storm是twitter的開源流計算解決方案，因為對hadoop的mapreduce的高延遲缺點而出現。
kafka 分布式訊息系統
redis 快取資料庫
storm 流式計算
1.storm 的基本概念
2.storm 的應用場景
3.storm 和hadoop的對比
4.storm 集群的安裝的linux環境準備
5.zookeeper集群搭建
6.storm 集群搭建
7.storm 配置檔案配置項講解
8.集群搭建常見問題解決
9.storm 常用元件和程式設計 api：topology、 spout、bolt
10.storm分組策略(stream groupings)
11.使用strom開發乙個wordcount 例子
12.storm程式本地模式debug、storm程式遠端debug
13.storm事物處理
14.storm訊息可靠性及容錯原理
15.storm與 kafka整合
16.storm trident 概念
17.trident state 原理
18.trident 開發例項
19.storm drpc(分布式遠端呼叫)介紹
20.storm drpc實戰講解
21.storm on yarn 原理與配置
流式計算框架
s4s4會將資料裡的每一條記錄包裝成event事件，每個事件是乙個kv對，同時有eventtype來標示這個事件的型別。pe是s4中的基本運算單元。每個pe只負責處理自己所關心的eventtype,並且只處理自己所對應的key值的event。pe處理後可能輸出乙個或多個event。就像hadoop上...
流式計算簡介
日常工作中，我們一般會先把資料儲存在一張表中，然後對這張表的資料進行加工 分析。那這裡是先儲存在表中，那就會涉及到時效性這個概念。如果我們處理以年，月為單位的級別的資料處理，進行統計分析，個性化推薦，那麼資料的的最新日期離當前有幾個甚至上月都沒有問題。但是如果我們處理的是以天為級別，或者以小時甚至更...
Storm流式計算
下面以水廠加工的例子進行講解。人們要想喝到自來水。1 是不是需要水幫浦在水源地進行抽水 2 將抽到的水放到蓄水池裡作進一步的處理。第乙個蓄水池的實現的功能就是做沉澱。第二個蓄水池的功能就是過濾。第三個蓄水池的功能就是消毒。之後產生蓄水。3 要想上面的過程完美的進行，是不是需要乙個中控室，來告訴這些水...