大数据架构:flume-ng+Kafka+Storm+HDFS 实时系统组合

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大数据架构:flume-ng+Kafka+Storm+HDFS 实时系统组合(1)

个人观点:大数据我们都知道hadoop,但并不都是hadoop.我们该如何构建大数据库项目。对于离线处理,hadoop还是比较适合的,但是对于实时性比较强的,数据量比较大的,我们可以采用Storm,那么Storm和什么技术搭配,才能够做一个适合自己的项目。下面给大家可以参考。可以带着下面问题来阅读本文章:1.一个好的项目架构应该具备什么特点?2.本项目架构是如何保证数据准确性的?3.什么是Kafka4.flume+kafka如何整合?5.使用什么脚本可以查看flume有没有往Kafka传输数据做软件开发的都知道模块化思想,这样设计的原因有两方面:一方面是可以模块化,功能划分更加清晰,从数据采集--数据接入--流失计算--数据输出/存储 

1.数据采集

负责从各节点上实时采集数据,选用clouderaflume来实现

2.数据接入

由于采集数据的速度和数据处理的速度不一定同步,因此添加一个消息中间件来作为缓冲,选用apachekafka

3.流式计算

对采集到的数据进行实时分析,选用apachestorm

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