讲给Java工程师的史上最通俗易懂Storm教程:大白话介绍
2022/1/25 1:05:28
本文主要是介绍讲给Java工程师的史上最通俗易懂Storm教程:大白话介绍,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!
这块给大家解释一下,就是说,有些技术我们可能就是简单带着大家去用一下就好了
nginx,java,一般都会一些
kafka,zookeeper,lua,我觉得,那些东西的话,主要是讲解基于他们的一些架构,和解决方案的设计还有开发
redis:跟我们的这个topic是很有关系的,大型缓存架构,高并发高性能高可用的缓存架构的底层支持,redis,细致的去讲解,那块redis技术和知识是本套课程的一个重点
数据库+缓存双写,多级缓存架构,大家重点去理解里面的方案设计和架构思想
热数据的处理,缓存雪崩 --> storm,hystrix
对于这两个技术,都是关键性的会去影响你的热数据,缓存雪崩时的系统可用性和稳定性
对这两个技术,storm,hystrix,都很重要
会类似redis,花费较多的篇幅去给大家讲解一下,让大家可以把这两个技术同时也学习的非常好
正好跟着我们的大的项目实战在走,学完以后,直接可以学以致用,用到我们的系统架构中去
kafka,消息队列,用起来很简单,而且搞java得一般来说,对消息队列都有一些了解吧,而且到了真实的生产环境中,kafka你是可以换成其他的技术,Active MQ,Rabbit MQ,Rocket MQ
zookeeper,分布式锁,分布式锁,搞java一般也会知道一些,zk去做,redis去做锁也是可以的
lua,大家后面真的是要用到lua,觉得课程里讲解的东西不够,可以自己去网上查一些lua的语法可以了,语法是最最简单的
storm,说句实话,在做热数据这块,如果要做复杂的热数据的统计和分析,亿流量,高并发的场景下,我还真觉得,最合适的技术就是storm,没有其他
缓存架构,热数据先关的架构设计,热数据相关的架构中最重要的唯一的可选技术,storm,好好的去讲一下的
hystrix,分布式系统的高可用性的限流,熔断,降级,等等,一些措施,缓存雪崩的方案,限流的技术
讲给Java工程师的史上最通俗易懂Storm教程
讲给Java工程师:我知道你没什么大数据的背景和经验,基础,那么我就把你当做一个大数据小白,主要是java背景和基础
史上最通俗易懂:市面上其他的storm视频课程,或者是一些书籍,我告诉,storm还是挺难的,事务,云里雾里,云里雾里
搞storm大数据的,连这个并行度和流分组的本质它都说不清楚,因为市面上的资料也说不清楚
会把你当做小白,用最最通俗易懂的语言,给你去讲解这块的知识,画图
一、Storm到底是什么?
1、mysql,hadoop与storm
mysql:事务性系统,面临海量数据的尴尬
hadoop:离线批处理
storm:实时计算
2、我们能不能自己搞一套storm?
来一条数据,我理解就算一条,来一条,算一条
坑,海量高并发大数据,高并发的请求数据,分布式的系统,流式处理的分布式系统
如果自己搞一套实时流系统出来,也是可以的,但是。。。。
(1)花费大量的时间在底层技术细节上:如何部署各种中间队列,节点间的通信,容错,资源调配,计算节点的迁移和部署,等等
(2)花费大量的时间在系统的高可用上问题上:如何保证各种节点能够高可用稳定运行
(3)花费大量的时间在系统扩容上:吞吐量需要扩容的时候,你需要花费大量的时间去增加节点,修改配置,测试,等等
5万/s,10万/s,扩容
国内,国产的实时大数据计算系统,唯一做出来的,做得好的,做得影响力特别大,特别牛逼的,就是JStorm,阿里
阿里,技术实力,世界一流,顶尖,国内顶尖,一流
JStorm,clojure编程预压,Java重新写了一遍,Galaxy流式计算的系统,百度,腾讯,也都自己做了,也能做得很好
3、storm的特点是什么?
(1)支撑各种实时类的项目场景:实时处理消息以及更新数据库,基于最基础的实时计算语义和API(实时数据处理领域);对实时的数据流持续的进行查询或计算,同时将最新的计算结果持续的推送给客户端展示,同样基于最基础的实时计算语义和API(实时数据分析领域);对耗时的查询进行并行化,基于DRPC,即分布式RPC调用,单表30天数据,并行化,每个进程查询一天数据,最后组装结果
storm做各种实时类的项目都ok
(2)高度的可伸缩性:如果要扩容,直接加机器,调整storm计算作业的并行度就可以了,storm会自动部署更多的进程和线程到其他的机器上去,无缝快速扩容
扩容起来,超方便
(3)数据不丢失的保证:storm的消息可靠机制开启后,可以保证一条数据都不丢
数据不丢失,也不重复计算
(4)超强的健壮性:从历史经验来看,storm比hadoop、spark等大数据类系统,健壮的多的多,因为元数据全部放zookeeper,不在内存中,随便挂都不要紧
特别的健壮,稳定性和可用性很高
(5)使用的便捷性:核心语义非常的简单,开发起来效率很高
用起来很简单,开发API还是很简单的
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