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使用Storm实现实时大数据分析

木马童年 2019-4-29 11:05 68 0

简单和明了,Storm让大数据分析变得轻松加愉快。 当今世界,公司的日常运营经常会生成TB级别的数据。数据来源囊括了互联网装置可以捕获的任何类型数据,网站、社交媒体、交易型商业数据以及其它商业环境中创建的数据 ...

简单和明了,Storm让大数据分析变得轻松加愉快。

当今世界,公司的日常运营经常会生成TB级别的数据。数据来源囊括了互联网装置可以捕获的任何类型数据,网站、社交媒体、交易型商业数据以及其它商业环境中创建的数据。考虑到数据的生成量,实时处理成为了许多机构需要面对的首要挑战。我们经常用的一个非常有效的开源实时计算工具就是Storm—— Twitter开发,通常被比作“实时的Hadoop”。然而Storm远比Hadoop来的简单,因为用它处理大数据不会带来新老技术的交替。

Shruthi Kumar、Siddharth Patankar共同效力于Infosys,分别从事技术分析和研发工作。本文详述了Storm的使用方法,例子中的项目名称为“超速报警系统(Speeding Alert System)”。我们想实现的功能是:实时分析过往车辆的数据,一旦车辆数据超过预设的临界值 —— 便触发一个trigger并把相关的数据存入数据库。

  • 每条信息的处理都可以得到保证。
  • Storm集群管理简易。
  • Storm的容错机能:一旦topology递交,Storm会一直运行它直到topology被废除或者被关闭。而在执行中出现错误时,也会由Storm重新分配任务。

当然为了更好的理解文章,你首先需要安装和设置Storm。需要通过以下几个简单的步骤:

  • 从Storm官方下载Storm安装文件
  • 将bin/directory解压到你的PATH上,并保证bin/storm脚本是可执行的。

使用Storm实现实时大数据分析

主节点:

主节点通常运行一个后台程序 —— Nimbus,用于响应分布在集群中的节点,分配任务和监测故障。这个很类似于Hadoop中的Job Tracker。

工作节点:

工作节点同样会运行一个后台程序 —— Supervisor,用于收听工作指派并基于要求运行工作进程。每个工作节点都是topology中一个子集的实现。而Nimbus和Supervisor之间的协调则通过Zookeeper系统或者集群。

3、Zookeeper

Zookeeper是完成Supervisor和Nimbus之间协调的服务。而应用程序实现实时的逻辑则被封装进Storm中的“topology”。topology则是一组由Spouts(数据源)和Bolts(数据操作)通过Stream Groupings进行连接的图。下面对出现的术语进行更深刻的解析。

7、Spout:

8、Bolt:

在不久的将来,多智时代一定会彻底走入我们的生活,有兴趣入行未来前沿产业的朋友,可以收藏多智时代,及时获取人工智能、大数据、云计算和物联网的前沿资讯和基础知识,让我们一起携手,引领人工智能的未来!

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