本篇內(nèi)容主要講解“Storm的特點(diǎn)有哪些”，感興趣的朋友不妨來(lái)看看。本文介紹的方法操作簡(jiǎn)單快捷，實(shí)用性強(qiáng)。下面就讓小編來(lái)帶大家學(xué)習(xí)“Storm的特點(diǎn)有哪些”吧!

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一、Hadoop生態(tài)體系?

Hadoop?是一個(gè)分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)，由Apache基金會(huì)開(kāi)發(fā)。用戶可以在不了解分布式底層細(xì)節(jié)的情況下，開(kāi)發(fā)分布式程序。充分利用集群的威力高速運(yùn)算和存儲(chǔ)。Hadoop實(shí)現(xiàn)了一個(gè)分布式文件系統(tǒng)(Hadoop?Distributed?File?System)，簡(jiǎn)稱HDFS。?

Hadoop?“?！庇啥鄠€(gè)組件組成。包括：?

1、Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)：所有Hadoop集群的默認(rèn)存儲(chǔ)層。

2、?名稱節(jié)點(diǎn)：在Hadoop集群中，提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置以及節(jié)點(diǎn)失效信息的節(jié)點(diǎn)。?

3、?二級(jí)節(jié)點(diǎn)：名稱節(jié)點(diǎn)的備份，它會(huì)定期復(fù)制和存儲(chǔ)名稱節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，以防名稱節(jié)點(diǎn)失效。?

4、?作業(yè)跟蹤器：Hadoop集群中發(fā)起和協(xié)調(diào)MapReduce作業(yè)或數(shù)據(jù)處理任務(wù)的節(jié)點(diǎn)。?

5、?從節(jié)點(diǎn)：Hadoop集群的普通節(jié)點(diǎn)，從節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)并且從作業(yè)跟蹤器那里獲取數(shù)據(jù)處理指令。?

二、Spark生態(tài)體系?

Spark?是一種與?Hadoop?相似的開(kāi)源集群計(jì)算環(huán)境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些有用的不同之處使?Spark?在某些工作負(fù)載方面表現(xiàn)得更加優(yōu)越，換句話說(shuō)，Spark?啟用了內(nèi)存分布數(shù)據(jù)集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優(yōu)化迭代工作負(fù)載。

Spark?是在?Scala?語(yǔ)言中實(shí)現(xiàn)的，它將?Scala?用作其應(yīng)用程序框架。與?Hadoop?不同，Spark?和?Scala?能夠緊密集成，其中的?Scala?可以像操作本地集合對(duì)象一樣輕松地操作分布式數(shù)據(jù)集。?

三、Storm實(shí)時(shí)開(kāi)發(fā)?

Storm是一個(gè)免費(fèi)并開(kāi)源的分布式實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)。利用Storm可以很容易做到可靠地處理無(wú)限的數(shù)據(jù)流，像Hadoop批量處理大數(shù)據(jù)一樣，Storm可以實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)。Storm簡(jiǎn)單，可以使用任何編程語(yǔ)言。?

Storm有如下特點(diǎn)：?

1、編程簡(jiǎn)單：開(kāi)發(fā)人員只需要關(guān)注應(yīng)用邏輯，而且跟Hadoop類似，Storm提供的編程原語(yǔ)也很簡(jiǎn)單。

2、高性能，低延遲：可以應(yīng)用于廣告搜索引擎這種要求對(duì)廣告主的操作進(jìn)行實(shí)時(shí)響應(yīng)的場(chǎng)景。?

3、分布式：可以輕松應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)量大，單機(jī)搞不定的場(chǎng)景。

4、可擴(kuò)展：?隨著業(yè)務(wù)發(fā)展，數(shù)據(jù)量和計(jì)算量越來(lái)越大，系統(tǒng)可水平擴(kuò)展。

5、容錯(cuò)：?jiǎn)蝹€(gè)節(jié)點(diǎn)掛了不影響應(yīng)用。?

6、消息不丟失：保證消息處理。

到此，相信大家對(duì)“Storm的特點(diǎn)有哪些”有了更深的了解，不妨來(lái)實(shí)際操作一番吧！這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！

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