基于Storm的实时大数据处理

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习。

关键字：Storm；实时大数据；流数据处理

1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，Twitter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]。

2实时计算介绍

实时计算（Real-time computing）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。

实时计算需要解决的问题和难点是实时存储和实时计算。实时存储可以通过使用高性能

的NoSQL存储来实现，实时的计算需要依赖于计算过程全内存化。实时计算过程一般划分为以下三个阶段：数据的产生与收集、传输与分析处理、存储并对外提供服务。对于分布式系统来说，系统的可配置性、可维护性、可伸缩性十分重要，实时计算并不适用于所有场景，因此需要根据实际业务需求和实际场景，从众多的技术和框架中进行选择。

3分布式系统相关技术介绍

3.1HBase

HBase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的开源分布式数据库，根据Google发表的Bigtable论文进行设计，可以说是Google Bigtable的开源实现。与Bigtable依赖于GFS 作为其文件存储系统和Chubby作为集群协同服务类似，HBase的依赖于Hadoop HDFS提供的底层文件存储服务和Zookeeper提供的协同服务，并使用Hadoop MapReduce作为其海量数据处理的编程模型。使用者利用廉价的PC服务器便可以搭建HBase组成的大规模结构化存储集群[1]。HBase使用Java开发，实现了Bigtable的大部分特性，JVM之上的语言可以直接利用其提供的API，而其他语言可以通过Thrift API或RESFul API来实现调用。HBase基于HDFS提供的高可靠的底层存储支持以及Zookeeper提供的稳定的协调服务和故障恢复（fail-over）机制，为上层提供结构化存储服务，而Hadoop MapReduce为HBas和HDFS提供了高性能的并行计算能力。与关系数据库不同，HBase更适合于存储非结构化的数据，能够对大规模的数据提供随机、实时的读写访问。

3.2Zookeeper

Zookeeper分布式服务框架是Apache Hadoop的一个子项目，是Hadoop集群管理的一个必不可少的模块，其实现的功能与Google的Chubby基本一致，主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题，为分布式集群提供了配置信息维护，统一命名服务、状态同步服务、集群管理、队列管理等支持[1]。Zookeeper实现了分布式系统中复杂易错的关键服务，为用户提供简单易用的接口和高性能高可用的系统。

Zookeeper提供基于类似文件系统的目录节点树的方式来存储数据（但并不适合于存储大数据），通过维护和监控数据的状态变化，从而达到基于数据的集群管理的效果。

4Storm机制

Storm 是Twitter 公司开源的一个分布式的、可伸缩的、容错的实时计算系统。如同Hadoop大大简化了并行批量数据处理，Storm定义了一批实时计算的原语，大大简化了并行实时数据处理。从总体架构上来看，Storm 与Hadoop 非常相似，且解决了Hadoop 实时性差的问题，因此也被称为“实时的Hadoop”系统。可以说，Storm 之于实时处理，就好比Hadoop 之于批处理[2]。表1从系统角色、应用名称、组件接口三个方面展示了Hadoop 与Storm之间的对应关系和相似性。

表1 Hadoop与Storm

Storm是当今最火的流式处理解决方案，拥有非常多的特性，下面就其主要特性进行介绍：

（1）广泛的适用场景。基于Storm 提供的基础原语之上可以构建满足许多应用场景的实时计算应用。Storm 提供简单的API使得开发者能够轻松地编写复杂、可靠的实时数据处理应用来处理无界的持续的流数据。如实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式RPC、ETL 处理等。

（2）高可伸缩性。Zookeeper来配置进程管理，是的Storm的集群扩展十分方便。Storm 的可伸缩性是的Storm每秒可以处理大量的信息。通过简单的添加及其并修改Topology的并行设置便可以动态的对集群进行水平扩展。

（3）高性能。Storm使用高性能的序列化工具Kryo和消息队列ZeroMQ，且因为消息是无状态的，数据流不需要持久化，因此有着非常优秀的性能。在一个10个节点组成的小集群中，一个简单的应用每秒可以处理数以百万计的消息，包括上百次的数据库访问。

（4）高可靠性。实时系统必须保证所有的数据被成功的处理。允许丢失数据的系统的适用场景非常有限，与其丢失数据实的时系统相反，Storm有着高效可靠的消息确认机制，保证每一条消息都会被处理。

（5）异常健壮。相对于Hadoop集群，Storm集群更容易管理，这也是Storm的设计目标之一。Storm虽然也采用主从结构，但其节点的无状态性和fail-over的设计使得它并不存在单点故障问题。

（6）容错性。Storm保证一个Topology一直运行，除非它被显式停止。因此如果数据在处理过程中发生异常，Storm能够重新发现异常的场景。

（7）语言无关性。Storm的开发语言为Clojure和Java，非JVM语言可以通过stdin/stdout 以JSON格式协议与Storm进行通信。Storm可Topology和消息处理组件可以用任何语言来定义，因此任何语言的开发者都可以使用Storm。

4.1Storm 基本概念

为了理解Storm的架构和工作原理，开发基于Storm的实时处理应用，有必要深入理解Storm的一些基本概念，图1形象地描述了Storm中一些基本元素的相互关心，以下是对Storm中一些关键基本概念的介绍。

图1 Storm基本元素示意图

（1）Topology：即计算拓扑，是一个由Spouts和Bolts通过stream groupings连接组成的图状结构，其中封装着实时计算应用程序的逻辑。Storm的Topology与Hadoop的Job类似，不同的是一个MapReduce Job最终会结束，然而一个Storm的Topology会一直运行（除非它被显式的停止）。

