Storm简介——实时流式计算介绍

标签：不同   bsp   系统   park   font   吞吐量   tor   流式   容错性   

概念

实时流式计算：

       大数据环境下，流式数据将作为一种新型的数据类型，这种数据具有连续性、无限性和瞬时性。是实时数据处理所面向的数据类型，对这种流式数据的实时计算就是实时流式计算。

特征

实时流式计算与传统的数据处理技术不同，其具有一下特点：

        低延迟：从处理的数据角度来看，每一条数据都可以在有限的时间内由系统成功处理完成，就是响应的时间很短。

        高吞吐：从处理的过程角度来看，系统节点在单位时间内能够成功处理的数据量比较多，也就是高吞吐量。对于数据处理的目标本质来说高吞吐量和低延迟是一样的。

        高容错：由于网络或其他原因，会出现错误或不完全的数据，系统对与这些数据都具有一定的容错性，不会因为这些

有缺失的数据导致系统崩溃。

        算法复杂点比较低：高吞吐量的必然要求，就要求使用更加高效简单的算法。

使用场景

        网站后台日志实时计算处理

        运营商流量实时监控

        交通数据实时处理

其他流式计算框架

           Queue+Worker

        Apache S4

        Spark Streaming

      （storm的计算是基于事件的，来一条数据流处理一条；spark streaming 是基于时间段来处理数据的，时间段可以越来越小，但不能基于事件来处理。这样就决定了storm的延迟性比spark streaming要小）

Storm简介——实时流式计算介绍

标签：不同   bsp   系统   park   font   吞吐量   tor   流式   容错性   

原文地址：https://www.cnblogs.com/lyywj170403/p/8922002.html