Storm: 实时计算利器

Storm是一部经典书籍，详细阐述了分布式实时计算的各种模式与实践。它提供了大量的实用案例和具体操作步骤，帮助读者掌握如何在实际项目中应用Storm技术。书中包含的内容对于大数据处理、实时分析以及系统架构设计都有重要参考价值。

在线下订单处理中，通过实时处理技术Storm，消息的处理和计算可以实现对当天订单的即时跟踪和分析。在处理销售账单和租赁明细时，系统根据条件筛选有效交易并计算总费用。同时，对卡片交易细节进行实时监控，统计消费人数并记录每笔交易的重要信息。

在实时计算中，UDF函数的倒排是一个重要考量因素。

Java实现的舆情实时统计计算服务项目，随着技术的进步，Storm框架的持续更新使得其在数据分析和API接口服务方面发挥重要作用。项目结构包括storm-parent、storm-dao、storm-redis、storm-analysis、storm-web和storm-core，利用MySQL存储爬虫数据，Redis进行数据去重。该服务基于分布式流式计算技术，为用户提供高效的数据分析和实时统计功能。

采用Storm流计算构建日志收集系统，实时汇聚日志数据，并结合离线数据分析，通过预先设定的规则对数据进行异常监测，实现实时告警和及时响应。

Apache Flink 是一款高度活跃的开源大数据计算引擎，专长于实时计算和流式处理。过去几年，尤其是2019年，Flink 的发展速度显著，GitHub Star 数量翻倍，Contributor 数量持续增长，表明越来越多的开发者和企业正在采用 Flink 并积极参与到其发展中。在中国，Flink 已经被广泛应用于多个一线公司，例如 阿里巴巴、快手、bili、美团点评、小米、OPPO 和 菜鸟网络 等。这些公司利用 Flink 构建了实时计算平台，用于处理大规模的准实时数据分析、实时数仓建设和实时风控等任务。Flink 的高效性能和灵活性使它成为实时数据处理领域的首选工具。 Flink 的核心特性包括其流水线运行系统，能够同时处理批处理和流处理任务，提供了低延迟、高吞吐量的数据处理能力。此外，Flink 的状态管理和事件驱动功能使其在实时数据分析和在线函数计算中表现出色。在未来的演进方向上，Flink 社区的目标是将其发展成为一个统一的数据引擎。这意味着 Flink 将进一步整合批处理和流处理，实现批流一体，提供统一的数据处理和分析解决方案。 在 Flink 1.9版本之前，批处理（DataSet API）和流处理（DataStream API）是分开的，但在1.9及后续版本中，社区致力于整合这两部分，使它们在运行时环境和API层面更加融合。同时，Flink 社区也在积极探索在线数据分析处理的潜力，利用 Event-Driven Function 的能力和内置的状态管理特性，推动 Flink 在函数计算领域的应用。随着人工智能的快速发展，Flink 有望更好地支持 AI 场景，可能通过与 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架的集成，提供大数据+AI的全链路解决方案。 Apache Flink 在实时计算领域的地位日益巩固，其技术成熟度和社区活跃度都在不断提升。无论是国内还是国际的一线公司，都在积极利用 Flink 来解决大规模数据处理的挑战，并推动着 Flink 的技术创新和应用边界扩展。随着 Flink 批流一体架构的不断优化，我们可以期待它在未来成为更加全面、强大的数据处理平台。

Storm的工作流程可以概括为以下四个步骤： 用户将Topology提交到Storm集群。 Nimbus负责将任务分配给Supervisor，并将分配信息写入Zookeeper。 Supervisor从Zookeeper获取分配的任务，并启动Worker进程来处理任务。 Worker进程负责执行具体的任务。

Storm组件包含以下部分：Topology是storm中运行的一个实时应用程序。Nimbus负责资源分配和任务调度。Supervisor负责接受Nimbus分配的任务，启动和停止属于自己管理的worker进程。Worker运行具体处理组件逻辑的进程。Task是worker中每一个spout/bolt的线程。Spout在一个Topology中产生源数据流的组件。Bolt在一个Topology中接受数据然后执行处理的组件。Tuple是一次消息传递的基本单元。Stream grouping是消息的分组方法。

知识准备： 分布式系统概念 Storm 架构和组件 代码编写： 创建 Spout 和 Bolt 定义数据流拓扑 程序发布： 本地模式和集群模式 故障处理和监控