（2）Stream：消息流Stream是Storm里面最关键的抽象。Stream是无界的tuples序列，这些tuples以一种分布式的方式并行地创建和处理。我们可以通过对Stream中的tuple的schema的命名来定义Steam的schema。每个Stream定义时都会声明一个ID，默认为“default”。tuple的字段类型可以使用编程语言中的基本类型，但也可以使用自定义类型，只要实现对应的序列化器。

（3）Spout：它是Topology中消息流的源，即tuple的生产者。一般来说Spout从一个外部源（如kestrel队列或Twitter的流API）读取数据并向Topology里面发送tuple。消息源Spout分为可靠与不可靠两张类别。可靠的消息源中，如果一个tuple没有被Storm成功的处理，则会被重新发送。不可靠的Spout的tuple只发送一次，不理会tuple是否成功被处理。Spout可以发送多条消息流Stream，只需声明所发送的多个消息流，并在发送tuple时指定使用的Stream。

（4）Bolt：它是Topology中的消息处理单元，封装着消息处理的业务逻辑，是消息的消费者和生产者。Bolt可以执行过滤、聚合、连接、数据库访问等操作。复杂的消息流处理往往需要很多步骤，从而也就需要经过很多Bolts。与Spout类似，Bolts也可以发射多条消息流。

（5）Stream Grouping：声明每个Bolt接受哪些流作为输入时构建一个Topology的基本步骤，而Stream grouping则是定义了流在Bolt的tasks中是如何分配的，即下游的Bolt对上游的Spout或Bolt的订阅方式。Storm提供了7中内建的Stream grouping方式，也可以通过实现CustomStreamGrouping接口来自定义stream grouping，以下是对Storm提供的7种stream grouping的介绍：

a)Shuffle grouping：随机分组，随机的在Bolt的tasks实例之间分发图tuple，保证每

个Bolt接受到的tuple数目相同。

b)Field grouping：安字段分组，保证stream中指定的字段拥有相同值的tuple会被分

发到同一个task中，不同值的tuple一般分布到不同的task中。

c)All grouping：广播发送，表示stream中每一个tuple都会被复制，分发给Bolt的所

有task实例。

d)Global grouping：全局分组，整个stream中的所有tuple会被汇集到Bolt的一个task

实例中，一般选择汇集到ID值最小的task中。

e)None grouping：不分组，表示stream不关心如何分组。目前这种分组和Shuffle

grouping是一样的效果，不同的是Storm会把这种Bolt放到它所订阅的Spout或

Bolt的同一个线程里面去执行。

f)Direct grouping：直接分组，这是一种比较特别的分组方法，tuple的发送者明确指

定由消息接收者的某一个task处理这个消息。只有被声明为direct stream的stream

才可以使用该分组方法。

Local or shuffle grouping：表示若目标Bolt有一个或多个tasks在同一个worker进程中，则会将所有tuples随机分组给进程中的tasks。否则，跟普通的shuffle grouping效果一样。

（6）Reliability：Storm提供了一种消息确认机制来保证每个tuple都会被Topology完整的执行，如图2所示。Storm会追踪由每个Spout tuple所产生的tuple树（一个Bolt处理一个tuple之后可能会发射别的tuple从而可以形成树状结构），并且跟踪这棵tuple树什么时候成功处理完。每个Topology都有一个消息超时的设置，如果Storm在设置时间内没有检

测到Spout tuple被处理成功，则会认为该tuple处理失败并重新发送。为了利用Storm的可靠性特性，发出一个新的tuple以及处理完一个tuple的时候需要通知Storm，通过OutputCollector的emit方法的anchoring机制来告知Storm该tuple树新边的创建，通过ack 方法来声明一个tuple的处理完成。

（7）Task：在整个集群中，每个Spout和Bolt会作为多个task执行。每一个task会对应在一个线程中执行，因此stream grouping本质上是定义了tuple如何从一组task发射到另外一组task。可以调用TopologyBuilder的setSpout或setBolt方法来设置Spout或Bolt的并行度，即运行的线程数。

图2 Storm消息确认机制

（8）Worker：它是Storm中真正执行业务逻辑的JVM进程。Topology在一个或者多个工作进程Worker中执行，每个worker进程启动多个线程执行Topology中的一部分task，所执行的task也可能属于不同的Topology。Storm会尽量均匀地分配task给所有的worker。4.2Storm 集群组件

Storm集群有着类似Hadoop集群的主从架构，集群中有两种节点：控制节点（master node）和工作节点（worker node）。Storm提供了一个由以下几个元素组成的异步时间（信息）处理系统。

（1）Nimbus：它守护进程运行在控制节点上，整个Storm集群只运行一个实例，它是集群的控制节点，负责集群中代码和任务的分发以及状态的监控，类似于Hadoop的JobTracker。

（2）Supervisor：每一个工作节点上运行一个Supervisor守护进程。Supervisor负责监听分配给其所在及其的工作、同步Zookeeper上的配置、启动或关闭worker进程等工作。

（3）Worker：该进程是用户所提交的Topology（Job）的真正执行者，负责执行Topology 的一个子集。一个运行的Topology由运行在多个机器上的多个worker进程组成。

Nimbus和Supervisor进程之间的所有协调都是通过Zookeeper集群来完成，如图3所示。Nimbus、Supervisor进程都是快速失败（fail-fast）和无状态（stateless）的。所有的状态都保存在Zookeeper或本地磁盘中。这意味着关闭Nimbus或Supervisor进程后再重启，他们可以继续正常工作。这个设计使得Storm异常的稳定。

