kafka和spark总结本文涉及到的技术版本号：scala 2.11.8kafka1.1.0spark2.3.1kafka简介kafka是一个分布式流平台，流媒体平台有三个功能发布和订阅记录流以容错的持久化的方式存储记录流发生数据时对流进行处理kafka通常用于两大类应用构件在系统或应用程序之间可靠获取数据的实时数据管道构件转换或响应数据流的实时流应用程序kafka的几个概念kafka运行在集群
转载
2023-08-27 22:00:17
125阅读
1.1 Kafka与storm整合参考这个：1.2 案列任务： 实时统计移动用户在每个小区的掉话率。项目整体架构如下：1.2.1 启动集群启动Zookeeper集群
zkServer.sh start
启动Hbase（完全分布式需要先启动Hadoop集群）
启动Kafka集群（是通过发送数据到kafka）
bin/kafka-server-start.sh config/server.pro
转载
2024-04-11 21:24:19
20阅读
本文主要介绍kafka的基础知识，文章较长。Kafka:kafka是什么:Linked in公司开发(国外公司)。外表像一个消息中间件，但不仅仅是一个消息中间件。kafka支持消息的发布订阅(消息中间件功能)，可进行流处理，在大数据领域可以看做是一个实时版的hadoop。与普通消息中间件区别：1.天生支持分布式，可以以集群方式运行。2.磁盘存储数据。3.可以进行流处理数据，极大增加了处理速度和数据
转载
2023-07-12 15:06:11
155阅读
Kafka 和 Storm 是两个广泛使用的大数据流处理框架，企业往往将这两者结合来构建实时数据处理管道。然而，在实际应用中，开发者可能会遇到集成与调试等方面的问题。以下是对如何解决“Kafka 和 Storm”问题的详尽记录。
---
### 背景定位
在某个金融科技项目中，团队需要实时处理用户交易数据并进行分析。然而，随着系统的负载增加，出现了数据丢失和延迟问题。
**时间轴（问题演进
说明：此程序使用的scala编写在spark-stream+kafka使用的时候，有两种连接方式一种是Receiver连接方式，一种是Direct连接方式。 两种连接方式简介： Receiver接受固定时间间隔的数据（放在内存中），达到固定的时间才进行处理，效率极并且容易丢失数据。通过高阶API，不用管理偏移量，由zk管理，若是拉取的数据超过，executor内存大小，消息会存放到
转载
2023-12-10 15:46:55
102阅读
1、SparkStreaming && Storm的区别？答：
SparkStreaming 是微批处理，不是真正的实时，它的实时性取决于自定义的间隔是多大。
Storm是真正意义上的实时处理，因为它是一条一条处理数据的。但Storm的吞吐量比起SparkStreaming是要小很多的。
SparkStreaming依托于Spark
转载
2024-04-17 15:25:48
55阅读
分布式实时数据处理框架——Storm1. Storm简介与核心概念1.1 Storm 简介全称为 Apache Storm，是一个分布式实时大数据处理系统。它是一个流数据框架，具有最高的获取率。它比较简单，可以并行地对实时数据执行各种操作。它通过Apache ZooKeeper 集群管理分布式环境和集群状态。Apache Storm 继续成为实时数据分析的领导者。Storm 易于设置和操作，并且它
转载
2023-10-19 22:49:09
43阅读
此页面列举了Storm的主要概念和资源连接。讨论的概念有：拓扑（Topologies）流（Streams）SpoutsBolts流分组（Stream groupings）可靠性（Reliability）任务（Tasks）Workers拓扑实时应用程序的逻辑被打包进一个Storm拓扑。一个Storm拓扑类似于MapReduce作业。一个主要的差异是MapReduce作业最终会执行完成，而一个拓扑永久
转载
2024-01-15 14:44:18
328阅读
一、概述1.kafka是什么 根据标题可以有个概念：kafka是storm的上游数据源之一，也是一对经典的组合，就像郭德纲和于谦 根据官网：http://kafka.apache.org/intro 的解释呢，是这样的： Apache Kafka® is a distributed streaming platform ApacheKafka®是一个分布
转载
2023-11-10 15:40:50
63阅读
1. Spark Streaming 工作流程和 Storm 有什么区别？Spark Streaming与Storm都可以用于进行实时流计算。但是他们两者的区别是非常大的。Spark Streaming和Storm的计算模型完全不一样，Spark Streaming是基于RDD的，因此需要将一小段时间内的，比如1秒内的数据，收集起来，作为一个RDD，然后再针对这个batch的数据进行处理。而Sto
