Storm精华问答 | storm与Hadoop区别？
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Apache Storm是一個分布式實時大數據處理系統。Storm設計用于在容錯和水平可擴展方法中處理大量數據。它是一個流數據框架，具有最高的攝取率。今天，我們就挑一些Storm的安裝配置問題來看看吧。
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? Q：Storm簡介
A：1.Storm是一套分布式的、可靠的，可容錯的用于處理流式數據的系統。?
2.Storm也是基于C/S架構來進行工作的,C負責將數據處理的方式的jar(Topology)發送給S,S解析C發送過來的jar(Topology)，并按一定規則jar變成多個Task((Spout/Bolt)),生成相關的進程和線程運行里面的Task。?
Q：storm與Hadoop區別？
A：storm用于實時計算，hadoop用于離線計算
storm處理的數據保存在內存中，源源不斷；hadoop處理的數據保存在文件系統中，一批一批
storm的數據通過網絡傳輸進來的；hadoop的數據保存在磁盤中；
storm與hadoop的編程模型相似
? ? ? ?Q：Storm有哪些特性？
? ? ? ?A：?1.適用場景廣泛：storm可以實時處理消息和更新DB，對一個數據量進行持續的查詢并返回客戶端（持續計算），對一個耗資源的查詢作實時并行化的處理(分布式方法調用，即DRPC），storm的這些基礎API可以滿足大量的場景。
2. 可伸縮性高:? Storm的可伸縮性可以讓storm每秒可以處理的消息量達到很高。擴展一個實時計算任務，你所需要做的就是加機器并且提高這個計算任務的并行度 。Storm使用ZooKeeper來協調集群內的各種配置使得Storm的集群可以很容易的擴展。
3. 保證無數據丟失：實時系統必須保證所有的數據被成功的處理。那些會丟失數據的系統的適用場景非常窄， 而storm保證每一條消息都會被處理， 這一點和S4相比有巨大的反差。
4. 異常健壯：storm集群非常容易管理，輪流重啟節點不影響應用。
5. 容錯性好：在消息處理過程中出現異常， storm會進行重試
6. 語言無關性：Storm的topology和消息處理組件(Bolt)可以用任何語言來定義， 這一點使得任何人都可以使用storm。
Q：Storm的運用場景
A：日志分析：從海量日志中分析出特定的數據，并將分析的結果存入外部存儲器用來輔佐決策；
管道系統：將一個數據從一個系統傳出到另一個系統，比如講數據庫同步到hadoop；
消息轉化器：將接受到的消息按照某種格式進行轉化，存儲到另一個系統如消息中間件。
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??Q：Storm典型案例
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? A：淘寶實時分析系統：實時分析用戶的屬性，并反饋給搜索引擎，最初，用戶屬性分析是通過每天在云梯上定時運行的MR job來完成的。為了滿足實時性的要求，希望能夠實時分析用戶的行為日志，將最初的用戶屬性反饋給搜索引擎，能夠為用戶展示最貼近其當前需求的結果
攜程網站性能監控：實時分析系統監控攜程的網站的性能，利用HTML5提供的performance標準獲得可用的指標，并記錄日志。storm集群實時分析日志和入庫。使用DRPC聚合成報表，通過歷史數據對比等判斷規則，觸發預警事件。
阿里媽媽用戶畫像：實時計算用戶的興趣數據，為了更加精準投放廣告，阿里媽媽后臺計算引擎需要維護每個用戶的興趣點（理想狀態是，你對什么感興趣，就向你投放呢類廣告）。用于興趣主要基于用戶的歷史行為、用戶的實時查詢、用戶的實時點擊、用戶的地理信息而得，其中實時查詢、實時點擊等用戶行為都是實時數據。考慮到系統的實時性。阿里媽媽使用storm維護用戶興趣數據，并在此基礎上進行受眾定向的廣告投放。
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的Storm精华问答 | storm与Hadoop区别？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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