第8章-Storm—基于拓扑的流数据实时计算系统

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storm的用法

storm的用法一、了解Storm大数据处理框架Storm是一个用于实时流数据处理的分布式计算框架。

它由Twitter公司开发，并于2011年发布。

作为一个开源项目，Storm主要用于处理实时数据，比如实时分析、实时计算、流式ETL等任务。

二、Storm的基本概念及特点1. 拓扑（Topology）：拓扑是Storm中最重要的概念之一。

它代表了整个计算任务的结构和流程。

拓扑由一系列组件组成，包括数据源（Spout）、数据处理节点（Bolt）以及它们之间的连接关系。

2. 数据源（Spout）：Spout负责从外部数据源获取数据，并将其发送给Bolt进行处理。

在拓扑中，通常会有一个或多个Spout进行数据输入。

3. 数据处理节点（Bolt）：Bolt是对数据进行实际处理的模块。

在Bolt中可以进行各种自定义的操作，如过滤、转换、聚合等，根据业务需求不同而定。

4. 流组（Stream Grouping）：Stream Grouping决定了从一个Bolt到下一个Bolt 之间的任务调度方式。

Storm提供了多种Stream Grouping策略，包括随机分组、字段分组、全局分组等。

5. 可靠性与容错性：Storm具有高可靠性和容错性的特点。

它通过对任务状态进行追踪、失败重试机制和数据备份等方式，确保了整个计算过程的稳定性。

6. 水平扩展：Storm可以很方便地进行水平扩展。

通过增加计算节点和调整拓扑结构，可以实现对处理能力的无缝提升。

三、Storm的应用场景1. 实时分析与计算：Storm适用于需要对大规模实时数据进行即时分析和计算的场景。

比如金融领域中的实时交易监控、电商平台中用户行为分析等。

2. 流式ETL：Storm可以实现流式ETL（Extract-Transform-Load）操作，将源数据进行抽取、转换和加载到目标系统中，并实时更新数据。

3. 实时推荐系统：通过结合Storm和机器学习算法，可以构建快速响应的实时推荐系统。

storm的5个主要术语

Storm的5个主要术语Storm是一个开源分布式实时计算系统，它被广泛应用于大规模数据处理和实时分析。

在Storm中，有一些主要的术语被用来描述其核心概念和工作原理。

本文将详细介绍Storm的5个主要术语，包括拓扑（Topology）、流（Stream）、Spout、Bolt和任务（Task）。

1. 拓扑（Topology）拓扑是Storm中最基本的概念之一。

它表示了一个实时计算任务的结构和流程。

拓扑由多个组件（Component）组成，每个组件负责特定的数据处理任务。

组件之间通过流进行连接，形成了一个有向无环图。

拓扑可以看作是一个数据处理的蓝图，它定义了数据从输入到输出的整个计算过程。

在拓扑中，每个组件都可以并行执行，并且可以在不同节点上进行分布式部署。

通过合理设计拓扑结构，可以实现高效的数据处理和并行计算。

2. 流（Stream）流是Storm中用来传递数据的基本单位。

它代表了一系列具有相同类型的数据项，在拓扑中从一个组件流向另一个组件。

流可以包含多个字段，每个字段都有特定的类型和含义。

在拓扑中，流可以被分为多个分支，每个分支可以由不同的组件处理。

这种方式使得数据可以以不同的路径进行处理，从而实现更灵活和高效的计算。

同时，流还支持多种操作，如过滤、聚合、转换等，可以对数据进行各种形式的处理和加工。

3. SpoutSpout是Storm中用于数据输入的组件。

它负责从外部数据源读取数据，并将其发送到拓扑中的下一个组件。

Spout可以读取各种不同类型的数据源，如消息队列、文件系统、数据库等。

在拓扑中，Spout通常是数据流的起点。

它以一定的速率产生数据，并通过流发送给下一个组件进行处理。

Spout还可以实现可靠性保证机制，确保数据不会丢失或重复发送。

通过合理配置Spout的并行度和任务数，可以实现高吞吐量和低延迟的数据输入。

4. BoltBolt是Storm中用于数据处理和计算的组件。

它接收来自上游组件（如Spout或其他Bolt）传递过来的数据流，并对其进行加工、过滤、聚合等操作。

storm的用法总结大全

storm的用法总结大全- Storm是一个开源的实时大数据处理系统，用于处理实时数据流。

它可以与Hadoop 集成，提供高性能的实时数据处理能力。

- Storm可以用于实时分析和处理大规模数据流，如日志数据、传感器数据等。

它可以处理来自不同数据源的数据流，并将数据流分发到不同的处理单元进行处理。

- Storm使用一种称为拓扑（Topology）的方式来描述数据处理流程。

拓扑是由多个处理单元（称为Bolt）和连接它们的数据流（称为Spout）组成的。

- Spout可以从数据源中读取数据，并将数据流发射给Bolt进行处理。

Bolt可以对数据进行转换、过滤、聚合等操作，并将结果发射给下一个Bolt进行处理。

多个Bolt可以并行地执行不同的处理任务。

- Storm的拓扑可以灵活地配置，可以按照需要添加、删除、修改Bolt和Spout。

它支持高可靠性、高吞吐量的数据流处理，并且可以实现在不同的节点之间进行任务的负载均衡。

- Storm提供了可扩展性和容错性，可以通过水平扩展集群节点来处理更大规模的数据流，并且在节点故障时能够保证处理的连续性。

- Storm提供了丰富的API和工具，可以方便地开发和调试数据处理拓扑。

它支持多种编程语言，如Java、Python等，并提供了强大的拓扑调试和可视化工具，方便监控和管理拓扑的运行状态。

- Storm可以与其他大数据处理框架（如Hadoop、Hive、HBase等）集成，在数据处理过程中实现数据的交换和共享。

它还可以与消息中间件（如Kafka、RabbitMQ等）和实时数据库（如Redis、Cassandra等）集成，实现与其他系统的无缝连接。

- Storm有广泛的应用场景，如实时推荐系统、实时风控系统、实时数据分析、实时监控和报警等。

它在互联网、金融、电信、物联网等领域都有着广泛的应用。

w3cschool-Storm入门教程

w3cschool-Storm⼊门教程1.什么是stormStorm是Twitter开源的分布式实时⼤数据处理框架，被业界称为实时版Hadoop。

随着越来越多的场景对Hadoop的MapReduce⾼延迟⽆法容忍，⽐如⽹站统计、推荐系统、预警系统、⾦融系统(⾼频交易、股票)等等，⼤数据实时处理解决⽅案（流计算）的应⽤⽇趋⼴泛，⽬前已是分布式技术领域最新爆发点，⽽Storm更是流计算技术中的佼佼者和主流。

按照storm作者的说法，Storm对于实时计算的意义类似于Hadoop对于批处理的意义。

Hadoop提供了map、reduce原语，使我们的批处理程序变得简单和⾼效。

同样，Storm也为实时计算提供了⼀些简单⾼效的原语，⽽且Storm的Trident是基于Storm原语更⾼级的抽象框架，类似于基于Hadoop的Pig框架，让开发更加便利和⾼效。

2.storm应⽤场景推荐系统（实时推荐，根据下单或加⼊购物车推荐相关商品）、⾦融系统、预警系统、⽹站统计（实时销量、流量统计，如淘宝双11效果图）、交通路况实时系统等等。

3.storm的⼀些特性1.适⽤场景⼴泛： storm可以实时处理消息和更新DB，对⼀个数据量进⾏持续的查询并返回客户端（持续计算），对⼀个耗资源的查询作实时并⾏化的处理(分布式⽅法调⽤，即DRPC），storm的这些基础API可以满⾜⼤量的场景。

2. 可伸缩性⾼: Storm的可伸缩性可以让storm每秒可以处理的消息量达到很⾼。

扩展⼀个实时计算任务，你所需要做的就是加机器并且提⾼这个计算任务的并⾏度。

Storm使⽤ZooKeeper来协调集群内的各种配置使得Storm的集群可以很容易的扩展。

3. 保证⽆数据丢失：实时系统必须保证所有的数据被成功的处理。

那些会丢失数据的系统的适⽤场景⾮常窄，⽽storm保证每⼀条消息都会被处理，这⼀点和S4相⽐有巨⼤的反差。

4. 异常健壮： storm集群⾮常容易管理，轮流重启节点不影响应⽤。

论Storm分布式实时计算工具

论Storm分布式实时计算工具作者：沈超邓彩凤来源：《中国科技纵横》2014年第03期【摘要】互联网的应用催生了一大批新的数据处理技术，storm分布式实时处理工具以其强大的数据处理能力、可靠性高、扩展性好等特点，在近几年得到越来越广泛的关注和应用。

