大数据技术丛书:storm实时数据处理pdf

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简述信息一览：

• 1、twitter的storm系统属于哪种大数据处理系统
• 2、Storm与Spark,Hadoop相比是否有优势
• 3、大数据实时计算流程介绍

twitter的storm系统属于哪种大数据处理系统

它支持多种编程语言和库，允许开发者在集群上执行复杂的分析计算任务，包括机器学习、实时数据流处理等。由于其快速迭代能力和灵活的编程模型，Spark得到了广泛的应用。 大数据实时处理软件Storm Storm是一个开源的分布式实时计算系统，主要用于处理大数据流。

实时计算相关技术包括数据实时***集阶段、数据实时计算阶段和实时查询服务阶段，常用技术有Facebook的Scribe、LinkedIn的Kafka、Cloudera的Flume、淘宝开源的TimeTunnel、Hadoop的Chukwa以及Yahoo的STwitter的Storm、Facebook的Puma等。

Spark：Spark是一个快速的、通用的、分布式计算系统，可以用于大规模数据处理和分析。 Storm：Storm是一个分布式实时计算系统，可以用于处理流式数据。 Flink：Flink是一个分布式流处理和批处理系统，可以用于处理大规模数据集。

分布式RPC。由于Storm的处理组件是分布式的，而且处理延迟极低，所以可以作为一个通用的分布式RPC框架来使用。SparkSpark是一个基于内存计算的开源集群计算系统，目的是更快速的进行数据分析。

Storm与Spark,Hadoop相比是否有优势

Storm与Spark、Hadoop这三种框架，各有各的优点，每个框架都有自己的最佳应用场景。所以，在不同的应用场景下，应该选择不同的框架。

storm的网络直传、内存计算，其时延必然比hadoop的通过hdfs传输低得多；当计算模型比较适合流式时，storm的流式处理，省去了批处理的收集数据的时间；因为storm是服务型的作业，也省去了作业调度的时延。所以从时延上来看，storm要快于hadoop。

Storm和Spark各有优势，无法简单地判断哪个更好。答案：Storm和Spark都是大数据处理工具，各有其特点和优势。解释： Storm的特点和优势：Storm是一个分布式实时计算系统，主要用于处理大数据流。它的主要优势是处理速度快，可以实时地对数据进行处理和分析。

Spark的优势：Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，它提供了强大的计算能力和丰富的功能库。与Hadoop相比，Spark在处理数据速度方面更胜一筹，因为它***用了内存计算的方式，避免了频繁读写磁盘带来的性能损耗。此外，Spark支持多种编程语言和编程模型，包括SQL、Python、R等，使得开发更加便捷。

Spark：Spark 在 Hadoop 的基础上进行了架构上的优化。与 Hadoop 主要使用硬盘存储数据不同，Spark 更倾向于使用内存来存储数据，这使得 Spark 在处理大数据时能够提供比 Hadoop 快100倍的速度。然而，由于内存中的数据在断电后会丢失，Spark 不适合处理需要长期存储的数据。

Spark是一个快速的大数据处理框架，它提供了内存计算的能力，可以处理大规模数据的实时计算和分析任务。与传统的Hadoop MapReduce相比，Spark在处理大数据时具有更高的效率和速度。Storm是一个分布式实时计算系统，适用于处理大数据流的应用场景。

大数据实时计算流程介绍

常见流式计算引擎包括Spark、Storm和Flink。典型的实时计算流程涉及实时数据***集、消息队列缓存、流式计算引擎处理以及结果存储。Flume用于实时收集数据，消息队列则提供缓存功能。流式计算引擎如Flink执行计算任务，最后将结果存储在高速查询引擎中，以支持报表开发、多维分析或数据挖掘等应用。

实时流计算主要通过两种方式实现：Streaming API和Streaming SQL。Streaming API需要开发者编写业务逻辑，处理每条数据的到来，可以满足复杂需求如过滤、分流和窗口统计。而Streaming SQL则更简洁，通过SQL语句即可完成实时计算，甚至可以进行双流聚合操作，提供了更直观的SQL语法体验。

然后，我们来到数据建模的环节，这是大数据计算的灵魂所在。在这个阶段，数据科学家和工程师们通过E-R模型、维度建模和DataVault建模等方法，将复杂的数据结构化，以便于理解和利用。UML工具虽然在此过程中发挥辅助作用，但其核心是通过建模构建数据的逻辑框架，解决大数据的管理挑战。

数据***集是第一步，通过多个数据库接收并处理客户端数据，如电商使用MySQL、Oracle等存储事务数据，Redis与MongoDB则用于数据***集。挑战在于并发处理大量用户访问，高峰时并发量可达上百万，需部署大量数据库并实现负载均衡与分片。统计与分析环节利用分布式数据库或计算集群，处理海量数据，满足常见分析需求。

大数据处理与分析技术包括分布式计算与统计分析、深度学习与挖掘等。分布式计算如MapReduce、内存计算与流计算系统，通过并行处理实现大数据高效处理。统计分析与深度学习技术则分别针对已知数据和未知数据进行分析，挖掘数据关联性与规律性，提升预测准确性。

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