Apache Storm 的分布式实时计算框架挺强大的,尤其适合需要快速和大规模数据流的场景。它通过将数据分成多个tuple
,在不同的节点上并行,保证了速度和系统的高可用性。Storm 的设计理念挺简洁的,就是将数据流分解成一个个独立的任务,通过不同的节点进行。这不仅提高了性能,还确保了容错性,如果某个节点挂掉了,Storm 会自动重分配任务。安装包里的文件简单,你只需要先用tar
解压文件,再按步骤配置环境变量就行了。接下来,启动nimbus
、supervisor
和ui
,就能搭建起一个基础的 Storm 集群。嗯,Storm 也挺适合与其他大数据技术搭配使用,比如 Kafka 和 Hadoop。你可以把 Storm 作为实时引擎,和 Kafka 做数据流,最终将数据存储到 Hadoop 或 HBase 中。想要探索实时计算或者需要大量数据流的同学,可以试试这个版本,挺实用的。
Apache Storm 1.0.3分布式实时计算框架
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如果你对实时数据感兴趣,Storm的架构设计和性能表现都值得一看。它支持复杂的流式数据计算,且扩展性蛮好。你可以用它各种实时事件,比如金融风控、推荐系统的实时更新等。
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