【关键词】分布式实时计算流处理1 背景及特点互联网的应用正在越来越深入的改变人们的生活，互联网技术也在不断发展，尤其是大数据处理技术，过去的十年是大数据处理技术变革的十年，MapReduce，Hadoop以及一些相关的技术使得我们能处理的数据量比以前要大得多得多。

但是这些数据处理技术都不是实时的系统，或者说，它们设计的目的也不是为了实时计算。

没有什么办法可以简单地把hadoop变成一个实时计算系统。

实时数据处理系统和批量数据处理系统在需求上有着本质的差别。

然而大规模的实时数据处理已经越来越成为一种业务需求了，而缺少一个“实时版本的hadoop”已经成为数据处理整个生态系统的一个巨大缺失。

而storm的出现填补了这个缺失。

Storm出现之前，互联网技术人员可能需要自己手动维护一个由消息队列和消息处理者所组成的实时处理网络，消息处理者从消息队列取出一个消息进行处理，更新数据库，发送消息给其它队列等等。

不幸的是，这种方式有以下几个缺陷：单调乏味：技术人员花费了绝大部分开发时间去配置把消息发送到哪里，部署消息处理者，部署中间消息节点—设计者的大部分时间花在设计，配置这个数据处理框架上，而真正关心的消息处理逻辑在代码里面占的比例很少。

脆弱：不够健壮，设计者要自己写代码保证所有的消息处理者和消息队列正常运行。

伸缩性差：当一个消息处理者的消息量达到阀值，需要对这些数据进行分流，配置这些新的处理者以让他们处理分流的消息。

Storm定义了一批实时计算的原语。

如同hadoop大大简化了并行批量数据处理，storm的这些原语大大简化了并行实时数据处理。

storm的一些关键特性如下：适用场景广泛：storm可以用来处理消息和更新数据库（消息流处理），对一个数据量进行持续的查询并返回客户端（持续计算），对一个耗资源的查询作实时并行化的处理（分布式方法调用），storm的这些基础原语可以满足大量的场景。

云计算与大数据技术课后习题

第一章云计算与大数据基础1.在信息产业的发展历程中。

硬件驱动力，网络驱动力，作为两个重要的内在动力在不同的时期起着重要的作用6．MapReduce思想来源LISP语言7。

按照资源封装层次，云计算分为 Iaas paas saas三种8。

教材P2 1。

1.210。

教材P8 1。

2。

211. 教材P10 1.2.3第二章云计算与大数据相关技术1。

一致性hash算法原理:哈希算法是一种从稀疏值到紧密值范围的映射方法，在存储和计算定位时可以被看做是一种路由算法。

通过这种路与哦算法文件块能被唯一的定位到一个节点的位置.传统的hash算法容错性和扩展性都不好，无法有效的适应面向数据系统节点的动态变化。

意思就是当集群需要增加节点，传统的hash算法不容易检测到新增加的节点,此为扩展性不好，而一致性hash算法增加一个节点只会影响增加的这个节点到前一个节点之间的数据.容错性就是如果不幸一个机器C宕机了，那么机器B和C之间的数据都会被D执行，那么受影响的数据只是机器B和C之间的数据。

当然,容错性和扩展性对于节点数较多的集群是比较有意义的，对于节点较少的集群似乎这两个特性并没有什么诱惑力。

一致性hash的实际目的就是解决节点频繁变化时的任务分配问题,一致性hash将整个hash值空间组织成一个虚拟圆环，我们这里假设某hash函数H值空间为0~（2^32—1），即32位无符号整形。

下面简述一下一致性hash的原理：这是一致性hash的整个值空间0～（2^32-1）下一步将各个服务器使用Hash进行一个哈希，具体可以选择服务器的ip或主机名作为关键字进行哈希,这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置，假设使用四台机器进行hash：将数据key使用相同的函数Hash计算出哈希值，并确定此数据在环上的位置，从此位置沿环顺时针“行走”，第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器。

例如我们有Object A、Object B、Object C、Object D四个数据对象,经过哈希计算后，在环空间上的位置如下：根据一致性哈希算法，数据A会被定为到Node A上，B被定为到Node B上，C被定为到Node C上，D被定为到Node D上下面我们看看当集群机器比较少的情况例如系统中只有两台服务器，其环分布如下，此时必然造成大量数据集中到Node A上，而只有极少量会定位到Node B上。

storm简介

使用Storm实现实时大数据分析！实时Storm大数据摘要：随着数据体积的越来越大，实时处理成为了许多机构需要面对的首要挑战。

Shruthi Kumar和Siddharth Patankar在Dr.Dobb’s上结合了汽车超速监视，为我们演示了使用Storm进行实时大数据分析。

CSDN在此编译、整理。

简单和明了，Storm让大数据分析变得轻松加愉快。

当今世界，公司的日常运营经常会生成TB级别的数据。

数据来源囊括了互联网装置可以捕获的任何类型数据，网站、社交媒体、交易型商业数据以及其它商业环境中创建的数据。

考虑到数据的生成量，实时处理成为了许多机构需要面对的首要挑战。

我们经常用的一个非常有效的开源实时计算工具就是Storm —— Twitter开发，通常被比作“实时的Hadoop”。

然而Storm远比Hadoop来的简单，因为用它处理大数据不会带来新老技术的交替。

Shruthi Kumar、Siddharth Patankar共同效力于Infosys，分别从事技术分析和研发工作。

本文详述了Storm的使用方法，例子中的项目名称为“超速报警系统（Speeding Alert System）”。

我们想实现的功能是：实时分析过往车辆的数据，一旦车辆数据超过预设的临界值——便触发一个trigger并把相关的数据存入数据库。

Storm对比Hadoop的批处理，Storm是个实时的、分布式以及具备高容错的计算系统。

同Hadoop 一样Storm也可以处理大批量的数据，然而Storm在保证高可靠性的前提下还可以让处理进行的更加实时；也就是说，所有的信息都会被处理。

Storm同样还具备容错和分布计算这些特性，这就让Storm可以扩展到不同的机器上进行大批量的数据处理。

他同样还有以下的这些特性：∙易于扩展。

对于扩展，你只需要添加机器和改变对应的topology（拓扑）设置。

Storm 使用Hadoop Zookeeper进行集群协调，这样可以充分的保证大型集群的良好运行。

storm原理

storm原理Storm是一个分布式实时计算系统，它可以处理海量的实时数据流，并且能够在毫秒级别内对数据进行处理和分析。

Storm的原理是基于流处理模型，它将数据流分成一系列的小批次，然后对每个小批次进行处理和分析，最终将结果输出到目标系统中。

Storm的核心组件是Nimbus和Supervisor。

Nimbus是Storm的主节点，它负责管理整个集群的拓扑结构和任务分配。

Supervisor是Storm的工作节点，它负责接收Nimbus分配的任务，并且在本地执行任务。

Storm的数据流模型是基于DAG（有向无环图）的，每个节点代表一个数据处理单元，节点之间的边代表数据流。

Storm的拓扑结构是由Spout和Bolt组成的。

Spout是数据源，它从外部数据源中读取数据，并将数据发送到Bolt中进行处理。

Bolt是数据处理单元，它接收Spout发送的数据，并且对数据进行处理和分析，最终将结果输出到目标系统中。

Storm的数据流模型是基于流处理模型的，它可以实现实时数据处理和分析。

Storm的数据流模型是基于DAG的，它可以实现高效的数据处理和分析。

Storm的拓扑结构是由Spout和Bolt组成的，它可以实现灵活的数据处理和分析。

Storm的优点是可以实现实时数据处理和分析，它可以处理海量的实时数据流，并且能够在毫秒级别内对数据进行处理和分析。

Storm的缺点是需要一定的技术水平才能使用，而且需要一定的硬件资源才能支持。

总之，Storm是一个非常强大的分布式实时计算系统，它可以处理海量的实时数据流，并且能够在毫秒级别内对数据进行处理和分析。

Storm的原理是基于流处理模型，它将数据流分成一系列的小批次，然后对每个小批次进行处理和分析，最终将结果输出到目标系统中。

Storm的优点是可以实现实时数据处理和分析，它可以处理海量的实时数据流，并且能够在毫秒级别内对数据进行处理和分析。

Storm的缺点是需要一定的技术水平才能使用，而且需要一定的硬件资源才能支持。

storm架构及原理

storm架构及原理storm 架构与原理1 storm简介1.1 storm是什么如果只⽤⼀句话来描述是什么的话：分布式 && 实时计算系统。

按照作者的说法，storm对于实时计算的意义类似于hadoop对于批处理的意义。

Hadoop（⼤数据分析领域⽆可争辩的王者）专注于批处理｡这种模型对许多情形（⽐如为⽹页建⽴索引）已经⾜够,但还存在其他⼀些使⽤模型,它们需要来⾃⾼度动态的来源的实时信息｡为了解决这个问题,就得借助 Nathan Marz 推出的 storm（现在已经被Apache 孵化）storm 不处理静态数据,但它处理连续的流数据。

