1樓：broken小北
即時大資料系統。
hadoop（大資料分析領域無可爭辯的wang者）專注於批處理。這種模型對許多情形（比如為網頁建立索引）已經足夠，但還存在其他一些使用模型，它們需要來自高度動態的**的即時資訊。為了解決這個問題，就得藉助 nathan marz 推出的 storm（現在在 twitter 中稱為 backtype）。
storm 不處理靜態資料，但它處理預計會連續的流資料。考慮到 twitter 使用者棗纖絕每天生成 億凳姿條推文 (tweet)，那麼就很容易看到此技術的巨大用途。
但 storm 不只是乙個傳統的大資料分析系統：它是複雜事件處理 (cep) 系統的乙個示例。cep 系統通常分類為計算和麵向檢測，其豎亮中每個系統都可通過使用者定義的演算法在 storm 中實現。
舉例而言，cep 可用於識別事件洪流中有意義的事件，然後即時地處理這些事件。
2樓：沃達德軟體
storm屬於流計算處理計算框架。現實生活中很多資料屬於流式資料，如即時交易資料、感測器資料。
大資料 storm是用什麼寫的
3樓：廣州辛易資訊科技****
計算機制簡介storm採用流式計算的模型，和shell類似讓資料在乙個個「管道」中進行處理。spout負責從資料來源拉取資料，相當於整個系統的生產者。bolt負責消費資料並將tuple傳送給下乙個計算單元。
bolt可以接受多個spout和bolt的資料。每個spout，bolt可以設定並行度excuter相當於多程序，每個excuter可以設定多個taskshufflegrouping，它隨機將tuple發給任何乙個task；fieldsgrouping，相同field值的tuple傳送給同乙個task。資料完整性當spout傳送乙個資料的時候為每乙個tuple產生乙個唯一的messageid。
當資料被完整處理的時候bolt會產生乙個應答ack（成功）或fail（失敗），如果鄭耐滑資料超過（預設30s）則視為超時然後丟棄掉（可以通過操縱fail方法重喊臘新傳送資料，不過這帶來很高的計算成本）。同時受spout發射tuple最大數的限制bole的處理速度會影響spout的發射速度。因此如果保證資料被快速消費掉成為影響流式計算速度的關鍵所在。
stom計算模型乙個簡單畝冊的storm計算模型基本包括3部分：從資料來源拉取資料，關聯離線的維表，將結果寫入資料庫。我們假設需要統計乙個購物**商品分類目的點選人數次數，而且這個**資料量非常大。
大致步驟如下：負責產生商品點選資料b.關聯商品類目c.
將結果寫入hbase商品id：auc_id使用者id：user_id
storm，spark，hadoop三個大資料處理工具的區別和聯絡
4樓：網友
storm是即時處理，spark和hadoop是批處理，兩者是互補。
而spark和hadoop比較的話，spark主要是充分利用記憶體計算並且支援更多的操作而不僅是map/reduce，這樣有些迭代密集的演算法執行效率會更高。而hadoop可能需要多個mr任務來完成。
在之後，hadoop使用了新的yarn框架，map/reduce只是其中一種默許了，spark也可以在hadoop的yarn框架下執行的，所以2者還會是融合的。
請描述下大資料三大平臺hadoop，storm，spark的區別和應用場景
5樓：浮生甲天下
hadoop 當前大資料管理標準之一，運用在當前很多商業應用系統。可以輕鬆地整合結構化、半結構化甚至非結構化資料集還是離線處理，批處理比較多，用的比較廣的是hive
storm 用於處理高速、大型資料流的分散式即時計算系統。為hadoop新增了可靠的即時資料處理功能。
spark基於記憶體的，吞吐量比storm大一點。而且spark整合的sparksql，mllib，graph貌似比較方便 ！
大資料解決方案有哪幾種型別?
6樓：環球青藤
一、 是乙個能夠對大量資料進行分散式處理的軟體框架。但是 hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。此外，hadoop 依賴於社群伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。
二、，high performance computing and communications(高效能運算與通訊)的縮寫。hpcc主要目標要達到：開發可擴充套件的計算系統及相關軟體，以支援太位級網路傳輸效能，開發千兆 位元網路技術，擴充套件研究和教育機構及網路連線能力。
三、是自由的開源軟體，乙個分散式的、容錯的即時計算系統。storm可以非常可靠的處理龐大的資料流，用於處理hadoop的批量資料。 storm支援許多種程式語言，使用起來非常有趣。
storm由twitter開源而來，其它知名的應用企業包括groupon、**、支付寶、阿里巴巴、樂元素、admaster等等。
四、apache drill。為了幫助企業使用者尋找更為有效、加快hadoop資料查詢的方法，apache軟體**會近日發起了一項名為「drill」的開源專案。該專案幫助谷歌實現海量資料集的分析處理，包括分析抓取web文件、跟蹤安裝在android market上的應用程式資料、分析垃圾郵件、分析谷歌分散式構建系統上的測試結果等等。
五、是世界領先的資料探勘解決方案，在乙個非常大的程度上有著先進技術。它資料探勘任務涉及範圍廣泛，包括各種資料藝術，能簡化資料探勘過程的設計和評價。
資料處理系統有哪些資訊科技題目
7樓：
批量資料處理系統：這碧渣種系統是對網際網絡中產生的海量的靜態的資料進行處理。 例如對客戶在**中的點選量和網頁的瀏覽量等資料進行處理，從而或者客戶對哪些商品比較偏愛。
谷歌公司研發的 gfs(google file system，即大規模分散檔案系統)和 map reduce(大規模分散 frame work)系統就是典型的批量資料處理系統。流式資料處理系統：這種系統是對網際網絡中大量的**資料進行即時處理悔念悄。
這些**資料具有複雜的格式，並且資料是連續不斷地**於眾多的渠道，該種系統需要對這些高大即時的資料進行即時的、快速的處理。 例如生物體中感測器的資料、商場**量資料、定位系統的資料都需要高效地即時處理。 storm系統是典型的流式資料處理系統，twitter、spotify、雅虎等公司都使用該系統。
dremel 系統是典型的互動式資料處理系統。圖資料處理系統：剩。
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