storm sniffer抢中概率高吗 storm period

1.Storm是什么？

来实时处理数据，特点：低延迟、高可用、分布式、可扩展、数据不丢失。提供简单容易理解的接口，便于开发。

2.Storm与Hadoop的区别？

1. Storm用于实时计算，Hadoop用于离线计算。
2. 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。
3. Storm的数据通过网络传输进来；Hadoop的数据保存在磁盘中。
4. Storm与Hadoop的编程模型相似

                   

 

  3.Storm核心组件

          

         Nimbus:负责分配任务，任务调度，对任务进行监控

         Supervisor：当前物理机上的管理者，接受Nimbus分配的任务，启动和停止属于自己管理的worker进程。通过配置文件可以设置当                                  前supervisor启动多少个worker.

        Worker:执行具体任务的组建，任务有两种两类型，一种是Spout任务，一种是Bolt任务。一个worker中可同时存在多个Spout任务和                        多个Bolt任务。

       Task：worker中每一个Spout或者Bolt的线程称为一个task,在storm0.8之后，task不再与物理线程对应，不同spout/bolt的task可能会共                   享一个物理线程，该线程称为executor。默认情况下executor=thread=task

     4.Storm编程模型(Mr.Mao的图)

        

     Topology：Storm中运行的一个实时应用程序的名称。

     Spout：在一个topology中获取源数据流的组件，通常情况下spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为topology内部的源                   数据。接受外部数据源的组件，将外部数据源转化成Storm内部的数据，以Tuple为基本的传输单元下发给Bolt

      Bolt:  接受Spout发送的数据，或上游的bolt的发送的数据。根据业务逻辑进行处理。发送给下一个Bolt或者是存储到某种介                  质 上。介质可以是Redis可以是mysql，或者其他。

     Tuple：一次消息传递的基本单元，理解为一组消息就是一个Tuple。Storm内部中数据传输的基本单元，里面封装了一个List                     对象，用来保存数据。

     StreamGrouping：数据分组策略，7种：shuffleGrouping(Random函数),Non Grouping(Random函数),FieldGrouping(Hash取                                    模)、Local or ShuffleGrouping 本地或随机，优先本地

     Worker与topology：一个worker只属于一个topology,每个worker中运行的task只能属于这个topology。    反之，一个topology                                      包含多个worker，其实就是这个topology运行在多个worker上。

                                    一个topology要求的worker数量如果不被满足，集群在任务分配时，根据现有的worker先运行topology。                                      如果当前集群中worker数量为0，那么最新提交的topology将只会被标识active，不会运行，只有当集群有                                      了空闲资源之后，才会被运行。

   5.流式计算一般架构图

         （下面会一步一步实现这个流程敬请期待。。。）

          

         

1. 其中flume用来获取数据。
2. Kafka用来临时保存数据。
3. Strom用来计算数据。
4. Redis是个内存数据库，用来保存数据。