1.2 storm 与传统的⼤数据storm 与其他⼤数据解决⽅案的不同之处在于它的处理⽅式。

Hadoop 在本质上是⼀个批处理系统｡数据被引⼊ Hadoop ⽂件系统(HDFS) 并分发到各个节点进⾏处理｡当处理完成时,结果数据返回到 HDFS 供始发者使⽤。

storm ⽀持创建拓扑结构来转换没有终点的数据流。

不同于 Hadoop 作业,这些转换从不停⽌,它们会持续处理到达的数据。

Hadoop 的核⼼是使⽤ Java™ 语⾔编写的,但⽀持使⽤各种语⾔编写的数据分析应⽤程序。

⽽ Twitter Storm 是使⽤ Clojure语⾔实现的。

Clojure 是⼀种基于虚拟机 (VM) 的语⾔,在 Java 虚拟机上运⾏。

但是,尽管 storm 是使⽤ Clojure 语⾔开发的,您仍然可以在 storm 中使⽤⼏乎任何语⾔编写应⽤程序｡所需的只是⼀个连接到 storm 的架构的适配器。

已存在针对 Scala，JRuby，Perl 和 PHP 的适配器,但是还有⽀持流式传输到 Storm 拓扑结构中的结构化查询语⾔适配器。

2 Hadoop 架构的瓶颈Hadoop是优秀的⼤数据离线处理技术架构,主要采⽤的思想是“分⽽治之”,对⼤规模数据的计算进⾏分解,然后交由众多的计算节点分别完成,再统⼀汇总计算结果。

《云计算与大数据技术应用》Strom——基于拓扑的流数据实时计算框架

Storm-Yarn体系架构
Storm-Yarn体系架构
Storm-Yarn首先向Yarn Resource Manager发出请求启动一个Storm Master应用，如图中第①步操作。
然后Storm Master在本地启动Storm Nimbus Server和Storm UI Server，如图中第②和第 ③步操作。
Flink介绍及与Storm对比
THANKS
在Topology中产生数据源的组件。通常Spout获取数据源的数据，再调用nextTuple函数，发送数据供Bolt消费
在Topology中接收Spout的数据，再执行处理的组件。Bolt可以执行过滤、函数操作、合并、写数据库等操作。Bolt接收到消息后调用execute函数，用户可以在其中执行相应的操作
Strom
Storm简介
Storm 是一个开源的、实时的计算平台 Storm 是非常有发展潜力的流处理系统，出现不久便在许多公司中得到使用
Storm核心组件
组件 Topology Nimbus Supervisor Worker Executor
T分组
概念
一个实时计算应用程序逻辑上被封装在Topology对象中，类似于Hadoop中的作业。与作业不同的是，Topology会一直运行到该进程结束
负责资源分配和任务调度，类似于Hadoop中的JobTracker
负责接收Nimbus分配的任务，启动和停止管理的Worker进程，类似于Hadoop中的TaskTracker
使用Zookeeper Server维护Storm-Yarn集群中Nimbus和Supervisor之间的主从关系，如图中第④和第⑤步操作。其中Nimbus和Supervisor分别运行在Yarn Resource Manager为其分配的各个单独的资源容器中（Yarn Container）。

