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
相关推荐
Apache Storm实时计算框架
你知道吗,Apache Storm是 Twitter 开源的流式数据框架,专为实时计算设计。它适合需要大规模实时数据的场景,比如实时数据、流式计算等。如果你正在开发需要高吞吐量、低延迟的数据应用,Storm 会是一个不错的选择。你可以把它理解成一个持续数据流的机器,数据一进来就能被马上,保证实时性和准确性。
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。
想了解得更深入,可以看看这些相关文章:[Storm 是 Twitter 开源的实时大数据框架](http://www.cp
Storm
0
2025-06-11
Storm蓝图:分布式实时计算模式
Storm是一部经典书籍,详细阐述了分布式实时计算的各种模式与实践。它提供了大量的实用案例和具体操作步骤,帮助读者掌握如何在实际项目中应用Storm技术。书中包含的内容对于大数据处理、实时分析以及系统架构设计都有重要参考价值。
Storm
13
2024-07-12
Apache Flume 2分布式日志采集框架
分布式系统里的日志采集,一直挺麻烦的对吧?Flume的插件化架构真是救星,数据从各种来源拉过来,顺畅地就能送进Hadoop。用起来感觉挺灵活,是配置文件那套,熟悉之后想改哪儿都方便。
Apache Flume的第二版,主要补充了不少实际案例,讲了怎么接入各种数据源,比如常见的日志文件、Kafka、甚至 HTTP 事件。内容不算啰嗦,重点都挺清楚,适合边看边动手试。
我自己用它做过一个小型的日志收集系统,日志从几台机器打包流到 HDFS,配置搞好后几乎不用管,稳定得。配合Hadoop做后续,简直天作之合。顺手推荐几篇相关文章,实战角度多,适合你拓展一下:
Apache Flume 与 Hadoo
Hadoop
0
2025-06-22
Hadoop 1.0.1分布式计算框架
Hadoop 1.0.1 的HDFS和MapReduce在大数据领域还是挺有分量的。这款版本为你了一个可靠、可扩展的分布式计算框架,适合做大规模数据。HDFS负责存储,它有高容错性、流式数据访问,还有超级强的吞吐量。而MapReduce则通过将任务拆分为 Map 和 Reduce 两阶段,让数据变得高效。你可以想象一下,海量数据时,它让整个过程变得简单多了。,Hadoop 还包括一些其他不错的工具,比如YARN和ZooKeeper,这些都是分布式系统中必不可少的伙伴。Hadoop 1.0.1 是它发展过程中的重要一环,虽然现在已经有新版本了,但它还是奠定了大数据框架的基础。如果你对分布式计算感
Hadoop
0
2025-06-13
Hadoop 2.2.0分布式计算框架
Hadoop 2.2.0 的源码包,真的是大数据开发的宝藏。YARN 的引入,让它不再只是跑 MapReduce 的老框架,资源调度这块灵活多了,开发 Spark、Tez 这些框架都更方便。源码读起来比较清晰,架构划分也明确,像是ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster这些核心组件都能看出思路。尤其是对 HDFS 和 MapReduce 底层感兴趣的,建议从它开始研究,能学到不少分布式设计的干货。对了,HA 支持也在里面,想搞高可用的别错过 ZKFC 的实现。
Hadoop
0
2025-06-24
Hadoop 2.6分布式框架
黑色命令行里的bin目录,几乎就是 Hadoop 操作的大本营。Hadoop 2.6 的安装包我蛮推荐的,尤其是你想搭个本地测试环境、玩玩分布式文件系统,或者写点 MapReduce 脚本练练手,这一版够稳定,也不太重。HDFS 的块存储方式挺有意思,简单说,就是把大文件拆小块,丢到不同机器上,还会自动备份,哪怕掉一台机器都不怕。2.6 里还引入了 Erasure Coding,空间利用率比以前高了不少。还有 YARN,嗯,这玩意把资源管理从 MapReduce 里拆出来了,换句话说,现在 Spark、Tez 那些也能跑在 Hadoop 上了,整个生态就活起来了。你解压hadoop-2.6-b
Hadoop
0
2025-06-25
Hadoop 2.10.2分布式框架
Hadoop-2.10.2.tar.gz 是适合用来学习和参考的 Hadoop 版本,稳定性和性能都挺不错。你如果刚接触大数据,下载这个包来熟悉下 Hadoop 的基本功能合适,毕竟它是一个主流的分布式框架。其实 Hadoop 这个东西,像是一个强大的工具箱,里面有多可以你大数据的功能,比如分布式存储 HDFS,分布式计算 MapReduce,挺多公司都在用,是在做大规模数据的时候。如果你想了解更多版本的 Hadoop,可以看看相关的下载链接,像是 Hadoop-2.7.5.tar.gz 和 hadoop-hue.tar.gz 都有,操作起来也都简单。不过需要注意的是,Hadoop 在配置上会
Hadoop
0
2025-06-24
Apache Spark 3.4.3分布式计算引擎
内存计算的 Spark 引擎,大数据是真的快。用的是Scala写的,操作分布式数据集就像本地集合那样简单直观。相比Hadoop MapReduce,它支持数据保存在内存中,省去反复读写磁盘的烦恼,跑迭代算法(比如机器学习)合适。对于做分布式计算的你来说,Spark 算是比较成熟的方案了。不只是性能好,生态也挺全,支持SQL 查询、图计算、流式,你想要的场景基本都能覆盖。安装包是spark-3.4.3-bin-hadoop3.tgz,打包好了的,拿来就能用。你用./bin/spark-shell一跑,立刻进 REPL 环境,测试点数据分分钟出结果。注意哦,虽然 Spark 自带了本地模式,但如果
spark
0
2025-06-16
Hadoop 3.0.0分布式框架源码
Hadoop 3.0.0 的源码包,蛮适合喜欢研究底层逻辑的你。不只是翻源码这么简单,里面的组件设计、模块拆解、还有不少新特性,挖下去会发现多有意思的点。尤其是对 YARN、HDFS、MapReduce 这些核心部分,源码解读还挺系统的,能帮你更好理解大数据框架背后的运行逻辑。
Hadoop
0
2025-06-16