一、简介下图为Strom的运行流程图，在开发Storm流处理程序时，我们需要采用内置或自定义实现spout(数据源)和bolt(处理单元)，并通过TopologyBuilder将它们之间进行关联，形成Topology。 二、I...

一、Storm核心概念 1.1 Topologies（拓扑）一个完整的Storm流处理程序被称为Storm topology(拓扑)。它是一个是由Spouts 和Bolts通过Stream连接起来的有向无环图，Storm会保持...

一、Storm1.1 简介Storm 是一个开源的分布式实时计算框架，可以以简单、可靠的方式进行大数据流的处理。通常用于实时分析，在线机器学习、持续计算、分布式RPC、ETL等场景。Storm具有以下特点： 支持水平横向扩展； 具有...

一、Kafka集群Kafka使用Zookeeper来维护集群成员(brokers)的信息。每个broker都有一个唯一标识broker.id，用于标识自己在集群中的身份，可以在配置文件server.properties中进行配置，或者...

一、消费者和消费者群组在Kafka中，消费者通常是消费者群组的一部分，多个消费者群组共同读取同一个主题时，彼此之间互不影响。Kafka之所以要引入消费者群组这个概念是因为Kafka消费者经常会做一些高延迟的操作，比如把数据写到数据库或...

一、生产者发送消息的过程首先介绍一下Kafka生产者发送消息的过程： Kafka会将发送消息包装为ProducerRecord对象， ProducerRecord对象包含了目标主题和要发送的内容，同时还可以指定键和分区。在发送Pro...

一、简介ApacheKafka是一个分布式的流处理平台。它具有以下特点： 支持消息的发布和订阅，类似于RabbtMQ、ActiveMQ等消息队列； 支持数据实时处理； 能保证消息的可靠性投递； 支持消息的持久化存储，并通过多副本分布...

一、版本说明Spark针对Kafka的不同版本，提供了两套整合方案：spark-streaming-kafka-0-8和spark-streaming-kafka-0-10，其主要区别如下： spark-streaming-k...

一、简介Apache Flume是一个分布式，高可用的数据收集系统，可以从不同的数据源收集数据，经过聚合后发送到分布式计算框架或者存储系统中。Spark Straming提供了以下两种方式用于Flume的整合。 二、推送式方法在推送式...

一、案例引入这里先引入一个基本的案例来演示流的创建：获取指定端口上的数据并进行词频统计。项目依赖和代码实现如下： 12345<dependency> <groupId>org.apache.spark&l...