大学生大数据技术原理与应用章节测验期末考试答案

大数据技术原理与应用第1章大数据概述1单选(2分)第三次信息化浪潮的标志是：A.个人电脑的普及B.云计算、大数据、物联网技术的普及C.虚拟现实技术的普及D.互联网的普及正确答案：B你选对了2单选(2分)就数据的量级而言，1PB数据是多少TB？A.2048B.1000C.512D.1024正确答案：D你选对了3单选(2分)以下关于云计算、大数据和物联网之间的关系，论述错误的是：A.云计算侧重于数据分析B.物联网可借助于云计算实现海量数据的存储C.物联网可借助于大数据实现海量数据的分析D.云计算、大数据和物联网三者紧密相关，相辅相成正确答案：A你选对了4单选(2分)以下哪个不是大数据时代新兴的技术：A.SparkB.HadoopC.HBaseD.MySQL正确答案：D你选对了5单选(2分)每种大数据产品都有特定的应用场景，以下哪个产品是用于批处理的：A.MapReduceB.DremelC.StormD.Pregel正确答案：A你选对了6单选(2分)每种大数据产品都有特定的应用场景，以下哪个产品是用于流计算的：A.GraphXB.S4C.ImpalaD.Hive正确答案：B你选对了7单选(2分)每种大数据产品都有特定的应用场景，以下哪个产品是用于图计算的：A.PregelB.StormC.CassandraD.Flume正确答案：A你选对了8单选(2分)每种大数据产品都有特定的应用场景，以下哪个产品是用于查询分析计算的：A.HDFSB.S4C.DremelD.MapReduce正确答案：C你选对了9多选(3分)数据产生方式大致经历三个阶段，包括：A.运营式系统阶段B.感知式系统阶段C.移动互联网数据阶段D.用户原创内容阶段正确答案：ABD你选对了10多选(3分)大数据发展三个阶段是：A.低谷期B.成熟期C.大规模应用期D.萌芽期正确答案：BCD你选对了11多选(3分)大数据的特性包括：A.价值密度低B.处理速度快C.数据类型繁多D.数据量大正确答案：ABCD你选对了12多选(3分)图领奖获得者、著名数据库专家Jim Gray博士认为，人类自古以来在科学研究上先后经历哪几种范式：A.计算科学B.数据密集型科学C.实验科学D.理论科学正确答案：ABCD你选对了13多选(3分)大数据带来思维方式的三个转变是：A.效率而非精确B.相关而非因果C.精确而非全面D.全样而非抽样正确答案：ABD你选对了14多选(3分)大数据主要有哪几种计算模式：A.流计算B.图计算C.查询分析计算D.批处理计算正确答案：ABCD你选对了15多选(3分)云计算的典型服务模式包括三种：A.SaaSB.IaaSC.MaaSD.PaaS正确答案：ABD你选对了第2章大数据处理架构Hadoop1单选(2分)启动hadoop所有进程的命令是:A.start-dfs.shB.start-all.shC.start-hadoop.shD.start-hdfs.sh正确答案：B你选对了2单选(2分)以下对Hadoop的说法错误的是：A.Hadoop是基于Java语言开发的，只支持Java语言编程B.Hadoop2.0增加了NameNode HA和Wire-compatibility两个重大特性C.Hadoop MapReduce是针对谷歌MapReduce的开源实现，通常用于大规模数据集的并行计算D.Hadoop的核心是HDFS和MapReduce正确答案：A你选对了3单选(2分)以下哪个不是Hadoop的特性:A.成本高B.支持多种编程语言C.高容错性D.高可靠性正确答案：A你选对了4单选(2分)以下名词解释不正确的是:A.Zookeeper：针对谷歌Chubby的一个开源实现，是高效可靠的协同工作系统B.HBase：提供高可靠性、高性能、分布式的行式数据库，是谷歌BigTable的开源实现C.Hive：一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于对Hadoop文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析存储D.HDFS：分布式文件系统，是Hadoop项目的两大核心之一，是谷歌GFS的开源实现正确答案：B你选对了5多选(3分)以下哪些组件是Hadoop的生态系统的组件：A.HBaseB.OracleC.HDFSD.MapReduce正确答案：ACD你选对了6多选(3分)以下哪个命令可用来操作HDFS文件:A.hadoop fsB.hadoop dfsC.hdfs fsD.hdfs dfs正确答案：ABD你选对了第3章分布式文件系统HDFS1单选(2分)HDFS的命名空间不包含:A.字节B.文件C.块D.目录正确答案：A你选对了2单选(2分)对HDFS通信协议的理解错误的是:A.客户端与数据节点的交互是通过RPC（Remote Procedure Call）来实现的B.客户端通过一个可配置的端口向名称节点主动发起TCP连接，并使用客户端协议与名称节点进行交互C.名称节点和数据节点之间则使用数据节点协议进行交互D.HDFS通信协议都是构建在IoT协议基础之上的正确答案：D你选对了3单选(2分)采用多副本冗余存储的优势不包含:A.保证数据可靠性B.容易检查数据错误C.加快数据传输速度D.节约存储空间正确答案：D你选对了4单选(2分)假设已经配置好环境变量，启动Hadoop和关闭Hadoop的命令分别是:A.start-dfs.sh，stop-hdfs.shB.start-hdfs.sh，stop-hdfs.shC.start-dfs.sh，stop-dfs.shD.start-hdfs.sh，stop-dfs.sh正确答案：C你选对了5单选(2分)分布式文件系统HDFS采用主从结构模型，由计算机集群中的多个节点构成的，这些节点分为两类，一类存储元数据叫，另一类存储具体数据叫 :A.名称节点，主节点B.从节点，主节点C.名称节点，数据节点D.数据节点，名称节点正确答案：C你选对了6单选(2分)下面关于分布式文件系统HDFS的描述正确的是：A.分布式文件系统HDFS是Google Bigtable的一种开源实现B.分布式文件系统HDFS是谷歌分布式文件系统GFS（Google File System）的一种开源实现C.分布式文件系统HDFS比较适合存储大量零碎的小文件D.分布式文件系统HDFS是一种关系型数据库正确答案：B你选对了7多选(3分)以下对名称节点理解正确的是:A.名称节点作为中心服务器，负责管理文件系统的命名空间及客户端对文件的访问B.名称节点用来负责具体用户数据的存储C.名称节点通常用来保存元数据D.名称节点的数据保存在内存中正确答案：ACD你选对了8多选(3分)以下对数据节点理解正确的是:A.数据节点通常只有一个B.数据节点用来存储具体的文件内容C.数据节点的数据保存在磁盘中D.数据节点在名称节点的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制等操作正确答案：BCD你选对了9多选(3分)HDFS只设置唯一一个名称节点带来的局限性包括:A.集群的可用性B.性能的瓶颈C.命名空间的限制D.隔离问题正确答案：ABCD你选对了10多选(3分)以下HDFS相关的shell命令不正确的是:A.hadoop dfs mkdir <path>：创建<path>指定的文件夹B.hdfs dfs -rm <path>：删除路径<path>指定的文件C.hadoop fs -copyFromLocal <path1> <path2>：将路径<path2>指定的文件或文件夹复制到路径<path1>指定的文件夹中D.hadoop fs -ls <path>：显示<path>指定的文件的详细信息正确答案：AC你选对了第4章分布式数据库HBase1单选(2分)HBase是一种数据库A.行式数据库B.关系数据库C.文档数据库D.列式数据库正确答案：D你选对了2单选(2分)下列对HBase数据模型的描述错误的是:A.每个HBase表都由若干行组成，每个行由行键（row key）来标识B.HBase是一个稀疏、多维度、排序的映射表，这张表的索引是行键、列族、列限定符和时间戳C.HBase中执行更新操作时，会删除数据旧的版本，并生成一个新的版本D.HBase列族支持动态扩展，可很轻松地添加一个列族或列正确答案：C你选对了3单选(2分)下列说法正确的是:A.如果不启动Hadoop，则HBase完全无法使用B.HBase的实现包括的主要功能组件是库函数，一个Master主服务器和一个Region服务器C.如果通过HBase Shell插入表数据，可以插入一行数据或一个单元格数据D.Zookeeper是一个集群管理工具，常用于分布式计算，提供配置维护、域名服务、分布式同步等正确答案：D你选对了4单选(2分)在HBase数据库中，每个Region的建议最佳大小是：A.2GB-4GBB.100MB-200MBC.500MB-1000MBD.1GB-2GB正确答案：D你选对了5单选(2分)HBase三层结构的顺序是:A.Zookeeper文件，.MEATA.表，-ROOT-表B.-ROOT-表，Zookeeper文件，.MEATA.表C.Zookeeper文件，-ROOT-表，.MEATA.表D..MEATA.表，Zookeeper文件，-ROOT-表正确答案：C你选对了6单选(2分)客户端是通过级寻址来定位Region:A.三B.二C.一D.四正确答案：A你选对了7单选(2分)关于HBase Shell命令解释错误的是:A.create：创建表B.put：向表、行、列指定的单元格添加数据C.list：显示表的所有数据D.get：通过表名、行、列、时间戳、时间范围和版本号来获得相应单元格的值正确答案：C你选对了8多选(3分)下列对HBase的理解正确的是：A.HBase是针对谷歌BigTable的开源实现B.HBase是一种关系型数据库，现成功应用于互联网服务领域C.HBase是一个行式分布式数据库，是Hadoop生态系统中的一个组件D.HBase多用于存储非结构化和半结构化的松散数据正确答案：AD你选对了9多选(3分)HBase和传统关系型数据库的区别在于哪些方面:A.数据操作B.数据索引C.数据模型D.存储模式正确答案：ABCD你选对了10多选(3分)访问HBase表中的行，有哪些方式:A.通过某列的值区间B.全表扫描C.通过一个行健的区间来访问D.通过单个行健访问正确答案：BCD你选对了第5章 NoSQL数据库1单选(2分)下列关于NoSQL数据库和关系型数据库的比较，不正确的是：A.NoSQL数据库很容易实现数据完整性，关系型数据库很难实现数据完整性B.NoSQL数据库缺乏统一的查询语言，而关系型数据库有标准化查询语言C.NoSQL数据库的可扩展性比传统的关系型数据库更好D.NoSQL数据库具有弱一致性，关系型数据库具有强一致性正确答案：A你选对了2单选(2分)以下对各类数据库的理解错误的是:A.