jstorm源碼分析

① YDB是什麼

YDB全稱延雲YDB，是一個基於Hadoop分布式架構下的實時的、多維的、互動式的查詢、統計、分析引擎，具有萬億數據規模下的秒級性能表現，並具備企業級的穩定可靠表現。
YDB是一個細粒度的索引，精確粒度的索引。數據即時導入，索引即時生成，通過索引高效定位到相關數據。YDB與Spark深度集成，Spark對YDB檢索結果集直接分析計算，同樣場景讓Spark性能加快百倍。

我們的開發人員曾在阿里與騰訊任職，期間研發了多套即席分析索引系統，積累豐富的經驗，正是這些經驗的積累，才成就了如今的延雲YDB。
11年：支付寶黃金策的後台技術-海狗 （參考資料）
12年：阿里開源項目Committer MDRLL （多維分析 參考資料）與 JStorm（流計算 參考資料）
14年：騰訊的Hermes(每天千億總量萬億的即席分析 參考資料)

YDB的主要特性

為探索性分析與即席分析而設計

YDB的即席分析（Ad Hoc）概念的解釋

1：當場，就是當場去查詢，現場 隨意、即興 查詢。

2：響應時間要求為幾秒才能稱為即席。

即席分析與普通分析的區別

1.普通的應用分析是定製開發的，大多是預先計算好的。

2.即席分析是用戶在使用時臨時生產的分析，查詢條件事先未知，系統無法預先優化這些查詢，在現場沒法預先准備，所以即席查詢的性能也是評估數據倉庫的一個重要指標。

YDB適合的行業

在公安系統的-典型的場景

齊全的功能

卓越的排序性能

按照時間逆序排序可以說是很多日誌系統的硬指標。在延雲YDB系統中，我們改變了傳統的暴力排序方式，通過索引技術，可以超快對數據進行單列排序，不需要全表暴力掃描，這個技術我們稱之為BlockSort。

卓越的檢索與分析性能(相比Spark的性能提升倍數)

與ORACLE性能對比

查布控場景性能

哪些用戶適合使用YDB？

1.傳統關系型數據，已經無法容納更多的數據，查詢效率嚴重受到影響的用戶。

2.目前在使用SOLR、ES做全文檢索，覺得solr與ES提供的分析功能太少，無法完成復雜的業務邏輯，或者數據量變多後SOLR與ES變得不穩定，在掉片與均衡中不斷惡性循環，不能自動恢復服務，運維人員需經常半夜起來重啟集群的情況。

3.基於對海量數據的分析，但是苦於現有的離線計算平台的速度和響應時間無滿足業務要求的用戶。

4.需要對用戶畫像行為類數據做多維定向分析的用戶。

5.需要對大量的UGC（User Generate Content）數據進行檢索的用戶。

6.當你需要在大數據集上面進行快速的，互動式的查詢時。

7.當你需要進行數據分析，而不只是簡單的鍵值對存儲時。

8.當你想要分析實時產生的數據時。

企業級特性：穩定，可靠，易用

② Java大數據開發要掌握哪些技能

入門的1-3年，需要對Java有一個深入的了解，掌握並發、分布式與微服務等技術，對於Java的類庫也應該有一定程度的掌握。

要入了解Java底層和Java類庫，也就是JVM和JDK的相關內容。而且還要更深入的去了解你所使用的框架，方式比較推薦看源碼或者看官方文檔。進階的3-5年，以不斷提升技能為關鍵。這個階段很容易遇到瓶頸，這個時候不要著急提高自己的技術，已經是時候提高你的影響力了，你可以嘗試去一些知名的公司去提高你的背景，也可以去Github創建一個屬於你的開源項目，去打造自己的產品。

而大數據開發能力，在這個過程當中，需要逐步建立起系統的體系：包括Java初級(虛擬機、並發)、Linux基本操作、Hadoop(HDFS+MapRece+Yarn)、HBase(JavaAPI操作+Phoenix)、Hive(Hql基本操作和原理理解)、Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark(Core+sparksql+Spark streaming)、輔佐小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)。