图3 Storm集群架构图

4.3Storm的运行机制

Storm主要有两种类型的节点：主节点（Master）和工作节点（Worker）。主节点通常会运行一个后台程序，称为Nimbus。它负责发送代码到集群，分配工作任务给每一个工作节点，并监控其运行状态，作用类似于Hadoop中的Job Tracker。工作节点会运行一个名为Supervisor的后台程序，Supervisor负责监听从Nimbus分配给它执行的任务，据此启动或停止执行任务的工作进程。在集群系统中，一般一个节点上运行一个或多个工作进程，每一个工作进程都会执行一个Topology任务的子集[4]。一个Topology任务往往需要分布在不同工作节点上的多个工作进程来执行。

如图4所示，当一个Topology定义好后被提交，首先会由Storm提供的方法吧jar包上传到Nimbus，它会对Storm本身和Topology进行校验，主要检查Storm的状态是否为Active 以及Topology是否有同名的实例在运行。接着，Nimbus对每个Topology都会做出详细的预算，如工作量（多个Task），它会根据Topology中定义的parallelism hint参数，来给Spout/bolt 设定Task数目，并且分配与其对应的Task-id，再把分配好的Task的信息写入Zookeeper上的/task目录下。然后Nimbus会给Supervisor分配工作，方法是把任务信息写在Zookeeper 的/assign-ments。Supervisor每隔一定时间都会查看/assin-ments目录，检查Nimbus是否有新任务分配，当有新提交的任务时，它会先下载代码，然后根据任务信息安排Worker执行这些任务。

图4 Topology提交的流程图

如图3所示，在Storm集群中Nimbus和Supervisor都是无状态的，并且两个模块之间没有直接的数据交换，所有的状态都是保存在Zookeeper，Nimbus通过写入Zookeeper来发布指令。而Supervisor通过读取Zookeeper节点信息来执行这些指令。同时Supervisor和Task 会定时发送心跳信息到Zookeeper，使得Nimbus可以监控整个storm集群的状态。当有Task 节点挂掉时Nimbus能够快速使之重启。这种工作方式使得整个Storm集群是否健壮，任何一台工作机器突然失效都不会影响到整个系统的正常运行，只需要重启失效节点后再从Zookeeper上面重新获取状态信息即可。

图3 Storm数据交互图

4.4Storm分布式并行计算原理

Storm是Twitter开源的一个实时数据处理框架，Twitter每天约3.4亿条推文正式用Storm 进行实时分析处理。Storm实现了一种流式数据处理模型，流是一组有顺序并连续到达的数据序列[5]。在Storm设计思想中，把流中的事件抽象为Tuple即元组，把源头抽象为Spout，把流的处理抽象为Bolt。这种思想大大简化了分布式实时并行处理程序的开发难度。

在Storm计算模型中，主要有两种类型的计算过程，源头处理过程Spout和中间处理过程Bolt。因此需要用户去实现ISpout和IBolt这两种类型的接口。作为Storm中的消息源，Spout用于Topology生产消息，一般会不断地从外部数据源（如Message Queue、No-SQL、RDBMS、Log File）读取然后发送消息给（Tuple元组）Topology。之后消息会以某种方式传给Bolt，作为Storm的消息处理者，Bolt可以执行过滤、聚合、数据库查询等操作或与外部实体通信，可以根据情况选择存储数据，或是把数据传给下一级Bolt。

Bolt既可以实现传统MapReduce之类的功能，也可实现更复杂的操作，如过滤、聚合等。如果对两个组件数据发送有特殊要求，例如在应用场景中需要把相同key值的元组发送到同一个Bolt下进行统计，可以使用Storm提供的数据流分发（Stream Grouping）策略来解决这一问题。为提高处理效率，可以在一个流上加入多个Spout和多个Bolt。典型的Storm 拓扑结构会实现多个转换，因此需要多个具有独立元组流的Spout。如图5所示，Storm集群是由许多Bolt组件组成的链式处理结构，每个Bolt对Spout发送出数据进行各种转换操作。

图5 Storm数据流网络图

使用Storm也可以轻松地实现MapReduce功能。如图6所示，Spout生成文本数据流，Bolt实现Map功能（令牌化一个流中的各个单词）。来自“Map”Bolt的流然后流入一个实现Reduce功能的Bolt中。

图6 Storm实现MapReduce功能

5使用Storm编程场景

上面介绍了Storm的特点、基本概念和机制，对这些有了基本了解后，但是在哪些方面应用也许我们并不明了，下面就具体介绍一下Storm的具体使用场景：

（1）流聚合：流聚合把两个或者多个数据流聚合成一个数据流，即基于一些共同的tuple 字段来进行的。

builder.setBolt(5, new MyJoiner(), parallelism)

.fieldsGrouping(1, new Fields("joinfield1", "joinfield2"))

.fieldsGrouping(2, new Fields("joinfield1", "joinfield2"))

.fieldsGrouping(3, new Fields("joinfield1", "joinfield2"))

（2）批处理：有时候为了性能或者一些别的原因，你可能想把一组tuple一起处理，而不是一个一个单独处理

（3）BasicBolt：首先读一个输入tuple，然后根据这个输入tuple发射一个或者多个tuple，最后在execute的方法的最后ack那个输入tuple遵循这类模式的bolt一般是函数或者是过滤器，这种模式太常见，storm为这类模式单独封装了一个接口：IbasicBolt。

