首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Clojure上的Apache storm和RabbitMQ Spout

Clojure上的Apache Storm和RabbitMQ Spout是两个与数据处理和消息传递相关的技术。

  1. Apache Storm:
    • 概念:Apache Storm是一个开源的分布式实时计算系统,用于处理大规模流式数据。
    • 分类:Apache Storm属于流式计算框架,可用于实时数据处理、流式分析和实时机器学习等场景。
    • 优势:
      • 可扩展性:Apache Storm可以轻松地扩展到大规模集群,处理高吞吐量的数据流。
      • 容错性:Storm具有容错机制,能够自动恢复故障节点,确保数据处理的连续性。
      • 实时性:Storm能够实时处理数据流,使得实时决策和实时分析成为可能。
    • 应用场景:Apache Storm广泛应用于实时数据分析、实时监控、实时推荐系统、欺诈检测等领域。
    • 腾讯云相关产品:腾讯云提供了Tencent Real-Time Computing (TRTC)服务,可用于实时数据处理和分析。详情请参考:Tencent Real-Time Computing (TRTC)
  • RabbitMQ Spout:
    • 概念:RabbitMQ Spout是Clojure中与RabbitMQ消息队列集成的库,用于从RabbitMQ中读取数据并进行处理。
    • 分类:RabbitMQ Spout属于消息队列的客户端库,用于实现消息的消费者。
    • 优势:
      • 可靠性:RabbitMQ Spout通过RabbitMQ提供的可靠消息传递机制,确保消息的可靠性传递。
      • 异步通信:使用RabbitMQ Spout可以实现异步消息通信,提高系统的响应性能。
      • 解耦性:通过消息队列,RabbitMQ Spout实现了生产者和消费者之间的解耦,提高系统的可维护性和扩展性。
    • 应用场景:RabbitMQ Spout适用于需要解耦和异步通信的场景,如微服务架构、任务队列、日志收集等。
    • 腾讯云相关产品:腾讯云提供了消息队列服务CMQ,可用于实现消息的可靠传递和解耦。详情请参考:腾讯云消息队列 CMQ

请注意,以上答案仅供参考,具体的技术选型和产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

StormStorm之how

SpoutDeclarer (1) Storm组件包括SpoutBolt,所以组件声明接口也有两种:SpoutDeclarerBoltDeclarer。...zookeeper (3) worker之间通信是通过netty (4) client提交作业时nimbus通信是通过Thrift.RPC Storm 2.0.0 2019年6月份,Apache...此版本主要亮点是Storm已经在纯Java中重新构建。以前,Storm核心功能很大一部分是在Clojure中实现。此版本还包括在性能,新流API,窗口增强Kafka集成更改方面的重大改进。...以前语言Clojure经常为进入新贡献者提供障碍。现在,对于那些不想学习Clojure以便贡献开发人员来说,Storm代码库现在更容易被访问。...新高性能核心 Storm 2.0.0拥有一个新核心,具有更精简线程模型,超快消息传递子系统轻量级背压模型。这旨在突破吞吐量,延迟能耗边界,同时保持向后兼容性。

69421

Storm极简教程

nextTuple必须是非阻塞,因为Storm在同一个线程里执行Spout函数。 Spout中另外两个主要函数是ackfail。...当Storm检测到一个从Spout吐出元组在拓扑中成功处理完时调用ack,没有成功处理完时调用fail。只有可靠型Spout会调用ackfail函数。...保证消息处理: 任务(Tasks) 每个SpoutBolt会以多个任务(Task)形式在集群运行。...Clojure是由Rich Hicky作为一种通用语言发明,它衍生自Lisp语言,简化了多线程编程。 Apache ZooKeeper Zookeeper是一个实现高可靠分布式协作开源项目。...实际,也确实有些变更引入了Bug。但这不是大问题,下个版本可以修复这些问题。其实,智者驱动开发也是如此。 提交给Apache 在离开Twitter后,Nathan精力都用在了新创业公司

1.9K50

【转载】Storm TickTuple 意外停止

原文链接转自:http://woodding2008.iteye.com/blog/2328114 Storm滑动窗口TickTuple通常用来控制bolt定制执行入库操作,使用过程中遇到了TickTuple...:42) at clojure.lang.AFn.run(AFn.java:24) at java.lang.Thread.run(Thread.java:745) ?...问题分析 包装后kafka客户端会让分配不到partitionspout一直阻塞[ArrayBlockingQueue.take()] user-timer多个小时jstack信息,都是TIMED_WAITING...spout几个小时一直阻塞,由于spout接收队列会被metrics and system stream塞满,一直得不到处理,会导致TickTuple消息无法放入到队列,这就导致了user-timer线程一直挂起...解决方案 将spout数量设置为kafka topicpartition相等数量,实际是不让spout长时间处于阻塞状态。 官网issues

