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基于Storm的实时大数据处理
摘要:随着互联网的发展,需求也在不断地改变,基于互联网的营销业务生命周期越来越短,业务发展变化越来越快,许多业务数据量以指数级增长等等都要求对大量的数据做实时处理,并要求保证数据准确可靠。面对这些挑战云计算、大数据概念应运而生,Hadoop、Storm等技术如雨后春笋般出现。本文就当今最火的实时流数据处理系统Storm进行详细介绍。在介绍Storm之前首先详细介绍了实时计算和分布式系统相关技术概念以便为后面内容做铺垫。通过对Storm的基本概念、核心理念、运行机制和编程场景进行了全面的探讨,使得我们对Storm有了一个比较全面的理解和方便我们在这方面进行更进一步的学****br/>关键字:Storm;实时大数据;流数据处理
概要
当今世界,信息爆炸的时代,互联网上的数据正以指数级别的速度增长。新浪微博注册用户已经超过3亿,用户日平均在线时长60min,平均每天发布超过1亿条微博[1]。在这种背景下,云计算的概念被正式提出,立即引起了学术界和产业界的广泛关注和参与。Google是云计算最早的倡导者,随后各类大型软件公司都争先在“云计算”领域进行一系列的研究和部署工作。目前最流行的莫过于Apache的开源项目Hadoop分布式计算平台,Hadoop专注于大规模数据存储和处理。这种模型对以往的许多情形虽已足够,如系统日志分析、网页索引建立(它们往往都是把过去一段时间的数据进行集中处理),但是在实时大数据方面,Hadoop的MapReduce却显得力不从心,业务场景中需要低延迟的响应,希望在秒级别或者毫秒级别完成分析,得到响应,并希望能够随着数据量的增大而扩展。此时,***公司推出开源分布式、容错的实时流计算系统Storm,它的出现使得大规模数据实时处理成为可能,填补了该领域的空白。
Storm是一个类似于Hadoop可以处理大量数据流的分布式实时计算系统。但是二者存在很大的区,其最主要的区别在于Storm的数据一直在内存中流转,Hadoop使用磁盘作为交换介质,需要读写磁盘。在应用领域方面,Storm是基于流的实时处理,Hadoop是基于任务调度的批量处理。另一个方面,Hadoop基于HDFS需要切分输入数据、产生中间数据文件、排序、数据压缩、多份复制等,效率比较低,而Storm基于ZeroMQ这个高性能消息通讯库,不持久化数据[2]。
实时计算介绍
实时计算(Real-puting)也称为即时计算,是计算机科学中对受到“实时约束”的计算机硬件和计算机软件系统的研究,实时约束是从事件发生到系统回应之间的最长时间限制。实时程序必须保证在严格的时间限制内响应。
互联网领域的实时计算一般都是针对海量数据进行的,实时计算最重要的一个需求是能够实时响应计算结果,一般要求为秒级。互联网行业的实时计算可以分为以下两种应用场景:
(1)持续计算:主要用于互联网流式数据处理。所谓流式数据是指将数据看作是数据流的形式来处理。数据流是一系列数据记录的集合体。常见的数据流如网站的访问 PV/UV、点击、搜索关键字。
(2)实时分析:主要用于特定场合下的数据分析处理。当数据量很大,且存在无穷的查询条件组合,或穷举并提前计算和保存结果的代价很大时,实时计算就可以发挥作用,将部分计算或全部计算过程推迟到查询阶段进行,但要求能够实时响应。