流计算框架

Strom 应用场景 电商领域* 实时推荐系统: 基于用户实时下单或加入购物车行为，推荐相关商品，提升用户体验和销售转化率。 网站分析* 流量统计: 实时监测网站流量变化，为运营决策提供数据支撑。 其他领域* 监控预警系统: 实时监控系统指标，及时发现异常并触发告警，保障系统稳定运行。* 金融系统: 实时处理交易数据，进行风险控制和欺诈检测。

Apache Tez 为大数据处理提供 DAG 作业支持，提升数据处理速度。面向开发者，优化应用程序性能与扩展性。Tez 助力 Hadoop 应对实时查询和机器学习等场景。

流计算原理与应用 引言 传统的批处理系统难以满足实时性要求日益增长的应用场景，流计算应运而生。本章将深入探讨流计算的基本概念、核心原理以及典型应用。 基本概念 流数据: 区别于静态存储的数据集，流数据具有持续到达、无限增长等特点。 流计算: 对持续到达的数据流进行实时处理和分析，并及时输出结果。 核心原理 数据流模型: 探讨不同的数据流模型，如时间窗口、事件驱动等。 流处理引擎: 介绍常见的流处理引擎，如 Apache Flink、 Apache Storm 等，比较其架构和特点。 状态管理: 阐述流计算中的状态管理机制，包括状态存储、状态一致性等。 容错机制: 分析流计算的

业务计算的 Flink 测试总结，挺适合想搞清楚 Flink 在实际场景里到底值不值得上的你。报告里对比了几种典型的流计算任务，像是简单、时间窗口、精确计算啥的，还测了下性能和适配性，用的都是实打实的场景，靠谱。 Flink 的流式能力，在这篇测试里算是比较全面地展示了出来。不光跑了各种业务场景，还拉出来和公司原有流计算做了对比，时延、吞吐量一看就有数，适不适合，看看就知道。 测试方式也蛮实用：直接搭了套 Flink 加周边组件，跑了一遍完整流程。要是你公司也在考虑上 Flink，那这篇报告其实就像个入门地图，少踩不少坑。 顺带附上几个资源链接，想深入点可以看看： Flink 实时计算框

Storm 是一种分布式、高容错的实时计算系统，适用于处理快速生成的海量数据流。其核心优势在于低延迟、高吞吐量以及易于扩展，广泛应用于实时数据分析、机器学习、风险控制等领域。

Strom组件Topology定义了一个实时应用程序在storm中的运行结构。Nimbus负责分配资源和调度任务，Supervisor负责管理worker进程的启动和停止。Worker是执行具体组件逻辑的进程，每个spout/bolt的线程称为一个task。Spout生成源数据流，Bolt接收并处理数据。Tuple是消息传递的基本单位。Stream grouping定义了消息的分组方法。

如果你正在考虑使用 Storm 来实时数据流，肯定会觉得它是一个强大的工具。Apache Storm是一个分布式实时计算系统，可以用来无界数据流。嗯，实时方面它挺厉害的，支持多种语言，像 Java、Python 都可以。而且，它的容错性做得也到位，一旦节点出现问题，任务会自动恢复，保证了数据的完整性。 Storm 的核心组件也蛮有趣的。比如Spout，它是数据的起点，负责把数据注入到流里。而Bolt则负责做数据，比如过滤、聚合或者其他。你可以像拼积木一样将它们组合成一个Topology，一个应用的核心。 如果你做的是实时监控、在线推荐系统，或者其他需要低延迟的应用，Storm 都会是一个不错的

流领域的明星选手，Apache Flink的实时能力挺出色的。它不是“批+流”，而是真正为流设计的底层架构，响应快、扩展性强，关键是对大数据场景挺友好，像金融风控、实时监控这种用它就挺合适的。 高吞吐、低延迟，是Flink的拿手好戏。它能稳定海量数据流，还支持事件时间窗口，不怕数据乱序。配上exactly-once的容错机制，数据一致性这块你基本不用操心，恢复也快。 API 这块，DataStream和DataSet分工明确。你要写批还是流都有得选。还有像FlinkML做机器学习、Gelly搞图计算的库也都比较全，写起来不绕弯。 和别的系统对接也方便，像Kafka、HBase、HDFS、YAR

Apache Flink 是个挺强大的流框架，主要大数据的实时流。Flink 的设计比较独特，既支持高吞吐的流，又具备批能力，给开发者了多灵活性。最吸引人的特性之一是Exactly-once语义，这意味着即使发生系统故障，也能确保数据的准确性。另外，Flink 的反压机制也蛮不错，能够在数据流量过大时自动调整，避免系统崩溃。Flink 的内存管理也挺智能，它在 JVM 内自己做了优化，避免了过多的垃圾回收。它的容错机制使用了分布式快照来确保数据的稳定性。在和其他流框架比如 Spark Streaming 的对比中，Flink 在时间和容错机制上做得比 Spark 更好。如果你正在做实时数据流，

Apache Storm 的 0.9.7 版本挺适合了解实时数据的原理。它的分布式架构专为无界数据流设计，能让你超大规模的实时数据。你可以通过“topology”来构建自己的数据流应用，像 spout 和 bolt 这样的组件分别负责数据产生和任务。这个版本包含了不少关键特性，比如高容错性、低延迟、可扩展性和灵活的编程语言支持。如果你对实时计算有兴趣，尤其是想了解系统是如何保证数据无误的，Storm 的这个版本相当有用，配合它的 Trident API，还能让你复杂的、带状态的数据流。实际操作起来也比较简单，解压后你能找到启动集群的脚本和配置文件，按照文档一步步配置就能搞定。如果你正在学习实时