键值数据库的键是一个字符串对象，值可以是任意类型的数据，比如整型和字符型等B.文档数据库的数据是松散的，XML和JSON 文档等都可作为数据存储在文档数据库中C.图数据库灵活性高，支持复杂的图算法，可用于构建复杂的关系图谱D.HBase数据库是列族数据库，可扩展性强，支持事务一致性正确答案：D你选对了3单选(2分)下列数据库属于文档数据库的是:A.MySQLB.RedisC.MongoDBD.HBase正确答案：C你选对了4单选(2分)NoSQL数据库的三大理论基石不包括:A.最终一致性B.BASEC.ACIDD.CAP正确答案：C你选对了5多选(3分)关于NoSQL数据库和关系数据库，下列说法正确的是：A.NoSQL数据库可支持超大规模数据存储，具有强大的横向扩展能力B.NoSQL数据库和关系数据库各有优缺点，但随着NoSQL的发展，终将取代关系数据库C.大多数NoSQL数据库很难实现数据完整性D.关系数据库有关系代数理论作为基础，NoSQL数据库没有统一的理论基础正确答案：ACD你选对了6多选(3分)NoSQL数据库的类型包括：A.键值数据库B.列族数据库C.文档数据库D.图数据库正确答案：ABCD你选对了7多选(3分)CAP是指:A.一致性B.可用性C.持久性D.分区容忍性正确答案：ABD你选对了8多选(3分)NoSQL数据库的BASE特性是指:A.软状态B.持续性C.最终一致性D.基本可用正确答案：ACD你选对了第6章云数据库1单选(2分)下列Amazon的云数据库属于关系数据库的是：A.Amazon SimpleDBB.Amazon DynamoDBC.Amazon RDSD.Amazon Redshift正确答案：C你选对了2单选(2分)下列关于UMP系统的说法不正确的是:A.Controller服务器向UMP集群提供各种管理服务，实现集群成员管理、元数据存储等功能B.Agent服务器部署在运行MySQL进程的机器上，用来管理每台物理机上的MySQL实例C.UMP系统是低成本和高性能的MySQL云数据库方案D.Mnesia是UMP系统的一个组件，是一个分布式数据库管理系统，且不支持事务正确答案：D你选对了3多选(3分)UMP依赖的开源组件包括A.LVSB.ZooKeeperC.MnesiaD.RabbitMQ正确答案：ABCD你选对了4多选(3分)在UMP系统中，Zookeeper主要发挥的作用包括:A.监控所有MySQL实例B.负责集群负载均衡C.提供分布式锁，选出一个集群的“总管”D.作为全局的配置服务器正确答案：ACD你选对了5多选(3分)UMP系统设计了哪些机制来保证数据安全:A.记录用户操作日志B.数据访问IP白名单C.SSL数据库连接D.SQL拦截正确答案：ABCD你选对了第7章 MapReduce1单选(2分)下列说法错误的是:A.Map函数将输入的元素转换成<key,value>形式的键值对B.Hadoop框架是用Java实现的，MapReduce应用程序则一定要用Java来写C.MapReduce框架采用了Master/Slave架构，包括一个Master和若干个SlaveD.不同的Map任务之间不能互相通信正确答案：B你选对了2单选(2分)在使用MapReduce程序WordCount进行词频统计时，对于文本行“hello hadoop hello world”，经过WordCount程序的Map函数处理后直接输出的中间结果，应是下面哪种形式：A.<"hello",1,1>、<"hadoop",1>和<"world",1>B.<"hello",2>、<"hadoop",1>和<"world",1>C.<"hello",<1,1>>、<"hadoop",1>和<"world",1>D.<"hello",1>、<"hello",1>、<"hadoop",1>和<"world",1>正确答案：D你选对了3单选(2分)对于文本行“hello hadoop hello world”，经过WordCount的Reduce函数处理后的结果是:A.<"hello",<1,1>><"hadoop",1><"world",1>B.<"hello",1><"hello",1><"hadoop",1><"world",1>C.<"hello",1,1><"hadoop",1><"world",1>D.<"hello",2><"hadoop",1><"world",1>正确答案：B你选对了4多选(3分)下列关于传统并行计算框架（比如MPI）和MapReduce并行计算框架比较正确的是：A.前者所需硬件价格贵，可扩展性差，后者硬件便宜，扩展性好B.前者相比后者学习起来更难C.前者是共享式(共享内存/共享存储)，容错性差，后者是非共享式的，容错性好D.前者适用于实时、细粒度计算、计算密集型，后者适用于批处理、非实时、数据密集型正确答案：ABCD你选对了5多选(3分)MapReduce1.0的体系结构主要由哪几个部分组成:A.JobTrackerB.TaskTrackerC.ClientD.Task正确答案：ABCD你选对了第8章 Hadoop再探讨1单选(2分)下列说法正确的是:A.HDFS HA可用性不好B.第二名称节点是热备份C.HDFS HA提供高可用性，可实现可扩展性、系统性能和隔离性D.第二名称节点无法解决单点故障问题正确答案：D你选对了2单选(2分)HDFS Federation设计不能解决“单名称节点”存在的哪个问题:A.单点故障问题B.HDFS集群扩展性C.性能更高效D.良好的隔离性正确答案：A你选对了3多选(3分)下列哪些是Hadoop1.0存在的问题：A.抽象层次低B.表达能力有限C.开发者自己管理作业之间的依赖关系D.执行迭代操作效率低正确答案：ABCD你选对了4多选(3分)下列对Hadoop各组件的理解正确的是:A.Oozie:工作流和协作服务引擎B.Pig：处理大规模数据的脚本语言C.Kafka：分布式发布订阅消息系统D.Tez：支持DAG作业的计算框架正确答案：ABCD你选对了5多选(3分)对新一代资源管理调度框架YARN的理解正确的是:A.YARN既是资源管理调度框架，也是一个计算框架B.MapReduce2.0是运行在YARN之上的计算框架，由YARN来为MapReduce提供资源管理调度服务C.YARN可以实现“一个集群多个框架”，即在一个集群上部署一个统一的资源调度管理框架D.YARN的体系结构包含三个组件：ResourceManager，NodeManager，ApplicationMaster正确答案：BCD你选对了第9章数据仓库Hive1单选(2分)下列有关Hive和Impala的对比错误的是:A.Hive与Impala中对SQL的解释处理比较相似，都是通过词法分析生成执行计划B.Hive与Impala使用相同的元数据C.Hive适合于长时间的批处理查询分析，而Impala适合于实时交互式SQL查询D.Hive在内存不足以存储所有数据时，会使用外存，而Impala也是如此正确答案：D你选对了2单选(2分)下列关于Hive基本操作命令的解释错误的是:A.create table if not exists usr(id bigint,name string,age int);//如usr表不存在，创建表usr，含三个属性id,name,ageB.load data local inpath ‘/usr/local/data’ overwrite into table usr; //把目录’/usr/local/data’下的数据文件中的数据以追加的方式装载进usr表C.create database userdb;//创建数据库userdbD.insert overwrite table student select * from user where age>10; //向表usr1中插入来自usr表的age大于10的数据并覆盖student表中原有数据正确答案：B你选对了3多选(3分)下列说法正确的是：A.Impala和Hive、HDFS、HBase等工具可统一部署在一个Hadoop平台上B.数据仓库Hive不需要借助于HDFS就可完成数据的存储C.Hive本身不存储和处理数据，依赖HDFS存储数据，依赖MapReduce处理数据D.HiveQL语法与传统的SQL语法很相似正确答案：ACD你选对了4多选(3分)Impala主要由哪几个部分组成:A.HiveB.ImpaladC.State StoreD.CLI正确答案：BCD你选对了5多选(3分)以下属于Hive的基本数据类型是:A.BINARYB.STRINGC.FLOATD.TINYINT正确答案：ABCD你选对了第10章 Spark1单选(2分)Spark SQL目前暂时不支持下列哪种语言:A.PythonB.JavaC.ScalaD.Lisp正确答案：D你选对了2单选(2分)RDD操作分为转换（Transformation）和动作（Action）两种类型，下列属于动作（Action）类型的操作的是:A.groupByB.filterC.countD.map正确答案：C你选对了3单选(2分)下列说法错误的是：A.在选择Spark Streaming和Storm时，对实时性要求高（比如要求毫秒级响应）的企业更倾向于选择流计算框架StormB.RDD采用惰性调用，遇到“转换(Transformation)”类型的操作时，只会记录RDD生成的轨迹，只有遇到“动作(Action)”类型的操作时才会触发真正的计算C.Spark支持三种类型的部署方式：Standalone，Spark on Mesos，Spark on YARND.RDD提供的转换接口既适用filter等粗粒度的转换，也适合某一数据项的细粒度转换正确答案：D你选对了4单选(2分)下列关于常见的动作（Action）和转换（Transformation）操作的API解释错误的是:A.filter(func)：筛选出满足函数func的元素，并返回一个新的数据集B.map(func)：将每个元素传递到函数func中，并将结果返回为一个新的数据集C.count()：返回数据集中的元素个数D.take(n)：返回数据集中的第n个元素正确答案：D你选对了5单选(2分)下列大数据处理类型与其对应的软件框架不匹配的是:A.复杂的批量数据处理：MapReduceB.基于历史数据的交互式查询：ImpalaC.基于实时数据流的数据处理：StormD.