大数据技术原理与应用之【流计算】习题

本文主要是介绍大数据技术原理与应用之【流计算】习题，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

1.试述流数据的概念

流数据，即数据以大量、快速、时变的流形式持续到达。

2.试述流数据的特点

流数据具有如下特征：

• 数据快速持续到达，潜在大小也许是无穷无尽的
• 数据来源众多，格式复杂
• 数据量大，但是不十分关注存储，一旦经过处理，要么被丢弃，要么被归档存储
• 注重数据的整体价值，不过分关注个别数据
• 数据顺序颠倒，或者不完整，系统无法控制将要处理的新到达的数据元素的顺序

4.试述流计算的需求

对于一个流计算系统来说，它应达到如下需求：

• 高性能：处理大数据的基本要求，如每秒处理几十万条数据

• 海量式：支持TB级甚至是PB级的数据规模

• 实时性：保证较低的延迟时间，达到秒级别，甚至是毫秒级别

• 分布式：支持大数据的基本架构，必须能够平滑扩展

• 易用性：能够快速进行开发和部署

• 可靠性：能可靠地处理流数据

7.列举几个常见的流计算框架

目前有三类常见的流计算框架和平台：商业级的流计算平台、开源流计算框架、公司为支持自身业务开发的流计算框架

1.商业级：IBM InfoSphere Streams和IBM StreamBase

2.较为常见的是开源流计算框架，代表如下：

Twitter Storm：免费、开源的分布式实时计算系统，可简单、高效、可靠地处理大量的流数据

Yahoo! S4（Simple Scalable Streaming System）：开源流计算平台，是通用的、分布式的、可扩展的、分区容错的、可插拔的流式系统

3.公司为支持自身业务开发的流计算框架：

Facebook Puma

Dstream（百度）

银河流数据处理平台（淘宝）

8.试述流计算的一般处理流程

流计算的处理流程一般包含三个阶段：数据实时采集、数据实时计算、实时查询服务

20.试列举几个Storm框架的应用领域

Storm框架可以方便地与数据库系统进行整合，从而开发出强大的实时计算系统

Storm可用于许多领域中，如实时分析、在线机器学习、持续计算、远程RPC、数据提取加载转换等

21.Storm的主要术语包括Streams，Spouts、Bolts、Topology和Stream Groupings,请分别简要描述这几个术语

1.Streams：Storm将流数据Stream描述成一个无限的Tuple序列，这些Tuple序列会以分布式的方式并行地创建和处理

2.Storm框架可以方便地与数据库系统进行整合，从而开发出强大的实时计算系统

3.Bolt：Storm将Streams的状态转换过程抽象为Bolt。Bolt即可以处理Tuple，也可以将处理后的Tuple作为新的Streams发送给其他Bolt

4.Topology：Storm将Spouts和Bolts组成的网络抽象成Topology，它可以被提交到Storm集群执行。Topology可视为流转换图，图中节点是一个Spout或Bolt，边则表示Bolt订阅了哪个Stream。当Spout或者Bolt发送元组时，它会把元组发送到每个订阅了该Stream的Bolt上进行处理

5.Topology：Storm将Spouts和Bolts组成的网络抽象成Topology，它可以被提交到Storm集群执行。Topology可视为流转换图，图中节点是一个Spout或Bolt，边则表示Bolt订阅了哪个Stream。当Spout或者Bolt发送元组时，它会把元组发送到每个订阅了该Stream的Bolt上进行处理

22.一个Topolog由哪些组件组成？

Topology里面的每个处理组件（Spout或Bolt）都包含处理逻辑， 而组件之间的连接则表示数据流动的方向。

27.Storm集群中的Master节点和Work节点各自运行什么后台进程？这些进程又分别负责什么工作？

Storm集群采用“Master—Worker”的节点方式：

Master节点运行名为“Nimbus”的后台程序（类似Hadoop中的“JobTracker”），负责在集群范围内分发代码、为Worker分配任务和监测故障

Worker节点运行名为“Supervisor”的后台程序，负责监听分配给它所在机器的工作，即根据Nimbus分配的任务来决定启动或停止Worker进程，一个Worker节点上同时运行若干个Worker进程

28.试述Zookeeper在Storm框架中的作用

Storm使用Zookeeper来作为分布式协调组件，负责Nimbus和多个Supervisor之间的所有协调工作。借助于Zookeeper，若Nimbus进程或Supervisor进程意外终止，重启时也能读取、恢复之前的状态并继续工作，使得Storm极其稳定。

31.试述Storm框架的工作流程

Storm的工作流程如下图所示：

• 所有Topology任务的提交必须在Storm客户端节点上进行，提交后，由Nimbus节点分配给其他Supervisor节点进行处理
• Nimbus节点首先将提交的Topology进行分片，分成一个个Task，分配给相应的Supervisor，并将Task和Supervisor相关的信息提交到Zookeeper集群上
• Supervisor会去Zookeeper集群上认领自己的Task，通知自己的Worker进程进行Task的处理
• 说明：在提交了一个Topology之后，Storm就会创建Spout/Bolt实例并进行序列化。之后，将序列化的组件发送给所有的任务所在的机器(即Supervisor节点)，在每一个任务上反序列化组件

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