關於Java大數據開發要掌握哪些技能，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

③ jstorm 依賴於hadoop嗎

Storm 是一個類似Hadoop MapRece的系統， 用戶按照指定的介面實現一個任務，然後將這個任務遞交給JStorm系統，Jstorm將這個任務跑起來，並且按7 * 24小時運行起來，一旦中間一個worker 發生意外故障， 調度器立即分配一個新的worker替換這個失效的worker。因此，從應用的角度，JStorm 應用是一種遵守某種編程規范的分布式應用。從系統角度， JStorm一套類似MapRece的調度系統。 從數據的角度， 是一套基於流水線的消息處理機制。實時計算現在是大數據領域中最火爆的一個方向，因為人們對數據的要求越來越高，實時性要求也越來越快，傳統的 Hadoop Map Rece，逐漸滿足不了需求，因此在這個領域需求不斷。

特點：
在Storm和JStorm出現以前，市面上出現很多實時計算引擎，但自storm和JStorm出現後，基本上可以說一統江湖,其優點:
開發非常迅速: 介面簡單，容易上手，只要遵守Topology，Spout， Bolt的編程規范即可開發出一個擴展性極好的應用，底層rpc，worker之間冗餘，數據分流之類的動作完全不用考慮。
擴展性極好:當一級處理單元速度，直接配置一下並發數，即可線性擴展性能
健壯:當worker失效或機器出現故障時， 自動分配新的worker替換失效worker
數據准確性: 可以採用Acker機制，保證數據不丟失。 如果對精度有更多一步要求，採用事務機制，保證數據准確。
應用場景：
JStorm處理數據的方式是基於消息的流水線處理， 因此特別適合無狀態計算，也就是計算單元的依賴的數據全部在接受的消息中可以找到， 並且最好一個數據流不依賴另外一個數據流。
日誌分析:從日誌中分析出特定的數據，並將分析的結果存入外部存儲器如資料庫。目前，主流日誌分析技術就使用JStorm或Storm
管道系統： 將一個數據從一個系統傳輸到另外一個系統， 比如將資料庫同步到Hadoop
消息轉化器： 將接受到的消息按照某種格式進行轉化，存儲到另外一個系統如消息中間件
統計分析器： 從日誌或消息中，提煉出某個欄位，然後做count或sum計算，最後將統計值存入外部存儲器。中間處理過程可能更復雜。

④ 大數據工程師需要學習哪些

大數據前景是很不錯的，像大數據這樣的專業還是一線城市比較好，師資力量跟得上、就業的薪資也是可觀的，學習大數據可以按照路線圖的順序，

學大數據關鍵是找到靠譜的大數據培訓機構，你可以深度了解機構的口碑情況，問問周圍知道這家機構的人，除了口碑再了解機構的以下幾方面：

1.師資力量雄厚

要想有1+1>2的實際效果，很關鍵的一點是師資隊伍，你接下來無論是找個工作還是工作中出任哪些的人物角色，都越來越愛你本身的技術專業大數據技術性，也許的技術專業大數據技術性則絕大多數來自你的技術專業大數據教師，一個好的大數據培訓機構必須具備雄厚的師資力量。

2. 就業保障完善

實現1+1>2效果的關鍵在於能夠為你提供良好的發展平台，即能夠為你提供良好的就業保障，讓學員能夠學到實在實在的知識，並向大數據學員提供一對一的就業指導，確保學員找到自己的心理工作。

3. 學費性價比高

一個好的大數據培訓機構肯定能給你帶來1+1>2的效果，如果你在一個由專業的大數據教師領導並由大數據培訓機構自己提供的平台上工作，你將獲得比以往更多的投資。

希望你早日學有所成。

⑤ 除了Hadoop 還有哪些分布式計算平台優勢各自是什麼

首先你的提法就是錯誤的，Hadoop不是計算平台，而是其中的MapRece才是hadoop的計算平台。Hadoop是一個大數據解決方案的生態系統，包含各種項目。
要是說計算平台的話，現在有以下這些：流式計算——Twitter的Storm、阿里的Jstorm（Java重新了Storm的源碼，並對Storm進行了優化）、Twitter的Heron（目前剛剛開源）；批處理計算——Hadoop的MapRece。同時具備批處理和流式計算——伯克利分校AMP實驗室的Spark、Flink（好像是德國的一個實驗室做的，具體不太清楚了）。
還有一些大數據的計算平台是我網上找的，具體沒細了解：Google Dremel的開源版本Apache Drill、NSA的Apache Nifi（2014年12月份貢獻給Apache基金會）、來自Cloudera公司開發的實時分析系統Impala（受Google Dremel啟發）。
目前比較流行的有三種平台（框架）：Strom、MapRece和Spark這三種，各自優勢：對於超大文件處理，MapRece最合適不過了；實時處理，就是Storm；如果你們公司的文件也不是那麼大，那麼肯定就是用Spark了，而且可以進行准實時處理，時間戳可以達到500毫秒，已經在當前實時處理中夠用了。
我個人認為，未來的大數據計算框架的走向，肯定是Hadoop的MapRece和Spark相互結合。建議你多看看這兩個，能力足夠的話，最好也看看storm，這個流式處理框架也不錯。
純手動打的，望採納！