59710

storm 分布式实时计算系统介绍

S4Storm之间关键差别是Storm在故障情况下可以保证消息处理,而S4可能会丢消息。 Hadoop无疑是大数据分析王者,本质是一个批量处理系统,它专注于大数据批量处理。...如果没有新元组过来,就直接返回,否则把新元组吐到拓扑里。nextTuple必须是非阻塞,因为Storm在同一个线程里执行Spout函数。 Spout中另外两个主要函数是ackfail。...当Storm检测到一个从Spout吐出元组在拓扑中成功处理完时调用ack,没有成功处理完时调用fail。只有可靠型Spout会调用ackfail函数。...资源 这是Bolt通用接口 很方便Bolt接口,用于定义做过滤或者简单处理Bolt Bolt通过这个类实例来吐元组给输出流 任物 每个SpoutBolt会以多个任务(Task)形式在集群运行...Storm中用到技术 提供了可扩展环境下传输层高效消息通信,一开始Storm内部通信使用是ZeroMQ,后来作者想把Storm移交给Apache开源基金会来管理,而ZeroMQ许可证书跟Apache

1.7K30

我与Apache StormKafka合作经验

不必深入了解这些要求细节,我在此处列出了简单摘要: 高写入容量 读取时间几乎恒定 必须具有容错能力并可以在商品硬件扩展 同样需要自由文本搜索社交图遍历 实时分析 我们设计架构涉及三个数据库。...鉴于此,我决定使用快速可靠Apache Kafka作为消息代理,然后使用Storm处理数据并实现基于海量写入扇出架构。 细节决定成败。这就是我打算在这里分享内容。...在使用KafkaStorm之前,您应该了解一些关于每个应用知识。 Kafka - 消息队列 卡夫卡是一个优雅消息队列。您可以将其用作发布 - 订阅或广播。它是如何完成它工作?...这让我们得以选择固定数量分区并将用户均匀分配到这些分区。我们发现平均商品硬件3节点集群及15000分区是最佳选择。这是经过诸多性能测试优化结果。...因此它是实时。如果您需要这样引擎的话,您可以让平行工作单元处理数据并在批处理结束时累积数据。Storm中使用术语是“Bolts(螺栓)”“Spouts(喷口)”。

1.6K20

大数据技术之_17_Storm学习_Storm 概述+Storm 基础知识+Storm 集群搭建+Storm 常用 API+Storm 分组策略并发度

Spout 其他方法是 ack() fail()。当 Storm 检测到一个元组从 Spout 发出时,ack() fail() 会被调用,要么成功完成通过拓扑,要么未能完成。...ack() fail() 仅被可靠 Spout 调用。   IRichSpout 是 Spout 必须实现接口。...其主要区别是,MapReduce 作业最终会完成,而一个拓扑永远都在运行直到它被杀死。一个拓扑是一个图 Spout Bolt 连接流分组。 2.2 Storm 核心组件 ?   ...storm/logs/nimbus.log 2)查看 ui 运行日志信息 在 ui 服务器,一般 Nimbus 在一个服务器 cd /opt/module/storm/logs tail -100f...nextTuple()、ack() fail() 方法都在 Spout 任务单一线程内紧密循环被调用。

2.5K20

Stream 主流流处理框架比较(1)

DAG是任务链图形化表示,我们用它来描述流处理作业拓扑。如下图,数据从sources流经处理任务链到sinks。单机可以运行DAG,但本篇文章主要聚焦在多台机器运行DAG情况。 ? 1....相反地,微批处理系统容错性负载均衡实现起来非常简单,因为微批处理系统仅发送每批数据到一个worker节点,如果一些数据出错那就使用其它副本。微批处理系统很容易建立在原生流处理系统之上。...因此,我们将详细介绍Apache Storm,Trident,Spark Streaming,SamzaApache Flink。...Apache Storm最开始是由Nathan Marz和他团队于2010年在数据分析公司BackType开发,后来BackType公司被Twitter收购,接着Twitter开源Storm并在2014...相对应于StormAt most once流传输机制,Trident提供了Exactly once传输机制。Trident支持Java,ClojureScala。