（4）内存内缓存+Fileds grouping组合：在bolt的内存里面缓存一些东西非常常见。缓存在和fields grouping结合起来之后就更有用了。比如，你有一个bolt把短链接变成长链接（bit.ly，t.co之类）。你可以把短链接接到长链接的对应关系利用LRU算法缓存在内存里面以避免重复计算。比如组件一发射短链接，组件二把短链接转化成长链接并缓存在内存里面。可以看看下面两段代码有什么不一样：

builder.setBolt(2, new ExpandUrl(), parallelism)

.shuffleGrouping(1);

builder.setBolt(2, new ExpandUrl(), parallelism)

.fieldsGrouping(1, new Fields("url"));

（5）计算top N：比如你有一个Bolt发射这样的tuple：”value”, ”count”并且你想一个bolt基于这些信息计算出top N的tuple。最简单的办法是有一个bolt可以做一个全局的grouping的动作并且在内存里面保持这top N的值。这个方式对于大数据量的流显然是没有扩展性的，因为所有的数据会被发到同一台机器。一个更好的方法是在多台机器上面并行的计算这个流每一部分的top N, 然后再有一个bolt合并这些机器上面所算出来的top N以算出最后的top N, 代码大概是这样的:

builder.setBolt(2, new RankObjects(), parallellism)

.fieldsGrouping(1, new Fields("value"));

builder.setBolt(3, new MergeObjects())

.globalGrouping(2);

这个模式之所以可以成功是因为第一个bolt的fieldsgrouping使得这种并行算法在语义上是正确的。

（6）用TimeCacheMap来高效地保存一个最近被更新的对象的缓存。有时候你想在内存里面保存一些最近活跃的对象，以及那些不再活跃的对象。TimeCacheMap 是一个非常高效的数据结构，它提供了一些callback函数使得我们在对象不再活跃的时候我们可以做一些事情。

（7）分布式RPC：CoordinatedBolt和KeyedFairBolt用Storm做分布式RPC应用的时候有两种比较常见的模式：它们被封装在CoordinatedBolt和KeyedFairBolt里面。CoordinatedBolt 包装你的bolt，并且确定什么时候你的bolt已经接收到所有的tuple，它主要使用Direct Stream 来做这个。KeyedFairBolt同样包装你的bolt并且保证你的topology同时处理多个DRPC调用，而不是串行地一次只执行一个。

6结语

综上所述，通过对实时计算和分布式系统相关技术的介绍，对Storm基本概念，核心理念，运行机制和编程模型的论述，使得我们对Storm流数据处理系统有了一个比较全面的理解。基于Storm实现的数据分析处理系统，相比基于传统方案实现的数据分析处理系统在效率、实时性、可伸缩性和可用性方面都更具有优势。使用Storm提供的框架来编写实时数据处理应用，大大降低了开发和部署的复杂度，使得开发者不再需要自己搭建消息队列和消息处理机制并组成实时处理网络，而只需专注于业务数据的处理，开发健壮的，可伸缩的实时数据处理应用。

本文是在学习大数据技术与应用课程的基础上，通过进一步阅读相关文献，对实时流数据处理Storm系统的一个具体概述。由于能力有限文中可能存在理解偏差或错误论述，但是基本思路，整体方向是在相关文献的基础之上进行的，所以不会有偏差。而这些论述都只是纸上谈兵，是对于流数据处理系统的一个认知和理解的过程，更进一步的深入理解，需要我们在以后的学习和工作中将其付诸于实践。可以预见，基于Storm系统进行实时流数据处理应用开发将是这个领域的潮流。

参考文献

[1]黄馥浩. 基于Storm的微博互动平台的设计与实现[D].中山大学,2013.

[2]李浩. 基于Twitter Storm的云平台监控系统研究与实现[D].东北大学,2013.

[3]胡宇舟,范滨,顾学道,缪力. 基于Storm的云计算在自动清分系统中的实时数据处理应用[J]. 计算机应用,2014,S1:96-99.

[4]Neumeyer L,Robbins B,Nair A,et al. S4:Distributed stream computing platform[C] Data Mining Workshops(ICDMW), 2010 IEEE International Conference on. IEEE,2010:170-177.

[5]邓立龙,徐海水. Storm实现的应用模型研究[J]. 广东工业大学学报,2014,03:114-118.

