进程来处理任务。 Worker进程负责执行具体的任务。

实时的利器，适合你这种想搞明白Spark Streaming怎么玩的开发者。一本书讲透微批的来龙去脉，什么是把实时数据分批搞，怎么做到既快又稳，都说得明明白白。响应也快，代码也好维护，蛮适合做实时日志、告警系统的。讲到RDD和DAG，作者也没绕圈子，直接就用直白的话解释了概念，嗯，挺接地气的。就像老司机带你上高速，一路有方向、有细节，连Kafka、Flume、Socket这些常用数据源接入也讲到了。窗口函数、容错机制这种事，做实时系统的你肯定关心。书里不仅讲了怎么用，还给了不少配置技巧和注意点。比如怎么设置检查点、怎么恢复故障，蛮实用的。它还讲到Spark SQL、MLlib怎么和流结合，嗯，

知识准备： 分布式系统概念 Storm 架构和组件 代码编写： 创建 Spout 和 Bolt 定义数据流拓扑 程序发布： 本地模式和集群模式 故障处理和监控

如果你对实时数据流有兴趣，那Storm Applied: Strategies for real-time event processing这本书挺值得看看。它详细了Storm框架的应用策略，了如何大规模实时数据流。书中的内容适合有一定开发经验的同学，能让你对Storm有个更加深入的理解。你可以学习到如何优化数据流的流程，提高实时性。嗯，它的实际应用场景也蛮多的，像是实时监控、数据等，能你提高项目的响应速度和数据能力。结合书中的策略，不仅能提高系统的稳定性，还能提升你的技术水平。对于有兴趣深入研究Storm的开发者，这本书是个不错的参考资源。如果你需要更多关于Storm的资料，以下链接也可以帮

大数据实时介绍（图说）使用Spark SQL时必须导入以下依赖包：org.apache.spark:spark-sql_2.10:1.6.1 和 org.apache.spark:spark-hive_2.10:1.6.1 。

本书详细介绍了基于Storm的开发环境搭建和实时系统测试的实用方法及实战案例，以及应用最佳实践将系统部署至云端的方法。你将学习到如何构建包含统计面板和可视化功能的实时日志处理系统。通过集成Storm、Cassandra、Cascading和Hadoop，了解如何建立实时大数据解决方案用于文字挖掘。书中涵盖了利用不同编程语言在Storm集群中实现特定功能，并最终将解决方案部署至云端的方法。每一步都应用了成熟的开发和操作实践，确保产品交付的可靠性。

Storm，作为一种实时流处理框架，自2016年以来一直在业界广泛应用。其高效处理实时数据流的能力，使其成为许多大型数据处理系统的首选工具之一。