1.3K30

storm流式处理框架

Nimbus也是根据Zookeerper心跳任务运行状况,进行调度任务分配Storm提交运行程序称为Topology。...Topology处理最小消息单位是一个Tuple,也就是一个任意对象数组。 Topology由SpoutBolt构成。Spout是发出Tuple结点。...Bolt可以随意订阅某个Spout或者Bolt发出Tuple。SpoutBolt都统称为component。 下图是一个Topology设计逻辑图例子。 ?...wget http://apache.fayea.com/storm/apache-storm-1.2.2/apache-storm-1.2.2.tar.gz tar -zxvf apache-storm...4 在map-reduce系统运行任务我们叫做mapperreducer,相对之下,在storm运行任务叫做spout(涛涛不绝地喷口)bolt(螺栓),在拓扑里传递消息叫做tuple。

93750

windows 安装 storm 及 eclipse 调试 TopN 实例

Download Apache Zookeeper 3.4.8 ,解压配置: > cd zookeeper-3.4.8  > copy conf\zoo_sample.cfg conf\zoo.cfg...注意1: 源码一定要用这个版本,否则启动会报各种错误,而这些错误 jdk、python、zookeeper、eclipse 版本都无关。...环境变量 Storm需要STORM_HOMEJAVA_HOME,比如STORM_HOME为: C:\storm-0.9.1-incubating-SNAPSHOT-12182013\ 在PATH中加入...* @Author:tester * @DateTime:2016年6月21日 下午7:58:45 * @Description: Spout作为数据源,它实现了IRichSpout接口,功能是读取一个文本文件并把它每一行内容发送给..., * 第二个是所有的Topology数据,第三个是用来把Spout数据发射给bolt * **/ public void open(Map conf, TopologyContext

65750

storm1.2.3并行度理解

文章目录 1.storm主要组件 2.代码 1.storm主要组件 topology是对storm进行程序开发主要组件,一个topology通常由spoutbolt组成,通过数据流,构成一张有向无环图...Tasks 则是运行在线程spout或者bolt实例,执行真正数据处理。 三者关系可以参见官网一张图: ? 实际上下面这张图更加形象: ?...tp1 tp1 1 2 1 2 1 1个worker,对于spoutbolt,分别启动2个executor1个task,此时执行结果见下图: ?...tp2 tp2 2 2 1 2 1 2个worker,对于spoutbolt,分别启动2个executor1个task,此时执行结果见下图: ?...此时,由于增加了2个worker,storm只是分别在不同wokrer启动了spoutbolt,而spoutboltexecuter还是1。

37640

面经:Storm实时计算框架原理与应用场景

作为一名专注于大数据与实时计算技术博主,我深知Apache Storm作为一款强大实时流处理框架,在现代数据栈中所扮演重要角色。...一、面试经验分享在与Storm相关面试中,我发现以下几个主题是面试官最常关注Storm架构与核心概念:能否清晰描述Storm架构,包括Spout、Bolt、Topology等核心概念?...Storm编程模型与API:能否熟练使用StormJava/Scala API编写Spout、Bolt?如何设置Topology并行度、消息分发策略、故障恢复策略?...Topology:由SpoutBolt组成有向无环图(DAG),描述了数据流处理逻辑。Tuple:Storm基本数据单元,包含一组键值对。...结语深入理解Apache Storm实时计算框架原理与应用场景,不仅有助于在面试中展现扎实技术基础,更能为实际工作中构建高效、可靠实时数据处理系统提供强大支持。

21110

Storm消息处理可靠性保证

根据对容错机制不同考虑,有时也会适时用到这样非锚定tuple。 一个输出tuple可以锚定到多个输入tuple,当在处理多个流结合聚合时这是有用。...更多事务型拓扑内容可以参考http://storm.apache.org/releases/0.9.7/Transactional-topologies.html Storm如何高效实现可靠性    ...理解storm可靠性实现最好方式是研究下tupletuple构成DAG图生命周期。...比如像KestrelRabbitMQ这些消息系统在客户端断开连接后会将所有的状态为挂起消息重新放回队列。 如你所看到Storm可靠性机制是完全分布式、可伸缩容错。...你可以通过storm ui组件ID“__acker” 跟踪acker任务执行情况,如果吞吐量不理想你可能须要增加更多acker任务。

91270
领券