Storm——高性能流式计算处理框架

Storm、Flink、Spark Streaming性能测试报告(含基准数据) 随着实时数据处理需求的爆发(如实时风控、智能监控、实时报表),流处理框架成为企业数据中台的核心组件。Storm、Flink、Spark Streaming作为最主流的三大框架,其性能差异直接影响业务落地效果。本文通过控制变量法设计测试方案,覆盖基础流处理、窗口计算、状态管理、容错恢复四大核心场景,输出可复现的基准数据,帮助技术团队根据业务需求选择最优框架。第2章:三大框架核心技术原理对比;第3-4章:测试方案设计与数学指标定义;第5章:基准测试数据与深度分析;第6章:典型业务场景适配建议; 阅读详情

Storm

简介

  • Storm是实时的,具备高容错的,分布式流处理计算框架
  • 特点:storm常驻内存,在内存中处理

与MR对比

  • MR分钟级别响应,storm毫秒级
  • MR间歇性启停,storm一直运行
  • MR数据走磁盘,storm数据走内存,而且使用零拷贝技术

架构

Storm
  • Nimbus
    • 负责客户端请求的提交,通过zookeeper与supervisor通信
  • Supervisor
    • 负责worker的启动
  • Worker
    • 负责具体的计算工作
  • topology
    • 客户端提交的任务的拓扑模型
YARN/MR
  • ResourceManager
  • Nodemanager
  • AppMaster
  • Job

编程模型

Strom
    架构设计:流式处理与实时计算 在大数据领域,流式处理和实时计算是处理实时数据的关键技术,不同的框架则提供了各自独特的特点和优势。在选择合适的框架时,需要综合考虑业务需求、技术栈、团队技术水平以及系统规模等因素。无论选择哪种框架,都需要根据实际情况进行灵活应用,不断优化和改进,以实现更高效、更可靠的实时数据处理系统。Flink vs. Spark:特点、区别和使用场景_spark和flink应用场景区别-优快云博客Kafka快速实战与基本原理详解-优快云博客。 阅读详情

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