⑥ 成為大數據處理架構師需要學什麼

基礎大概有兩大塊
1.是要有較強的資料庫管理系統的使用能力（比如你要學會Oracle），以及較強的資料庫理論知識背景。
2.大數據分析你要掌握概率統計學的知識，學會數據分析工具的使用。比如MATLAB，這個工具非常強大，掌握起來有些難度。但不是說你掌握了這個工具就能勝任數據分析師的工作了。你還需要，有較強的邏輯分析能力，對各種各樣的數據進行建模，然後根據統計分析結果進行最終判定。

建議：

入門的時候先從資料庫開始，因為這是數據的生存環境，大數據或者稱為海量數據都是存儲在這其中的。
熟悉數據建模，這是個系統性很強的學科，主要是高等數學范疇內的只是，偏統計分析。
最後是勤加練習對各種數據建模分析，當你的結論越來越靠近最優解的時候，你的經驗也在不斷增長，那麼離你的目標就很近了。

這是個很有挑戰，也是非常復雜的工作。需要你堅持，大概三年能有小成。但前途一片光明。

⑦ 分析如何成為一名大數據開發工程師

作為IT類職業中的「大熊貓」，大數據工程師這個職業在國內人才市場可謂是一顆閃耀的新星。由於剛剛出於萌芽階段，這個領域出現很大的人才缺口。
大數據是眼下最帶感的技術名稱之一，大數據行業的火爆發展也自然也衍生出了一些與大數據相關的職業，比如互聯網數據分析師、數據工程師等等，通過對數據的挖掘分析來影響企業的商業決策已屢見不鮮。
這類職業的人群在國外被叫做數據科學家（Data Scientist），這個頭銜最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher於2008年提出，他們後來分別成為了領英（LinkedIn）和Facebook數據科學團隊的負責人。而數據科學家這個職位目前也已經在美國傳統的電信、零售、金融、製造、物流、醫療、教育等行業里開始創造價值。
不過在國內，大數據應用還只是處於海平面上的一顆新星，不夠成熟不夠明亮，所以與其期望有一個全才來完成整個鏈條上的所有環節，更多公司會根據自己已有的資源和短板，招聘能和現有團隊互補的人才，幫助公司發展。
於是每家公司對大數據工作的要求不盡相同：有的專注資料庫編程、有的重點突出應用數學和統計學知識、有的是希望能找到懂得產品和市場的數據應用型人才。這種種的條件讓很多公司會針對自己的業務類型和團隊分工，給這群與大數據打交道的人一些新的頭銜和定義：比如數據挖掘工程師、互聯網數據分析師、數據挖掘師、用戶分析專家等都是經常在國內公司里出現的Title，在此我們將其統稱為「大數據工程師」 。
由於國內的大數據工作還處在一個有待開發的階段，因此能從數據的銀河中挖掘出多少有效價值完全取決於工程師的個人能力。西線學院小編在這里也為大家羅列一些行業所需的數據分析人才所包括的能力清單：想要成為數據工程師你要有計算機編碼能力、數學及統計學相關背景，當然如果能對一些特定領域或行業有比較深入的了解，對於其快速判斷並抓准關鍵因素則更有幫助。
從一些大公司的人才需求層面而言，擁有碩博學歷是比較好的選擇，不過阿里巴巴集團研究員薛貴榮強調，學歷並不是最主要的因素，能有大規模處理數據的經驗並且有喜歡在數據海洋中挖掘尋寶的好奇心會更適合這個工作。所以學歷不如經歷，只要擁有大規模處理數據的經驗，在數據行業發光發熱指日可待。