HadoopHadoop是磁盘级计算，进行计算时，数据在磁盘上，需要读写磁盘;Hadoop M/R基于HDFS，需要切分输入数据、产生中间数据文件、排序、数据压缩、多份复制等，效率较低。假设利用hadoop，则需要先存入hdfs，按每一分钟切一个文件的粒度来算（这个粒度已经极端的细了，再小的话hdfs上会一堆小文件），hadoop开始计算时，1分钟已经过去了，然后再开始调度任务又花了一分钟，然后作
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2023-07-31 10:37:19
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一、流式计算概念 利用分布式的思想和方法，对海量“流”式数据进行实时处理，源自业务对海量数据，在“时效”的价值上的挖掘诉求，随着大数据场景应用场景的增长，对流式计算的需求愈发增多，流式计算的一般架构图如下： Flume获取数据-->Kafka传递数据-->Strom计算数据-->Redis保存数据二、storm介绍 Apache Storm是一个分布式实时大数据处理系统
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2023-07-24 16:35:47
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# Storm 架构详解与代码示例
Apache Storm 是一个开源的实时计算系统，旨在处理大量流数据。它能够以低延迟处理数据流，使其在大数据应用中扮演着至关重要的角色。本文将通过一幅架构图以及代码示例来详细解析 Storm 的工作原理。
## Storm 架构
Storm 的核心架构包括生产者（Spout）、处理器（Bolt）和集群。生产者负责从外部数据源读取数据，而处理器则用来处理这
首先回顾map reduce框架主节点jobtracker，从节点 taskTracker。用户提交任务给jobtracker，jobtracker分配给taskTracker，我们管这些任务叫job运行的作业分为两种 map 和 reduce。Storm是一个实时计算框架主节点 nimbus 从节点 supervisor用户提交作业给nimbus， nimbus把任务分配
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2024-06-05 18:46:58
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Storm是分布式实时计算系统，用于数据的实时分析、持续计算，分布式RPC等。（备注：5种常见的大数据处理框架：· 仅批处理框架：Apache Hadoop；· 仅流处理框架：Apache Storm 和 Apache Samza；· 混合框架：Apache Spark 和 Apache Flink）水龙头出来的是水滴 不是水流柱说明单个数据量小，
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2023-07-18 15:33:27
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本文是Storm系列之一，主要介绍Storm的架构设计，推荐读者在阅读Storm介绍(一）的基础之上，阅读这一篇。本文只是作者的读书笔记，偏重于浅层次的架构介绍，如果想真正理解内部设计时候的权衡，还需要更多的去阅读Storm源码。理解Storm的架构，有助于帮助我们理解大型分布式系统设计中需要解决的问题，以及解决问题的思路，帮助我们更好的进行Storm性能调优化。架构先上一张Storm的架构图，如
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2023-09-26 12:57:41
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Storm介绍及原理
一、概述
Storm是一个开源的分布式实时计算系统，可以简单、可靠的处理大量的数据流。 Storm有很多使用场景：如实时分析，在线机器学习，持续计算，分布式RPC，ETL等等。 Storm支持水平扩展，具有高容错性，保证
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2023-08-15 13:02:09
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Storm是一个分布式的、高容错的实时计算系统。Storm适用的场景：Storm可以用来用来处理源源不断的消息，并将处理之后的结果保存到持久化介质中。由于Storm的处理组件都是分布式的，而且处理延迟都极低，所以可以Storm可以做为一个通用的分布式RPC框架来使用。(实时计算？)Storm集群架构Storm集群采用主从架构方式，主节点是Nimbus，从节点是Supervisor，有关调度相关的信
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2023-12-21 11:11:13
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1. 详述storm系统架构 Storm架构由四个部分组成: （1）Nimbus: 集群资源调度、任务分配、接收jar包； （2）Supervisor 接收nimbus分配的任务、启动、停止自己管理的worker进程（当前supervisor上worker数量由配置文件设定） （3）Worker 运行具体处理运算组件的进程（每个Worker对应执行一个Topology的子集）、worker任
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2023-07-12 17:34:43
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首先我们通过一个Storm和Hadoop的对比表格，来了解Storm中的基本概念。 接下来我们再来具体看一下这些概念。Nimbus：负责资源分配和任务调度。Supervisor：负责接受nimbus分配的任务，启动和停止属于自己管理的worker进程。Worker：运行具体处理组件逻辑的进程。Task：worker中每一个spout/bolt的线程称为一个task。在Storm0.8之后，task