图结构数据的计算：Hive正确答案：D你选对了6多选(3分)Apache软件基金会最重要的三大分布式计算系统开源项目包括：A.OracleC.StormD.Spark正确答案：ABC你选对了7多选(3分)Spark的主要特点包括:A.运行模式多样B.运行速度快C.通用性好D.容易使用正确答案：ABCD你选对了8多选(3分)下列关于Scala的说法正确的是:A.Scala运行于Java平台，兼容现有的Java程序B.Scala具备强大的并发性，支持函数式编程C.Scala是一种多范式编程语言D.Scala是Spark的主要编程语言，但Spark还支持Java、Python、R作为编程语言正确答案：ABCD你选对了9多选(3分)Spark的运行架构包括:A.运行作业任务的工作节点 Worker NodeB.每个工作节点上负责具体任务的执行进程 ExecutorC.每个应用的任务控制节点 DriverD.集群资源管理器 Cluster Manager正确答案：ABCD你选对了第11章流计算1单选(2分)流计算秉承一个基本理念，即数据的价值随着时间的流逝而，如用户点击流：A.降低B.不确定C.不变正确答案：A你选对了2单选(2分)Hadoop运行的是MapReduce任务，类似地，Storm运行的任务叫做A.SpoutB.BoltC.TupleD.Topology正确答案：D你选对了3多选(3分)对于一个流计算系统来说，它应达到如下哪些需求:A.海量式B.高性能C.分布式D.实时性正确答案：A、B、C、D你选对了4多选(3分)数据采集系统的基本架构包括哪些部分:A.ControllerB.StoreC.AgentD.Collector正确答案：B、C、D你选对了5多选(3分)以下哪些是开源的流计算框架:A.Facebook PumaB.Yahoo! S4C.IBM InfoSphere StreamsD.Twitter Storm正确答案：B、D你选对了6多选(3分)下面哪几个属于Storm中的Stream Groupings的分组方式:A.按照字段分组B.广播发送C.随机分组D.全局分组正确答案：A、B、C、D你选对了第12章 Flink1单选(2分)以下哪个不是Flink的优势：A.同时支持高吞吐、低延迟、高性能B.不支持增量迭代C.同时支持流处理和批处理D.支持有状态计算正确答案：B你选对了2单选(2分)在Flink中哪个是基于批处理的图计算库：A.SQL&Table库B.FlinkMLC.GellyD.CEP正确答案：C你选对了3多选(3分)下面关于Flink的说法正确的是：A.Flink起源于Stratosphere 项目，该项目是在2010年到2014年间由柏林工业大学、柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合开展的B.Flink可以同时支持实时计算和批量计算C.Flink不是Apache软件基金会的项目D.Flink是Apache软件基金会的5个最大的大数据项目之一正确答案：A、B、D你选对了4多选(3分)Flink的主要特性包括：A.精确一次的状态一致性保障B.批流一体化C.精密的状态管理D.事件时间支持正确答案：A、B、C、D你选对了5多选(3分)下面论述正确的是：A.Spark Streaming通过采用微批处理方法实现高吞吐和容错性，但是牺牲了低延迟和实时处理能力B.Storm虽然可以做到低延迟，但是无法实现高吞吐，也不能在故障发生时准确地处理计算状态C.流处理架构需要具备低延迟、高吞吐和高性能的特性，而目前从市场上已有的产品来看，只有Flink 可满足要求D.Flink实现了Google Dataflow流计算模型，是一种兼具高吞吐、低延迟和高性能的实时流计算框架，并且同时支持批处理和流处理正确答案：A、B、C、D你选对了6多选(3分)Flink常见的应用场景包括：A.数据流水线应用B.事件驱动型应用C.地图应用D.数据分析应用正确答案：A、B、D你选对了7多选(3分)Flink核心组件栈分为哪三层：A.物理部署层B.Runtime核心层C.Core层D.API&Libraries层正确答案：A、B、D你选对了8多选(3分)Flink有哪几种部署模式：A.运行在GCE（谷歌云服务）和EC2（亚马逊云服务）上B.YARN集群模式C.Standalone集群模式D.Local模式正确答案：A、B、C、D你选对了9多选(3分)Flink系统主要由两个组件组成，分别为:A.JobManagerB.JobSchedulerC.TaskSchedulerD.TaskManager正确答案：A、D你选对了10多选(3分)在编程模型方面，Flink 提供了不同级别的抽象，以开发流或批处理作业，主要包括哪几个级别的抽象：A.DataStream API（有界或无界流数据）以及 DataSet API（有界数据集）B.Table APIC.状态化的数据流接口D. SQL正确答案：A、B、C、D你选对了第13章图计算1单选(2分)Pregel是一种基于模型实现的并行图处理系统:A.TSPB.STPC.BSPD.SBP正确答案：C你选对了2单选(2分)谷歌在后Hadoop时代的新“三驾马车”不包括:A.CaffeineB.DremelC. PregelD.Hama正确答案：D你选对了3多选(3分)下列哪些是以图顶点为中心的，基于消息传递批处理的并行图计算框架：A.HamaB.GiraphC.PregelD.Neo4j正确答案：A、B、C你选对了4多选(3分)以下关于Pregel图计算框架说法正确的是:A.通常只对满足交换律和结合律的操作才会开启Combiner功能B.Pregel采用检查点机制来实现容错C.对于全局拓扑改变，Pregel采用了惰性协调机制D.Aggregator提供了一种全局通信、监控和数据查看的机制正确答案：A、B、C、D你选对了第14章大数据在不同领域的应用1单选(2分)下列说法错误的是：A.ItemCF算法推荐的是那些和目标用户之前喜欢的物品类似的其他物品B.基于用户的协同过滤算法（简称UserCF算法）是目前业界应用最多的算法erCF算法推荐的是那些和目标用户有共同兴趣爱好的其他用户所喜欢的物品erCF算法的推荐更偏向社会化，而ItemCF算法的推荐更偏向于个性化正确答案：B你选对了2多选(3分)推荐方法包括哪些类型:A.专家推荐B.协同过滤推荐C.基于内容的推荐D.基于统计的推荐正确答案：A、B、C、D你选对了期末试卷1单选(2分)数据产生方式的变革主要经历了三个阶段，以下哪个不属于这三个阶段：A.运营式系统阶段B.感知式系统阶段C.数据流阶段D.用户原创内容阶段正确答案：C你选对了2单选(2分)第三次信息化浪潮的发生标志是以下哪种技术的普及：A.互联网B.CPUC.物联网、云计算和大数据D.个人计算机正确答案：C你选对了3单选(2分)在Flink中哪个是基于批处理的图计算库：A.SQL&Table库B.CEPC. GellyD. FlinkML正确答案：C你选对了4单选(2分)Hadoop的两大核心是和A.MapReduce; HBaseB. HDFS; HBaseC.HDFS; MapReduceD.GFS; MapReduce正确答案：C你选对了5单选(2分)HDFS默认的一个块大小是A.64MBB.8KBC. 32KBD.16KB正确答案：A你选对了6单选(2分)在分布式文件系统HDFS中，负责数据的存储和读取:A.数据节点B.第二名称节点C.名称节点D.主节点正确答案：A你选对了7单选(2分)上传当前目录下的本地文件file.txt到分布式文件系统HDFS的“/path”目录下的Shell命令是：A.hdfs dfs -put /path file.txtB.hadoop dfs -put /path file.txtC.hdfs fs -put file.txt /pathD.hdfs dfs -put file.txt /path正确答案：D你选对了8单选(2分)在HDFS根目录下创建一个文件夹/test，且/test文件夹内还包含一个文件夹dir，正确的shell命令是:A.hadoop fs -mkdir -p /test/dirB.hdfs fs -mkdir -p /test/dirC.hadoop dfs -mkdir /test/dirD.hdfs dfs *mkdir -p /test/dir正确答案：A你选对了9单选(2分)下列有关HBase的说法正确的是：A.在向数据库中插入记录时，HBase和关系数据库一样，每次都是以“行”为单位把整条记录插入数据库B.HBase是针对谷歌BigTable的开源实现，是高可靠、高性能的图数据库C.HBase是一种NoSQL数据库D.HBase数据库表可以设置该表任意列作为索引正确答案：C你选对了10单选(2分)已知一张表student存储在HBase中，向表中插入一条记录{id:2015001,name:Mary,{score:math}:88}，其id 作为行键，其中，在插入数学成绩88分时，正确的命令是:A.put 'student','score:math','88'B.put 'student','2015001','score:math','88'C.put 'student','2015001','math','88'D.put 'student','2015001','88'正确答案：B你选对了11单选(2分)NoSQL数据库的三大理论基石不包括:A.ACIDB.最终一致性C.BASED.CAP正确答案：A你选对了12单选(2分)在设计词频统计的MapReduce程序时，对于文本行“hello bigdata hello hadoop”，经过map函数处理后直接输出的结果应该是（没有发生combine和merge操作）:A.<"hello",1,1>、<"bigdata",1>和<"hadoop",1>B. <"hello",<1,1>>、<"bigdata",1>和<"hadoop",1>C.<"hello",2>、<"bigdata",1>和<"hadoop",1>D.<"hello",1>、<"hello",1>、<"bigdata",1>和<"hadoop",1>正确答案：D你选对了13单选(2分)假设已经配置好PATH环境变量，启动Hadoop的命令是:A.start-hdfs.shB.start-fs.shC.start-dfs.shD.start-hadoop.sh正确答案：C你选对了14单选(2分)下列说法错误的是：A.HDFS Federation使得HDFS的命名服务能够水平扩展B.第二名称节点是热备份，而HDFS HA不是热备份C.HDFS HA可以解决单点故障问题D.第二名称节点无法解决单点故障问题正确答案：B你选对了15单选(2分)。

