大数据基础知识学习-----Storm学习笔记（一）概述

Storm学习笔记总结

Storm概述

离线计算是什么

离线计算：批量获取数据、批量传输数据、周期性批量计算数据、数据展示
代表技术：Sqoop批量导入数据、HDFS批量存储数据、MapReduce批量计算数据、Hive批量计算数据

流式计算是什么

流式计算：数据实时产生、数据实时传输、数据实时计算、实时展示
代表技术：Flume实时获取数据、Kafka实时数据存储、Storm/JStorm实时数据计算、Redis实时结果缓存、持久化存储(mysql)。
离线计算与实时计算最大的区别：实时收集、实时计算、实时展示

Storm是什么

Storm是一个分布式计算框架，主要使用Clojure与Java语言编写，最初是由Nathan Marz带领Backtype公司团队创建，在Backtype公司被Twitter公司收购后进行开源。最初的版本是在2011年9月17日发行，版本号0.5.0。
2013年9月，Apache基金会开始接管并孵化Storm项目。Apache Storm是在Eclipse Public License下进行开发的，它提供给大多数企业使用。经过1年多时间，2014年9月，Storm项目成为Apache的顶级项目。目前，Storm的最新版本1.1.0。
Storm是一个免费开源的分布式实时计算系统。Storm能轻松可靠地处理无界的数据流，就像Hadoop对数据进行批处理；

Storm与Hadoop的区别

• Storm用于实时计算，Hadoop用于离线计算。
• Storm处理的数据保存在内存中，源源不断；Hadoop处理的数据保存在文件系统中，一批一批处理。
• Storm的数据通过网络传输进来；Hadoop的数据保存在磁盘中。
• Storm与Hadoop的编程模型相似

Storm	hadoop
角色	Nimbus
	Supervisor
	Worker
应用名称	Topology
编程接口	Spout/Bolt

hadoop的相关名称

• Job：任务名称
• JobTracker：项目经理（JobTracker对应于NameNode；JobTracker是一个master服务，软件启动之后JobTracker接收Job，负责调度Job的每一个子任务task运行于TaskTracker上，并监控它们，如果发现有失败的task就重新运行它。）
• TaskTracker：开发组长（TaskTracker对应于DataNode；TaskTracker是运行在多个节点上的slaver服务。TaskTracker主动与JobTracker通信，接收作业，并负责直接执行每一个任务。）
• Child：负责开发的人员
• Mapper/Reduce：开发人员中的两种角色，一种是服务器开发、一种是客户端开发

storm相关名称

• Topology：任务名称
• Nimbus：项目经理
• Supervisor：开组长
• Worker：开人员
• Spout/Bolt：开人员中的两种角色，一种是服务器开发、一种是客户端开发

Storm应用场景

Storm用来实时计算源源不断产生的数据，如同流水线生产，Storm能用到很多场景中，包括：实时分析、在线机器学习、连续计算等。

• 推荐系统：实时推荐，根据下单或加入购物车推荐相关商品
• 金融系统：实时分析股票信息数据
• 预警系统：根据实时采集数据，判断是否到了预警阈值。
• 网站统计：实时销量、流量统计，如淘宝双11效果图

Sotrm特点

• 适用场景广泛：Storm可以适用实时处理消息、更新数据库、持续计算等场景。
• 可伸缩性高：Storm的可伸缩性可以让Storm每秒处理的消息量达到很高。扩展一个实时计算任务，你所需要做的就是加机器并且提高这个计算任务的并行度。Storm使用Zookeeper来协调机器内的各种配置使得Storm的集群可以很容易的扩展。
• 保证无数据丢失：Storm保证所有的数据都被处理。
• 异常健壮：Storm集群非常容易管理，轮流重启节点不影响应用。
• 容错性好：在消息处理过程中出现异常，Storm会进行重试。