storm集群的自适应调度算法

Adaptive Online Scheduling in Storm Leonardo Aniello aniello@dis.uniroma1.it Roberto Baldoni baldoni@dis.uniroma1.it Leonardo Querzoni querzoni@dis.uniroma1.it Research Center on Cyber Intelligence and Information Security and Department of Computer,Control,and Management Engineering Antonio Ruberti Sapienza University of Rome ABSTRACT Today we are witnessing a dramatic shift toward a data-driven economy,where the ability to e?ciently and timely analyze huge amounts of data marks the di?erence between industrial success stories and catastrophic failures.In this scenario Storm,an open source distributed realtime com-putation system,represents a disruptive technology that is quickly gaining the favor of big players like Twitter and Groupon.A Storm application is modeled as a topology,i.e. a graph where nodes are operators and edges represent data ?ows among such operators.A key aspect in tuning Storm performance lies in the strategy used to deploy a topology, i.e.how Storm schedules the execution of each topology component on the available computing infrastructure.In this paper we propose two advanced generic schedulers for Storm that provide improved performance for a wide range of application topologies.The?rst scheduler works o?ine by analyzing the topology structure and adapting the de-ployment to it;the second scheduler enhance the previous approach by continuously monitoring system performance and rescheduling the deployment at run-time to improve overall performance.Experimental results show that these algorithms can produce schedules that achieve signi?cantly better performances compared to those produced by Storm’s default scheduler. Categories and Subject Descriptors D.4.7[Organization and Design]:Distributed systems Keywords distributed event processing,CEP,scheduling,Storm 1.INTRODUCTION In the last few years we are witnessing a huge growth in information production.IBM claims that“every day,we create2.5quintillion bytes of data-so much that90%of the data in the world today has been created in the last two Permission to make digital or hard copies of all or part of this work for personal or classroom use is granted without fee provided that copies are not made or distributed for pro?t or commercial advantage and that copies bear this notice and the full citation on the?rst page.To copy otherwise,to republish,to post on servers or to redistribute to lists,requires prior speci?c permission and/or a fee. DEBS’13,June29–July3,2013,Arlington,Texas,USA. Copyright2013ACM978-1-4503-1758-0/13/06...$15.00.years alone”[15].Domo,a business intelligence company, has recently reported some?gures[4]that give a perspective on the sheer amount of data that is injected on the internet every minute,and its heterogeneity as well:3125photos are added on Flickr,34722likes are expressed on Facebook, more than100000tweets are done on Twitter,etc.This apparently unrelenting growth is a consequence of several factors including the pervasiveness of social networks,the smartphone market success,the shift toward an“Internet of things”and the consequent widespread deployment of sensor networks.This phenomenon,know with the popular name of Big Data,is expected to bring a strong growth in economy with a direct impact on available job positions;Gartner says that the business behind Big Data will globally create4.4 million IT jobs by2015[1]. Big Data applications are typically characterized by the three V s:large volumes(up to petabytes)at a high veloc-ity(intense data streams that must be analyzed in quasi real-time)with extreme variety(mix of structured and un-structured data).Classic data mining and analysis solutions quickly showed their limits when faced with such loads.Big Data applications,therefore,imposed a paradigm shift in the area of data management that brought us several novel approaches to the problem represented mostly by NoSQL databases,batch data analysis tools based on Map-Reduce, and complex event processing engines.This latter approach focussed on representing data as a real-time?ow of events proved to be particularly advantageous for all those appli-cations where data is continuously produced and must be analyzed on the?https://www.sodocs.net/doc/e812946652.html,plex event processing engines are used to apply complex detection and aggregation rules on intense data streams and output,as a result,new events.A crucial performance index in this case is represented by the average time needed for an event to be fully analyzed,as this represents a good?gure of how much the application is quick to react to incoming events. Storm[2]is a complex event processing engine that,thanks to its distributed architecture,is able to perform analytics on high throughput data streams.Thanks to these character-istics,Storm is rapidly conquering reputation among large companies like Twitter,Groupon or The Weather Chan-nel.A Storm cluster can run topologies(Storm’s jargon for an application)made up of several processing components. Components of a topology can be either spouts,that act as event producers,or bolts that implement the processing logic.Events emitted by a spout constitute a stream that can be transformed by passing through one or multiple bolts where its events are processed.Therefore,a topology repre-

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

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Storm简介

Storm简介 ?实时计算需要解决一些什么问题?实现一个实时计算系统?Storm基本概念 ?Storm使用场景 ?Storm分组机制

Storm简介 ?实时计算需要解决一些什么问题 伴随着信息科技日新月异的发展，信息呈现出爆发式的膨胀，人们获取信息的途径也更加多样、更加便捷，同时对于信息的时效性要求也越来越高。举个搜索场景中的例子，当一个卖家发布了一条宝贝信息时，他希望的当然是这个宝贝马上就可以被卖家搜索出来、点击、购买啦，相反，如果这个宝贝要等到第二天或者更久才可以被搜出来，估计这个大哥就要骂娘了。再举一个推荐的例子，如果用户昨天在淘宝上买了一双袜子，今天想买一副泳镜去游泳，但是却发现系统在不遗余力地给他推荐袜子、鞋子，根本对他今天寻找泳镜的行为视而不见，估计这哥们心里就会想推荐你妹呀。其实稍微了解点背景知识的码农们都知道，这是因为后台系统做的是每天一次的全量处理，而且大多是在夜深人静之时做的，那么你今天白天做的事情当然要明天才能反映出来啦。

Storm简介 ?实现一个实时计算系统 全量数据处理使用的大多是鼎鼎大名的hadoop或者hive，作为一个批处理系统，hadoop 以其吞吐量大、自动容错等优点，在海量数据处理上得到了广泛的使用。但是，hadoop不擅长实时计算，因为它天然就是为批处理而生的，这也是业界一致的共识。否则最近这两年也不会有 s4,storm,puma这些实时计算系统如雨后春笋般冒出来啦。先抛开s4,storm,puma这些系统不谈，我们首先来看一下，如果让我们自己设计一个实时计算系统，我们要解决哪些问题。

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1. 技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： 采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一 的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE） 的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

