storm处理数据的两种模式是什么

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1、Storm简介

storm是一个分布式、容错的实时计算系统，起先被托管在GitHub上，遵循Eclipse  Public  License 1.0  。Storm是由BackType开发的实时处理系统，由Twitter开源

2013年，Storm进入Apache社区进行孵化；

2014年9月，晋级为Apache顶级项目

官网  http://storm.apache.org/

hadoop和storm的区别：hadoop反复启动停止，数据反复落地耗费时间，storm采用流式处理，数据不落地

数据来源：hadoop的数据是hdfs上的TB级别数据，storm是实时新增的数据；

处理过程：hadoop是分为split 、map、shuffler  、reduce等阶段、storm是由用户定义流程，流程中可以包含多个步骤，每个步骤可以是数据源（spout）或处理逻辑（bolt）

是否结束：hadoop最后是要结束的；storm是没有结束的，数据处理完是要等待新数据的进入的。

处理速度：hadoop处理堆积的数据，速度慢，storm只是处理新增的数据，时效性较高；

2、Storm架构：

Nimbus：管事，但是可以不存在，如果Nimbus挂掉，之前提价的job可以继续进行处理，后续不能继续提交，因此Nimbus的主要作用是提交任务和通过zk与Supervisor进行沟通；相当于Leader

Supervisor：

Worker

编程模型

DAG：有向无环图

Spout：源头

Bolt：bolt处理完数据会使用消息框架将信息返回给上一个Bolt或Spout；

数据传输：storm底层传输数据使用zmq或者netty

    zmq

        zmq是开源的消息传递框架；（0.9版本以上已经不用了）

   Netty

        netty是NIO的网络框架，效率比较高。之所以有netty事storm在apache之后，zmq遵循linux的协议，netty遵循的协议比较宽松。

高可用：

    异常处理，就是异常崩溃，也不影响，例如supervisor挂了，nimbus会重新调度

    消息可靠性机制保证，ack机制

可维护：

    storm UI

3、Storm处理数据的两种模式：

实时请求应答模式（同步）

Client  ----》DRPC  Server  ----》Spout---》Bolt-----》Return---》（返回给前面的drpc  server  然后再返回给Client）

对应DRPC  Server 有不同的Spout  --》DRPC  Spout  ，Topology（拓扑结构）、ReturnResult

流式处理（异步）

Client---》MQ--->Sport------>Bolt1----->bolt2--------->Storage(redis、hbase、MySQL、mq等)

        <----

Storm的wordCount

1、随机生成数据

2、切割单词

3、hash不同单词到不同的任务上去

到此，关于“storm处理数据的两种模式是什么”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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