转载
2024-01-11 18:40:13
88阅读
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，
转载
2023-09-25 16:32:28
512阅读
一、Apache Kafka1、了解Kafka1.1、Kafka是什么？有什么用？是什么？1） Apache Kafka 是一个消息队列（生产者消费者模式）2） Apache Kafka 目标：构建企业中统一的、高通量、低延时的消息平台。3） 大多的是消息队列（消息中间件）都是基于JMS标准实现的，Apache Kafka 类似于JMS的实现。有什么用？1） 作为缓冲，来异构、解耦系统。 1.2、
转载
2024-07-18 08:59:57
41阅读
1.Flink架构及特性分析Flink是个相当早的项目，开始于2008年，但只在最近才得到注意。Flink是原生的流处理系统，提供high level的API。Flink也提供 API来像Spark一样进行批处理，但两者处理的基础是完全不同的。Flink把批处理当作流处理中的一种特殊情况。在Flink中，所有 的数据都看作流，是一种很好的抽象，因为这更接近于现实世界。1.1 基本架构下
转载
2023-09-15 20:44:31
80阅读
主要参考http://www.open-open.com/lib/view/open1328286398374.html 一、简介目前大数据处理可以分为如下三个类型：复杂的批量数据处理（batch data processing），通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间。基于历史数据的交互式查询（interactive query），通常的时间跨度在数十秒到数分钟之间。基于实时
转载
2023-12-27 14:00:38
119阅读
介绍下几个基本概念 Topologies 实时应用程序的逻辑被封装在 Storm的topology中. Storm的topology类似于 MapReduce 作业. 两者之间关键的区别是 MapReduce 作业最终会完成, 而 topology任务会永远运行（除非 kill 掉它）. 一个拓扑是 Spout 和 Bolt 通过 stream groupings
转载
2024-05-28 09:48:50
117阅读
Storm风暴和Spark Streaming火花流都是分布式流处理的开源框架。这里将它们进行比较并指出它们的重要的区别。 处理模型,延迟 虽然这两个框架都提供可扩展性和容错性,它们根本的区别在于他们的处理模型。而Storm处理的是每次传入的一个事件，而Spark Streaming是处理某个时间段窗口内的事件流。因此,Storm处理一个事件可以达到秒内的延迟，而Spark Streaming
转载
2024-01-13 08:39:43
73阅读
前言本篇文章主要介绍的是SpringBoot整合kafka和storm以及在这过程遇到的一些问题和解决方案。kafka和storm的相关知识如果你对kafka和storm熟悉的话，这一段可以直接跳过！如果不熟，也可以看看我之前写的博客。一些相关博客如下。kafka和storm的环境安装地址:http://www.panchengming.com/2018/01/26/pancm70/kafka的相
原创
2018-11-29 16:31:12
1291阅读
# Storm与Storm的区别
## 引言
在现代软件开发中，很多开发者会接触到“Storm”。然而，许多人在实际工作中常常混淆“Storm”的不同版本或组件。本文旨在帮助刚入行的开发者了解Storm系统的基本概念，并阐明不同版本和组件之间的区别。
## 整体流程
在讨论具体的代码实现之前，我们先来看看整个开发过程中所需的主要步骤。下面的表格将详细列出这个流程。
| 步骤 | 描述 |
流框架基于的实现方式分为两大类。第一类是Native Streaming，这类引擎中所有的data在到来的时候就会被立即处理，一条接着一条（HINT： 狭隘的来说是一条接着一条，但流引擎有时会为提高性能缓存一小部分data然后一次性处理），其中的代表就是storm和flink。第二种则是基于Micro-batch，数据流被切分为一个一个小的批次， 然后再逐个被引擎处理。这些batch一般是以时间为
转载
2023-08-11 19:46:06
144阅读
1.Flink 概述1.1 流处理技术的演变 在开源世界里，Apache Storm 项目是流处理的先锋。Storm 最早由 Nathan Marz和创业公司 BackType 的一个团队开发，后来才被 Apache 基金会接纳。Storm 提供了低延迟的流处理，但是它为实时性付出了一些代价：很难实现高吞吐，并且其正确性没能达到通常所需的水平，换句话说，它并不能保证 exactly-once，即
转载
2024-05-18 22:39:34
102阅读