论Storm分布式实时计算工具

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/e812946652.html, 论Storm分布式实时计算工具 作者：沈超邓彩凤 来源：《中国科技纵横》2014年第03期 【摘要】互联网的应用催生了一大批新的数据处理技术，storm分布式实时处理工具以其强大的数据处理能力、可靠性高、扩展性好等特点，在近几年得到越来越广泛的关注和应用。 【关键词】分布式实时计算流处理 1 背景及特点 互联网的应用正在越来越深入的改变人们的生活，互联网技术也在不断发展，尤其是大数据处理技术，过去的十年是大数据处理技术变革的十年，MapReduce，Hadoop以及一些相关 的技术使得我们能处理的数据量比以前要大得多得多。但是这些数据处理技术都不是实时的系统，或者说，它们设计的目的也不是为了实时计算。没有什么办法可以简单地把hadoop变成一个实时计算系统。实时数据处理系统和批量数据处理系统在需求上有着本质的差别。 然而大规模的实时数据处理已经越来越成为一种业务需求了，而缺少一个“实时版本的hadoop”已经成为数据处理整个生态系统的一个巨大缺失。而storm的出现填补了这个缺失。Storm出现之前，互联网技术人员可能需要自己手动维护一个由消息队列和消息处理者所组成的实时处理网络，消息处理者从消息队列取出一个消息进行处理，更新数据库，发送消息给其它队列等等。不幸的是，这种方式有以下几个缺陷： 单调乏味：技术人员花费了绝大部分开发时间去配置把消息发送到哪里，部署消息处理者，部署中间消息节点—设计者的大部分时间花在设计，配置这个数据处理框架上，而真正关心的消息处理逻辑在代码里面占的比例很少。 脆弱：不够健壮，设计者要自己写代码保证所有的消息处理者和消息队列正常运行。 伸缩性差：当一个消息处理者的消息量达到阀值，需要对这些数据进行分流，配置这些新的处理者以让他们处理分流的消息。 Storm定义了一批实时计算的原语。如同hadoop大大简化了并行批量数据处理，storm的这些原语大大简化了并行实时数据处理。storm的一些关键特性如下： 适用场景广泛：storm可以用来处理消息和更新数据库（消息流处理），对一个数据量进行持续的查询并返回客户端（持续计算），对一个耗资源的查询作实时并行化的处理（分布式方法调用），storm的这些基础原语可以满足大量的场景。

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本：1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。 为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。

大数据处理综合处理服务平台的设计实现分析范文

大数据处理综合处理服务平台的设计与实现 （广州城市职业学院广东广州510405） 摘要：在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。大数据综合处理服务平台支持灵活构建面向数据仓库、实现批量作业的原子化、参数化、操作简单化、流程可控化，并提供灵活、可自定义的程序接口，具有良好的可扩展性。该服务平台以SOA为基础，采用云计算的体系架构，整合多种ETL技术和不同的ETL工具，具有统一、高效、可拓展性。该系统整合金融机构的客户、合约、交易、财务、产品等主要业务数据，提供客户视图、客户关系管理、营销管理、财务分析、质量监控、风险预警、业务流程等功能模块。该研究与设计打破跨国厂商在金融软件方面的垄断地位，促进传统优势企业走新型信息化道路，充分实现了“资源共享、低投入、低消耗、低排放和高效率”，值得大力发展和推广。 关键词：面向金融，大数据，综合处理服务平台。 一、研究的意义 目前，全球IT行业讨论最多的两个议题，一个是大数据分析“Big Data”，一个是云计算“Cloud Computing”。中

国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。据IDC（国际数据公司）预测，用于云计算服务上的支出在接下来的5 年间可能会出现3 倍的增长，占据IT支出增长总量中25%的份额。目前企业的各种业务系统中数据从GB、TB到PB量级呈海量急速增长，相应的存储方式也从单机存储转变为网络存储。传统的信息处理技术和手段，如数据库技术往往只能单纯实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能，无法充分利用和及时更新海量数据，更难以进行综合研究，中国的金融行业也不例外。中国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。通过对不同来源，不同历史阶段的数据进行分析，银行可以甄别有价值潜力的客户群和发现未来金融市场的发展趋势，针对目标客户群的特点和金融市场的需求来研发有竞争力的理财产品。所以，银行对海量数据分析的需求是尤为迫切的。再有，在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。随着国内银行业竞争的加剧，五大国有商业银行不断深化以客户为中心，以优质业务为核心的经营理念，这对银行自身系统的不断完善提出了更高的要求。而“云计算”技术的推出，将成为银行增强数据的安全性和加快信息共享的速度，提高服务质量、降低成本和赢得竞争优势的一大选择。

大数据分析平台

一、数据分析平台层次解析 大数据分析处理架构图 数据源：除该种方法之外，还可以分为离线数据、近似实时数据和实时数据。按照图中的分类其实就是说明了数据存储的结构，而特别要说的是流数据，它的核心就是数据的连续性和快速分析性； 计算层：内存计算中的Spark是UC Berkeley的最新作品，思路是利用集群中的所有内存将要处理的数据加载其中，省掉很多I/O开销和硬盘拖累，从而加快计算。而Impala思想来源于Google Dremel，充分利用分布式的集群和高效存储方式来加快大数据集上的查询速度，这也就是我上面说到的近似实时查询；底层的文件系统当然是HDFS独大，也就是Hadoop的底层存储，现在大数据的技术除了微软系的意外，基本都是HDFS作为底层的存储技术。上层的YARN就是MapReduce的第二版，和在一起就是Hadoop最新版本。基于之上的应用有Hive，Pig Latin，这两个是利用了SQL的思想来查询Hadoop上的数据。 关键：利用大数据做决策支持。R可以帮你在大数据上做统计分析，利用R语言和框架可以实现很专业的统计分析功能，并且能利用图形的方式展现；而Mahout就是一个集数据挖掘、决策支持等算法于一身的工具，其中包含的都是