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2023-06-25 16:14:10
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整体架构Storm集群主要包含Nimbus和Supervisor两部分，集群协调依赖于外部Zookeeper。 Storm特性： 1、分布式计算 2、高性能、低延时 3、可扩容 4、高度容错 5、数据可靠（ACK） Nimbus：集群管理中心，支持HA，负责接收客户端提交的拓扑（Topology），将任务分发给Supervisor，并监控Supervisor的运行状态。 Supervisor：集群
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2023-09-30 17:15:09
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1、Hadoop 是什么Hadoop是现阶段数据开发的基础，Hadoop通常是指一个更广泛的概念----Hadoop生态圈(基于或关于Hadoop的大数据开发的各种软件环境)是Apache公司使用Java语言编写的开源的，分布式系统的基础架构分布式就是，当储存数据很多很大时，一台机器储存不了时，需要将数据切成块，使用多台计算机分布式储存这些数据。由于专业的大数据的服务器比较昂贵，Hadoop解决了
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2023-07-31 17:17:30
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## Hadoop架构及代码示例
### 引言
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。它通过将数据分布式存储在集群中的多台机器上，并利用MapReduce算法进行并行计算，以实现高效的数据处理和分析。本文将介绍Hadoop的架构，并提供相关的代码示例。
### Hadoop架构图
下图展示了Hadoop的基本架构图：
，每
Hadoop的概念及架构介绍Hadoop是大数据开发所使用的一个核心框架。使用Hadoop可以方便的管理分布式集群，将海量数据分布式的存储在集群中（hdfs），并使用分布式程序来处理这些数据。（MapReduce）标题 Hadoop生态系统Hadoop由许多子系统组成，如下图： Hadoop只由Map Reduce和HDFS构成，其余都是其衍生出来的。 HDFS简介：Hdfs是Hadoop项目的核
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2023-07-12 16:53:52
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Storm集群，利用了分布式系统中经典的master/slave架构。以下显示的是一个Storm集群，其中master节点为Nimbus，slave节点有四个，称之为supervisor。在传统的master/slave架构中，都是master节点负责任务的接受、分配、监控等管理任务，从节点负责任务的执行。总的来说，storm中的主从架构，基本上也符合这个规则。(以下纯属个人理解)不过storm对
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2023-10-19 05:41:35
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一、storm 基本概念 对比Hadoop的批处理，Storm是个实时的、分布式以及具备高容错的计算系统。同Hadoop一样Storm也可以处理大批量的数据，然而Storm在保证高可靠性的前提下还可以让处理进行的更加实时；也就是说，所有的信息都会被处理。Storm同样还具备容错和分布计算这些特性，这就让Storm可以扩展到不同的机器上进行大批量的数据处理。他同样还有以下的这些特性： 易于扩展
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2023-06-26 15:24:52
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HDFS 2 architectureYARN architecture
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2023-07-10 13:32:29
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Storm是基于数据流的实时处理系统，提供了大吞吐量的实时计算能力。通过数据入口获取每条到来的数据，在一条数据到达系统的时候，立即会在内存中进行相应的计算；Storm适合要求实时性较高的数据分析场景。
1.Storm框架 上面这幅图是Stom框架图，和很多分布式系统一样，基于zk作为集群配置运行的元数据基础平台。
nimbus和supervisor是服务器端守护进程。
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2023-07-16 20:22:57
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# 开发者指南：如何实现Hadoop Hive架构图
作为一名刚入行的小白，理解Hadoop Hive的架构是一个重要的基础。本文将带你完成绘制Hadoop Hive架构图的全过程。在开始之前，我们首先梳理一下整个流程，并利用表格进行展现。
## 流程概述
以下是创建Hadoop Hive架构图的基本步骤：
| 步骤 | 描述 | 代码/
原创
2024-10-13 03:55:58
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