storm成像原理

storm成像原理Storm是一个开源的分布式实时计算系统，最初由Twitter开发。

它被设计用于处理大规模的流式数据，并以其高吞吐量、低延迟和可扩展性而闻名。

Storm的成像原理是基于流式数据处理的。

在传统的批处理系统中，数据是按照批次进行处理的，而流式数据则是实时产生的，需要即时处理。

Storm采用了一种称为“拓扑”的抽象模型来处理流式数据。

拓扑是由多个组件组成的有向图，每个组件可以是数据源、数据处理器或数据存储器。

在Storm中，数据通过一个叫做“流”的概念进行传递。

流是一系列无限的元组，每个元组包含一个或多个字段。

拓扑中的每个组件都可以接收和发送流，通过定义输入和输出流来实现数据的传递。

每个组件可以进行各种数据处理操作，例如过滤、转换、聚合等。

Storm的成像原理可以类比为一个水流的过程。

数据源相当于水的源头，数据处理器相当于水流经过的各个加工设备，数据存储器相当于最终的目的地。

数据源将数据源源不断地产生，并通过流的方式传递给数据处理器。

数据处理器对数据进行加工处理，然后将处理结果发送给下一个组件。

最后，数据存储器将处理结果保存下来，供后续使用。

为了实现高吞吐量和低延迟，Storm采用了分布式架构。

拓扑可以在多台机器上运行，每个组件可以分布在不同的机器上。

这样可以利用集群的计算能力来并行处理数据，并且通过数据的分片和复制来实现容错性。

Storm还提供了动态的负载均衡和故障恢复机制，保证系统的稳定性和可靠性。

除了高吞吐量和低延迟，Storm还具有良好的可扩展性。

拓扑可以根据需要进行水平扩展，增加机器和组件的数量来处理更多的数据。

Storm还支持动态的调优和配置，可以根据实际情况进行参数的调整，以达到最佳的性能和资源利用率。

Storm的成像原理是基于流式数据处理的分布式实时计算系统。

它通过拓扑的方式将数据源、数据处理器和数据存储器连接起来，实现数据的实时处理和分布式计算。

通过高吞吐量、低延迟和可扩展性，Storm在处理大规模流式数据方面具有重要的应用价值。

storm原理

Storm原理一、什么是StormStorm是一种开源的、分布式的实时计算系统。

它可以在大规模的集群环境下处理数据流，并提供了可靠的容错机制。

Storm具有高度可伸缩性和可编程性，使用户能够灵活地处理实时数据。

二、Storm的基本概念在深入探讨Storm的原理之前，我们需要先了解一些Storm的基本概念。

1. Topology（拓扑）在Storm中，拓扑（Topology）是指实时计算的一个任务或应用程序。

拓扑由多个组件组成，每个组件负责一部分计算任务。

拓扑中的组件可以是数据源、数据处理器、数据存储器等。

拓扑可以包含多个层次和多个任务，形成一个复杂的计算图。

2. Spout（喷口）Spout是拓扑中的数据源组件，它从外部数据源接收数据，并将数据发送给下游的Bolt组件。

Spout可以从文件、消息队列、Socket等数据源中读取数据，并实时地将数据发送给Bolt进行处理。

3. Bolt（螺栓）Bolt是拓扑中的数据处理组件，它接收Spout发送的数据，并对数据进行处理。

Bolt可以执行各种计算任务，例如过滤、聚合、计数等。

Bolt可以有多个实例，每个实例只处理一部分数据，并可以进行并行计算。

4. Tuple（元组）在Storm中，数据以Tuple的形式在组件之间传递。

Tuple是一个数据结构，可以包含多个字段。

每个Tuple都有一个唯一的ID和标识符，用于在拓扑中进行传递和追踪。

5. Stream（数据流）Stream是由一系列Tuple组成的序列。

在拓扑中，数据流用于将数据在组件之间传递。

每个数据流都有一个唯一的ID和标识符，用于在拓扑中进行传递和追踪。

三、Storm的工作原理Storm的工作原理可以分为两个阶段：拓扑发布和拓扑执行。

1. 拓扑发布拓扑发布是指将编写好的拓扑提交到Storm的集群环境中运行的过程。

在拓扑发布阶段，Storm会将拓扑的代码、配置信息等发布到集群的各个节点上，并启动拓扑的执行。

storm的用法和搭配

storm的用法和搭配Storm 是一个开源的、分布式的实时计算系统，具有高容错性、可伸缩性和低延迟的特点。

它在处理大规模数据流的实时计算任务中得到了广泛应用。

本文将介绍 Storm 的用法和搭配，包括 Storm 的基本概念、组件及其相互关系，并阐述Storm 与其他相关技术的结合。

一、Storm 简介与基本概念1.1 Storm 简介Storm 是一个开源分布式实时大数据处理框架，由 Twitter 公司开发并于 2011年开源发布。

它是一种高度可靠且可伸缩的实时流处理系统，可以在大规模数据集上执行复杂计算任务。

1.2 Storm 组成部分Storm 主要由以下几个组件组成：- Nimbus：负责资源分配和任务调度，是整个 Storm 集群的主节点。

- Supervisor：运行在集群工作节点上，负责启动和监控工作进程（Worker），并向 Nimbus 汇报状态信息。

- ZooKeeper：提供协调服务，用于管理Nimbus 和Supervisor 节点之间的通信。

- Topology：描述 Storm 的计算任务模型，包含多个 Spout 和 Bolt 组件构成的有向无环图。

二、Storm 的使用方法2.1 创建 Topology创建一个 Storm Topology 需要以下步骤：- 定义 Spout：Spout 是数据源，可以从消息队列、日志文件等地方获取实时数据流并发送给下游的 Bolt。

通常，你需要实现一个自定义的 Spout 类来满足应用的需求。

- 定义 Bolt：Bolt 是对接收到的数据流进行处理和转换的组件。

在 Bolt 中，你可以执行计算、过滤和聚合等操作，并将处理后的结果发送给其他 Bolt 或外部存储系统。

- 连接 Spout 和 Bolt：通过指定 Spout 和 Bolt 之间的连接关系，形成有向无环图。

2.2 配置 Topology在创建 Topology 时，还需要进行相关配置。

云计算与大数据的相关技术(微软雅黑)PPT课件

2.4 非关系型数据库
— 2.4.1 从关系型数据库到非关系型数据库 — 2.4.2 非关系型数据库的定义 — 2.4.3 非关系型数据库的分类
2.5 集群高速通信标准InfiniBand 2.6 云计算大数据集群的自组织特性
并行计算实验室

20.10.2020

20.10.2020
第2章云计算与大数据的相关技术
《云计算与大数据技术》
第2章云计算与大数据的相关技术
2.1 云计算与大数据 2.2 云计算与物联网 2.3 一致性哈希算法
— 2.3.1 一致性哈希算法的基本原理 — 2.3.2 一致性哈希算法中计算和存储位置的一致性
2002
2005
变化趋势: (1)从面向计算到面向数据; (2)从硬件为核心到以网络为核心; (3)从集中到分散再到集中
图2.1 计算机技术向云计算的演进
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Storm介绍

Storm适用的场景
• 流数据处理：Storm可以用来用来处理源源不断的消息，并将处理之后的结果保存到持久化介质中。 • 分布式RPC：由于Storm的处理组件都是分布式的，而且处理延迟都极低，所以可以 Storm可以做为一个通用的分布式RPC框架来使用。
基本概念
• Nimbus【控制节点(master node) 】负责在集群里面分布代码，分配工作给机器，并且监控状态。 • Supervisor【工作节点(worker node) 】 Supervisor会监听分配给它那台机器的工作，根据需要启动/关闭工作进程。每一个工作进程执行一个Topology（类似 Job）的一个子集；一个运行的Topology由运行在很多机器上的很多工作进程 Worker（类似 Child）组成。
Stream
• Stream是storm里面的关键抽象。一个 stream是一个没有边界的tuple序列。storm 提供一些原语来分布式地、可靠地把一个 stream传输进一个新的stream。比如：你可以把一个tweets流传输到热门话题的流。
Spout
• spout的流的源头。比如一个spout可能从Kestrel队列里面读取消息并且把这些消息发射成一个流。又比如一个 spout可以调用twitter的一个api并且把返回的 tweets发射成一个流。通常Spout会从外部数据源（队列、数据库等）读取数据，然后封装成 Tuple形式，之后发送到Stream中。Spout是一个主动的角色，在接口内部有个nextTuple函数， Storm框架会不停的调用该函数。
Spout示意图
Bolt
bolt可以接收任意多个输入stream，作一些处理，有些bolt可能还会发射一些新的stream。 Bolt处理输入的Stream，并产生新的输出 Stream。Bolt可以执行过滤、函数操作、 Join、操作数据库等任何操作。Bolt是一个被动的角色，其接口中有一个execute(Tuple input)方法，在接收到消息之后会调用此函数，用户可以在此方法中执行自己的处理逻辑。

storm课程设计

storm课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握Storm分布式计算框架的基本原理和应用方法，能够独立完成基于Storm的大数据处理任务。