基于Hadoop来实现的经典算法，拿这个作为数据分析的核心算法集来参考还是很好的。 如此一个决策支持系统要怎么展现呢？其实这个和数据挖掘过程中的展现一样，无非就是通过表格和图标图形来进行展示，其实一份分类详细、颜色艳丽、数据权威的数据图标报告就是呈现给客户的最好方式！至于用什么工具来实现，有两个是最好的数据展现工具，Tableau和Pentaho，利用他们最为数据展现层绝对是最好的选择。 二、规划的数据平台产品AE(Accelerate Engine) 支持下一代企业计算关键技术的大数据处理平台：包括计算引擎、开发工具、管理工具及数据服务。计算引擎是AE的核心部分，提供支持从多数据源的异构数据进行实时数据集成、提供分布式环境下的消息总线、通过Service Gateway能够与第三方系统进行服务整合访问；设计了一个分布式计算框架，可以处理结构化和非结构化数据，并提供内存计算、规划计算、数据挖掘、流计算等各种企业计算服务。Data Studio包括了数据建模、开发、测试等集成开发环境。管理工具包括了实施、客户化及系统管理类工具。AE平台还可以通过UAP开发者社区提供丰富的数据服务。 AE架构图

物联网大数据处理中实时流计算系统的实践

170 ?电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering 数据库技术 ? Data Base Technique 【关键词】大数据 实时计算 物联网 实践 物联网是在互联网应用的基础上进行了进一步拓展。其主要具有移动、智能、多节点的特点。而Spark 为大数据实时计算工作提供了一个优良的数据储存计算引擎，其在实际数据应用过程中，可利用自身优良的计算性能及多平台兼容特性，实现大数据混合计算处理。因此为了保证物联网数据处理效率，对大数据混合计算模式在物联网中的实践应用进行适当分析具有非常重要的意义。 1 基于Spark的大数据混合计算模型 基于Spark 的大数据混合计算模式在实际设计过程中，首先需要进行数据源的确定，经过逐步处理后将其进行计算储存，并通过实时查询数据库进行提前数据Web 接口的设置。在这个基础上，将不同数据源数据通过分布式处理模式进行移动、收集、分发。然后利用Spark 数据批处理工作，综合采用直接走流处理、程序批处理的方式，将实施应用数据调到已核算完毕的计算结果中间。最后基于物联网应用特点，将数据源数据内部数据移动、收集及分发批处理模块进行有机整合，并结合大数据域内数据处理需求，逐渐利用SparklShark 架构代替MapreducelHIve 结构。在这个基础上进行Spark 混合计算规则融入，最终形成完善的Spark 混合计算模型架构。 2 大数据实时计算在物联网中的实践 2.1 以流处理为基础的用量实时计算系统 以流处理为基础的用量实时计算系统在物联网中的实践应用，主要是利用开源分布式 物联网大数据处理中实时流计算系统的实践 文/吴海建1 吕军2 软件结构的架设，结合Flume 数据收集模块的 设置。同时将物联网中不同数据源进行接入差异化分析。在这个基础上利用消息缓存系统保障模块，将用量实时计算系统内部相关模块间进行解耦设置。同时结合流式计算框架的运行，保障系统并行计算性能拓展问题的有效处理。在具体基于流处理的用量实时计算系统设置过程中，主要包括数据收集、数据处理、数据存储、数据处理等几个模块。首先在数据收集模块设置环节，主要采用Flume 集群，结合海量日志采集、传输、集成等功能的处理，可从exec 、text 等多数据源进行数据收集。Flume 集群的处理核心为代理，即在完整数据收集中心的基础上，通过核心事件集合，分别采用话 单文件代理、计费消息代理等模式，对文件、消息进行收集处理。需要注意的是，在消息接收之后，需要将不同代理数据进行统一数据格式的处理，从而保证整体消息系统的核心统一。其次在实际应用过程中，以流处理为基础的大数据实时计算模型在数据接入环节，主要采用Kafka 集群，其在实际运行中具有较为优良的吞吐量。而且分布式订阅消息发布的新模式，也可以在较为活跃的流式数据处理中发挥优良的效用。在以流处理为基础的用量实时计算系统运行过程中，Kafka 集群主要针对O （1）磁盘数据，其主要通过对TB 级别的消息进行储存处理，并维持相应数据在对应磁盘数据结构中的平稳运行。同时在实际运行中，Kafka 集群还可以依据消息储存日期进行消息类别划分，如通过对消息生产者、消息消费者等相应类别的划分，可为元数据信息处理效率的提升提供依据。 数据处理框架主要采用Storm 集群，其主要具有容错率高、开源免费、分布式等优良特点。在基于Storm 集群的数据处理框架计算过程中，可通过实时计算图状结构的设计，进行拓扑集群提交。同时通过集群中主控节点分发代码设置，实现数据实时过滤处理。在实际运行过程中，基于Storm 集群的数据处理框架，具有Spout 、Bolt 两种形式。前者为数据信息发送，而后者为数据流转换。通过模块间数据传输，Storm 集群也可以进行流量区域分析、自动化阈值检查、流量区域分析等模块的集中处理。数据储存模块主要采用Redis 集群，其在实际处理过程中，主要采用开源式的内部储存结构，通过高速缓存消息队列的设置，可为多种数据类型处理提供依据，如有效集合、列表、字符串、散列表等。2.2 算例分析 在实际应用过程中，基于流处理的大数据实时计算模型需要对多种维度因素进行综合分析，如运营商区域组成维度、时间段储存方案、APN 、资费组处理等。以某个SIM 卡数据处理为例，若其ID 为12345678，则在实际处理中主要包括APN1、APN2两个APN 。若其为联通域内的SIM 卡，则其运营商代码为86。这种情况下就可以对其进行高峰时段及非高峰时段进行合理处理，分为为0、1。而资费组就需要进行All 默认程度的处理，若当前流量话费总体使用量为1.6KB ，则APN1、APN2分别使用流量为1.1/0.4KB 。而在高峰时段、非高峰时段流量损耗为1.1/0.5KB 。这种情况下，就需要对整体区域维度及储存变动情况进行合理评估。在这一环节储存变动主要为Storm 集群，即为消息系统-流量区域分析-流量区域累积-自动化规则阈值检测/区域组合统计-缓存系统。 3 结束语 综上所述，从长期而言，基于Spark 的大数据混合计算模式具有良好的应用优势，其可以通过批处理、流计算、机器学习、图分析等模式的综合应用，满足物联网管理中的多个场景需要。而相较于以往物联网平台而已，基于流处理的大数据实时处理系统具有更为优良的数据压力处理性能。通过多种集群的整合，基于流处理的大数据实时处理系统在我国物联网平台将具有更加广阔的应用前景。 参考文献 [1]欧阳晨.海关应用大数据的实践与思考 [J].海关与经贸研究,2016,37(03):33-43. [2]余焯伟.物联网与大数据的新思考[J]. 通讯世界,2017(01):1-2. [3]孙学义.物联网与大数据的新思考[J]. 科研,2017(03):00200-00200. 作者简介 吴海建（1980-），男，浙江省衢州市人。硕士研究生，中级工程师。研究方向为人工智能。 作者单位 1.中电海康集团有限公司 浙江省杭州市 310012 2.中国电子科技集团第五十二研究所 浙江省杭州市 310012

