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大数据原理-流计算

概述

静态数据：数据仓库Hive只读数据（批量计算）
流数据：大量快速、变化实时（实时计算）

三大计算框架

hadoop：离线批量处理
spark：实时查询
storm：流计算

概念

实时获取数据分析获取价值
价值随时间降低

流计算处理流程

数据实时采集：日志数据
Agent主动采集数据推送到Collector
Collector接收后实现有序、可靠、高性能的转发
存储到Store

数据实时计算：数据实时计算后可以存储或者丢弃

实时查询服务：得出结果展示、实时推送给用户

应用

需要较高的实时性要求

Storm

处理流数据的框架（相当于hadoop之于批处理）

Stream：无限的Tuple序列

Tuple是一堆值，每个值有名字相当于键值对的形式

Sqout：数据源读取数据后封装成Tuple不断生成Tuple

Bolt：Storm将Streams抽象为Bolt处理Tuple
自动执行execute（Tuple input）方法

Topology（作业==job）：数据流转换图、组件并行执行

Master：Nimbus后台
Worker：Supervisor后台，启动task
使用Zookeeper作为分布式协调组件

流程：

用户端提交Topology到Nimbus，Nimbus将任务存储在Zookeeper中，Supervisor获取分配的任务启动Worker，Worker进程执行具体的任务Task

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