Apache Storm é um sistema de computação distribuído em tempo real, gratuito e de código aberto. Storm facilita o processamento confiável de fluxos de dados sem limites, fazendo para o processamento em tempo real o que o Hadoop fez para o processamento em lote. Storm tem muitas aplicações: análise em tempo real, aprendizagem de máquinas online, computação contínua, RPC distribuído, ETL, e muito mais. O Apache Storm é simples, pode ser usado com qualquer linguagem de programação, e é muito divertido de usar!
O Apache Storm tem muitas funcionalidades:
Rápido - Storm pode processar milhões de eventos por segundo
Escalável - Storm pode ser escalado para cima ou para baixo conforme necessário
Flexível - Storm pode ser usado para uma grande variedade de aplicações
Storm é muito fácil de começar. Para começar, tudo que você precisa é de uma instalação Java funcional. Storm está disponível como um pacote pré-construído para muitos sistemas operacionais, ou você pode instalá-lo a partir do código-fonte.
Uma vez instalado o Storm, você pode lançar uma topologia (um cálculo distribuído) em um cluster local com um único comando. O que é a ferramenta Storm? Storm é um sistema de computação distribuído em tempo real, livre e de código aberto. Storm facilita o processamento confiável de fluxos de dados sem limites, fazendo para o processamento em tempo real o que o Hadoop fez para o processamento em lote. Storm tem muitos casos de uso: análise em tempo real, aprendizagem de máquinas online, computação contínua, RPC distribuído, ETL, e muito mais. O Apache Storm é simples, pode ser usado com qualquer linguagem de programação, e é muito divertido de usar!
O Apache Storm tem muitas características, mas as duas mais importantes são a confiabilidade e a facilidade de uso.
Tempestade é confiável porque é tolerante a falhas. Quando um nó em um cluster Storm falha, o sistema automaticamente reinicia o nó falhado e reatribui suas tarefas a outros nós do cluster. Desta forma, o sistema continua a progredir mesmo em face de falhas.
A Tempestade é fácil de usar porque é simples. A tempestade não tem um arquivo de configuração complexo como o Hadoop. Topologias de tempestade (o equivalente aos trabalhos do MapReduce no Hadoop) são definidas em uma API simples e podem ser escritas em qualquer linguagem de programação.
Storm é rápido porque é projetado para processamento em tempo real. Topologias de tempestade processam mensagens à medida que elas chegam, em vez de esperar que um lote de mensagens chegue.
A tempestade é escalável porque pode ser implantada em um cluster de qualquer tamanho. A tempestade é frequentemente utilizada em clusters com milhares de nós.
A tempestade é flexível A Tempestade Apache é escalável? Sim, o Apache Storm é altamente escalável. Ele pode processar grandes quantidades de dados de forma muito rápida e eficiente.
Para que é usada a Centelha Apache?
Apache Spark é usado para uma variedade de tarefas relacionadas à análise de dados, incluindo limpeza, transformação e agregação de dados. Além disso, Spark pode ser usado para tarefas de aprendizagem de máquinas, tais como modelos de treinamento e fazer previsões. O que é a topologia Apache Storm? Apache Storm é uma estrutura de processamento de fluxo distribuído. Uma topologia Storm é um gráfico de spouts e parafusos que define como os dados são processados em um cluster Storm.
Spouts são a fonte de dados para uma topologia.
Os parafusos processam os dados emitidos pelos bocais e também podem emitir novos dados. Uma topologia pode ter múltiplos bocais e parafusos.
As topologias de tempestades são concebidas para serem paralelas e tolerantes a falhas. Quando um bico ou parafuso falha, o resto da topologia pode continuar a processar os dados.
O Flink é melhor que o Storm?
Não há uma resposta simples para esta pergunta, pois depende de vários fatores, incluindo as necessidades específicas da sua aplicação e os recursos disponíveis para você. No entanto, em geral, Flink tem uma série de vantagens sobre o Storm, incluindo:
1. Flink é projetado para lidar com dados em lote e streaming, enquanto Storm é voltado especificamente para streaming de dados. Isto significa que Flink é mais versátil e pode ser usado em uma gama mais ampla de aplicações.
2. Flink é mais eficiente do que Storm, tanto em termos de utilização de CPU como de memória. Isto se deve ao fato de que Flink usa uma abordagem diferente no processamento de dados, conhecida como "data streaming", que é mais eficiente do que o "micro-batching" do Storm.
3. Flink inclui uma série de funcionalidades que o Storm não inclui, tais como gestão do estado e processamento exactamente no momento. Estas características tornam o Flink mais robusto e fácil de usar em ambientes de produção.
4. Flink tem melhor integração com outras tecnologias de Grandes Dados, tais como Hadoop e Kafka. Isto facilita a configuração e a execução de aplicações Flink em um ambiente Big Data.
Em geral, Flink é uma ferramenta mais poderosa e eficiente do que Storm, e é mais adequada para ambientes de produção. No entanto, Storm pode ser uma melhor escolha para aplicações que requerem processamento de dados de streaming em tempo real.