storm

Storm是Twitter所提出的一个分布式计算系统，最初的目的是为了能将Twitter上一些最新的动态实时推送给用户，但随着它的发展，Twitter的工程师逐渐把Storm进行高层抽象，最终形成这么一个实时计算框架。Storm内部逻辑并不复杂，而且使用起来非常简单，这使得它能更容易的被其他开发者应用到他们自己的产品中去，开发人员可以利用Storm完成一些或简单或复杂的实时计算。而Storm作为这么一个分布式计算框架，它最耀眼的一个特点就是它的容错机制，它可以保证所发送出来的数据都不会丢失，达到记录级的容错，并且在速度上非常优秀，能进行实时计算。。 2.3.1 Storm Storm具有以下优点： 1.简单的编程模型。Storm提供spout和bolt原语，降低了进行海量数 据实时处理的复杂度。 2.服务化。提供计算模型的抽象，作为一个计算框架，支持热部署， 即时提交或下线Topology。 3.支持多种编程语言。默认支持Clojure、java、Ruby和Python等语言， 但也通过实现一个Storm通信协议就可以增加对其他语言的支持， 语言扩展性好。 4.容错性。Fail-fast系统，通过Zookeeper进行任务协作，nimbus和 supervisor集群不保存任务状态，重启机器结点也不影响。 5.水平扩展。数据处理在线程、进程和机器节间都可以并行。 6.高可靠性的消息处理。Storm保证不会丢失数据，每次所发送出去的 消息都会被处理。如果某个消息的处理超过响应时间，则会从源头 重新发送该消息。 7.快速。因为Storm在底层所使用的数据传输方式是ZeroMQ，其被誉 为是最高性能的消息队列，而且它流式模型设计也保证了任何消息 都能实时响应。 Storm当前存在的问题： 1.目前Storm中nimbus机器只有一个，这就导致如果宕机，则新的Topology 无法提交，这样的话只能靠人工进行重启，不能实现自动化。 2.Storm虽然支持多语言开发，但其核心部分内容是由Clojure语言编写， 虽然它的性能很高，并且具有流程计算的优势，但也使得维护成本增加。 2.3.2 Storm架构 Storm集群主要由两类节点组成，master和worker，它们一般都是一对多

基于Storm与Hadoop的日志数据实时处理研究

目录 摘要 ................................................................................................................................... I Abstract ........................................................................................................................... III 第1章绪论 .. (1) 1.1 研究背景与意义 (1) 1.2 国内外研究进展 (1) 1.3 研究方案 (5) 1.4 本文结构组织 (7) 第2章相关技术研究 (9) 2.1 分布式基础架构Hadoop研究 (9) 2.2 实时计算框架Storm研究 (11) 第3章日志数据实时处理平台架构研究 (15) 3.1 需求分析 (15) 3.2 平台架构 (15) 3.3 离线分析与实时分析结果的整合 (17) 3.4 分布式集群实验环境部署 (19) 3.5 小结 (21) 第4章日志数据的分布式采集与存储 (23) 4.1 开源日志收集系统研究 (23) 4.2 基于Flume的日志数据采集研究 (24) 4.3 基于HBase的日志数据存储研究 (26) 4.4 日志采集存储应用 (29) 4.5 实验与结果分析 (34) 4.6 小结 (37) 第5章基于MapReduce的日志数据离线分析 (39) 5.1 离线分析概述 (39) 5.2 离线知识提取 (39) 5.3 实验结果与分析 (47) 5.4 小结 (52) 第6章基于Storm的日志流数据实时分析 (55) 6.1 实时分析概述 (55) i

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询 展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相 关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合 现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供 有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进 行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系 统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数 据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即 席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加， 需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的