在如今這個資訊高速增長的今天，資訊實時計算處理能力已經是一項專業技能了，正是因為有了這些需求的存在才使得分布式，同時具備高容錯的實時計算系統storm才變得如此受歡迎，為什麼這麼說呢？下面看看新霸哥的介紹。
優點之一：高可靠性
對storm有了解的朋友可能會知道spout發出的訊息後續可能會觸發產生成千上萬條訊息，可以形象的理解為一棵訊息樹，其中spout發出的訊息可以非常形象的比喻為樹根，storm會跟蹤這棵訊息樹的處理情況，只有當這棵訊息樹中的所有訊息都被處理了，storm才會認為spout發出的這個訊息已經被「完全處理」。如果這棵訊息樹中的任何乙個訊息處理失敗了，或者整棵訊息樹在限定的時間內沒有「完全處理」，那麼spout發出的訊息就會重發。
支援多種程式語言
新霸哥發現多語言協議是storm內部的一種特殊協議，允許spout或者bolt使用標準輸入和標準輸出來進行訊息傳遞，傳遞的訊息為單行文字或者是json編碼的多行。
支援本地模式
簡單的來說就是在程序中模擬乙個storm集群的所有功能，以本地模式執行topology跟在集群上執行topology類似，這對於我們開發和測試來說非常有用。
高容錯性是一項很重要的指標
任何乙個程式在執行的過程中都會有異常情況的出現，如果在訊息處理過程中出了一些異常，storm會重新安排這個出問題的處理單元。storm保證乙個處理單元永遠執行，如果你要殺掉這個處理單元就不會執行了。
實時大資料處理框架Storm 推送系統
2.1 分塊 a.資料來源延遲問題 資料高峰時期，由於資料來源一般來自資料庫bin log日誌,讀取執行緒數與讀取速度等因素都可能導致資料來源延遲。b.topic分割槽個數問題 分割槽個數決定了同一組消費者的最大個數。c.storm併發度設定 spout併發度,bolt併發度 d.推送系統消費者個數...
大資料流式計算 storm 基礎
一 目標 二 storm是什麼？開源的 分布式 流式計算系統 三 分布式起源 四 批量計算與流式計算的對比 流式計算 批量計算的api 推特的summing bird 谷歌的clouddataflow，介面均開源。五 storm元件 主從結構 簡單 高效，但主節點存在單點問題 對稱結構 複雜 效率較...
大資料處理
大資料處理的流程主要包括以下四個環節 採集 匯入 預處理 統計 分析 挖掘，下面針對這四環節進行簡單闡述。大資料處理之一 採集 在大資料的採集過程中，其主要特點和挑戰是併發數高，因為同時有可能會有成千上萬的使用者來進行訪問和操作，比如火車票售票 和 它們併發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集...