具体分为以下三个部分：1.知识目标：学生需要了解Storm框架的架构和原理，包括Topology的创建、Bolts和Spouts的使用、acker和fler的设置等。

2.技能目标：学生能够熟练使用Storm进行大数据处理，包括实时数据处理、离线数据处理等。

3.情感态度价值观目标：通过课程的学习，培养学生对大数据处理技术的兴趣，提高学生解决实际问题的能力。

二、教学内容教学内容主要包括Storm框架的介绍、Topology的创建、Bolts和Spouts的使用、acker和fler的设置等。

具体安排如下：1.第一章：Storm框架的介绍，包括其原理和架构。

2.第二章：Topology的创建，介绍如何构建一个基本的数据处理流程。

3.第三章：Bolts和Spouts的使用，讲解如何在Topology中使用Bolts和Spouts进行数据处理。

4.第四章：acker和fler的设置，介绍如何处理Topology中的错误和失败。

5.第五章：实战案例，讲解如何使用Storm进行实时数据处理和离线数据处理。

三、教学方法为了激发学生的学习兴趣和主动性，我们将采用多种教学方法，包括讲授法、讨论法、案例分析法、实验法等。

1.讲授法：用于讲解Storm框架的基本原理和概念。

2.讨论法：用于讨论Topology的创建、Bolts和Spouts的使用等实际问题。

3.案例分析法：通过分析实际案例，使学生掌握Storm的应用方法。

4.实验法：让学生动手实践，完成实际的数据处理任务。

四、教学资源我们将提供丰富的教学资源，包括教材、参考书、多媒体资料、实验设备等，以支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验。

1.教材：选用《Storm实战》作为主要教材，介绍Storm框架的基本原理和应用方法。

storm 知识点

Storm 知识点Storm 是一款开源的分布式实时计算系统，它能够处理海量的实时数据，并以高效、可靠的方式进行大规模的实时数据处理。

本文将从基础概念、架构、使用场景和案例等方面逐步介绍 Storm 的知识点。

1. Storm 简介Storm 是由 Twitter 公司开发并开源的一款分布式实时计算系统，它提供了高性能的数据流处理能力。

Storm 的设计目标是处理实时数据流，并能够保证数据的低延迟和高可靠性。

2. Storm 架构Storm 的架构中包含以下几个核心组件：2.1 NimbusNimbus 是 Storm 集群的主节点，它负责协调集群中的各个组件，并进行任务的分配和调度。

Nimbus 还负责监控集群的状态，并处理故障恢复等操作。

2.2 SupervisorSupervisor 是 Storm 集群的工作节点，它负责运行实际的计算任务，并按照Nimbus 的指示进行数据的处理和传输。

每个 Supervisor 节点可以运行多个Worker 进程，每个 Worker 进程负责一个具体的计算任务。

2.3 TopologyTopology 是 Storm 中的一个概念，它表示实际的数据处理流程。

Topology 中包含了 Spout 和 Bolt 两种组件，Spout 负责数据的输入，Bolt 负责对输入数据进行处理和转换。

2.4 ZooKeeperZooKeeper 是一个分布式协调服务，Storm 使用 ZooKeeper 来管理集群中的各个组件。

ZooKeeper 负责维护集群的状态信息，并提供分布式锁等功能，用于实现Storm 的高可靠性和容错能力。

3. Storm 使用场景Storm 在实时数据处理领域有着广泛的应用场景，以下是一些常见的使用场景：3.1 实时数据分析Storm 可以对实时数据进行分析和处理，帮助企业快速了解和响应数据的变化。

例如，可以利用 Storm 进行实时的用户行为分析，及时发现用户的偏好和趋势，并根据分析结果做出相应的调整。

storm 面试题

storm 面试题Storm面试题Storm是一款开源的分布式实时计算系统，能够处理高容量的流式数据。

面试中可能会涉及到与Storm相关的问题，下面将针对这些问题进行详细讨论。

1. Storm的定义和特点Storm是由Twitter开发的分布式实时计算系统，它能够处理大容量的流数据，并能够在秒级别内生成可靠的结果。

与传统的批处理系统相比，Storm具有以下特点：- 低延迟：Storm以毫秒级的速度处理数据，是一种实时、低延迟的计算系统。

- 可扩展性：Storm可以在大规模集群中进行部署，能够处理海量数据并达到较高的吞吐量。

- 容错性：Storm具备容错机制，能够自动处理节点故障，并保证系统的可用性和数据的完整性。

- 兼容性：Storm可以与其他开源组件进行集成，如Kafka、Hadoop等，提供更强大的功能。

2. Storm的架构和组件Storm的架构分为Master节点和Worker节点，其中Master节点负责监控和协调整个系统的运行，Worker节点则负责实际的数据处理。

Storm包含以下核心组件：- Nimbus：Nimbus是Storm的Master节点，负责分配拓扑（Topology）的任务给Worker节点，并监控整个集群的运行状态。

- Supervisor：Supervisor是Worker节点的守护进程，负责运行和监控Worker进程，并与Nimbus保持心跳连接。

- Worker：Worker是Storm的工作进程，负责具体的数据处理任务，每个Worker在物理机上运行一个或多个Executor线程。

- ZooKeeper：Storm使用ZooKeeper来管理集群中各个节点的状态信息，保证系统的高可用性和一致性。

- Topology：Topology是Storm中任务的逻辑表示，由Spout和Bolt组成。

Spout负责产生数据流，Bolt负责对数据流进行处理和转换。

3. Storm的数据模型和流处理Storm采用了Tuple数据模型来表示数据流，并通过Spout和Bolt进行处理。

storm简介

storm简介实时流计算互联网从诞生的第一时间起，对世界的最大的改变就是让信息能够实时交互，从而大大加速了各个环节的效率。

正因为大家对信息实时响应、实时交互的需求，软件行业除了个人操作系统之外，数据库（更精确的说是关系型数据库）应该是软件行业发展最快、收益最为丰厚的产品了。

记得十年前，很多银行别说实时转账，连实时查询都做不到，但是数据库和高速网络改变了这个情况。

随着互联网的更进一步发展，从Portal信息浏览型到Search信息搜索型到SNS关系交互传递型，以及电子商务、互联网旅游生活产品等将生活中的流通环节在线化。

对效率的要求让大家对于实时性的要求进一步提升，而信息的交互和沟通正在从点对点往信息链甚至信息网的方向发展，这样必然带来数据在各个维度的交叉关联，数据爆炸已不可避免。

因此流式处理加NoSQL产品应运而生，分别解决实时框架和数据大规模存储计算的问题。

早在7、8年前诸如UC伯克利、斯坦福等大学就开始了对流式数据处理的研究，但是由于更多的关注于金融行业的业务场景或者互联网流量监控的业务场景，以及当时互联网数据场景的限制，造成了研究多是基于对传统数据库处理的流式化，对流式框架本身的研究偏少。

目前这样的研究逐渐没有了声音，工业界更多的精力转向了实时数据库。

2010年Yahoo！对S4的开源，2011年twitter对Storm的开源，改变了这个情况。

以前互联网的开发人员在做一个实时应用的时候，除了要关注应用逻辑计算处理本身，还要为了数据的实时流转、交互、分布大伤脑筋。

但是现在情况却大为不同，以Storm为例，开发人员可以快速的搭建一套健壮、易用的实时流处理框架，配合SQL产品或者NoSQL产品或者MapReduce计算平台，就可以低成本的做出很多以前很难想象的实时产品：比如一淘数据部的量子恒道品牌旗下的多个产品就是构建在实时流处理平台上的。

本教程是一本对storm的基础介绍手册，但是我们也希望它不仅仅是一本storm的使用手册，我们会在其中加入更多我们在实际数据生产过程的经验和应用的架构，最后的目的是帮助所有愿意使用实时流处理框架的技术同仁，同时也默默的改变这个世界。