jstorm源码分析

① YDB是什么

YDB全称延云YDB，是一个基于Hadoop分布式架构下的实时的、多维的、交互式的查询、统计、分析引擎，具有万亿数据规模下的秒级性能表现，并具备企业级的稳定可靠表现。
YDB是一个细粒度的索引，精确粒度的索引。数据即时导入，索引即时生成，通过索引高效定位到相关数据。YDB与Spark深度集成，Spark对YDB检索结果集直接分析计算，同样场景让Spark性能加快百倍。

我们的开发人员曾在阿里与腾讯任职，期间研发了多套即席分析索引系统，积累丰富的经验，正是这些经验的积累，才成就了如今的延云YDB。
11年：支付宝黄金策的后台技术-海狗 （参考资料）
12年：阿里开源项目Committer MDRLL （多维分析 参考资料）与 JStorm（流计算 参考资料）
14年：腾讯的Hermes(每天千亿总量万亿的即席分析 参考资料)

YDB的主要特性

为探索性分析与即席分析而设计

YDB的即席分析（Ad Hoc）概念的解释

1：当场，就是当场去查询，现场 随意、即兴 查询。

2：响应时间要求为几秒才能称为即席。

即席分析与普通分析的区别

1.普通的应用分析是定制开发的，大多是预先计算好的。

2.即席分析是用户在使用时临时生产的分析，查询条件事先未知，系统无法预先优化这些查询，在现场没法预先准备，所以即席查询的性能也是评估数据仓库的一个重要指标。

YDB适合的行业

在公安系统的-典型的场景

齐全的功能

卓越的排序性能

按照时间逆序排序可以说是很多日志系统的硬指标。在延云YDB系统中，我们改变了传统的暴力排序方式，通过索引技术，可以超快对数据进行单列排序，不需要全表暴力扫描，这个技术我们称之为BlockSort。

卓越的检索与分析性能(相比Spark的性能提升倍数)

与ORACLE性能对比

查布控场景性能

哪些用户适合使用YDB？

1.传统关系型数据，已经无法容纳更多的数据，查询效率严重受到影响的用户。

2.目前在使用SOLR、ES做全文检索，觉得solr与ES提供的分析功能太少，无法完成复杂的业务逻辑，或者数据量变多后SOLR与ES变得不稳定，在掉片与均衡中不断恶性循环，不能自动恢复服务，运维人员需经常半夜起来重启集群的情况。

3.基于对海量数据的分析，但是苦于现有的离线计算平台的速度和响应时间无满足业务要求的用户。

4.需要对用户画像行为类数据做多维定向分析的用户。

5.需要对大量的UGC（User Generate Content）数据进行检索的用户。

6.当你需要在大数据集上面进行快速的，交互式的查询时。

7.当你需要进行数据分析，而不只是简单的键值对存储时。

8.当你想要分析实时产生的数据时。

企业级特性：稳定，可靠，易用

② Java大数据开发要掌握哪些技能

入门的1-3年，需要对Java有一个深入的了解，掌握并发、分布式与微服务等技术，对于Java的类库也应该有一定程度的掌握。

要入了解Java底层和Java类库，也就是JVM和JDK的相关内容。而且还要更深入的去了解你所使用的框架，方式比较推荐看源码或者看官方文档。进阶的3-5年，以不断提升技能为关键。这个阶段很容易遇到瓶颈，这个时候不要着急提高自己的技术，已经是时候提高你的影响力了，你可以尝试去一些知名的公司去提高你的背景，也可以去Github创建一个属于你的开源项目，去打造自己的产品。

而大数据开发能力，在这个过程当中，需要逐步建立起系统的体系：包括Java初级(虚拟机、并发)、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)、辅佐小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)。

关于Java大数据开发要掌握哪些技能，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

③ jstorm 依赖于hadoop吗

Storm 是一个类似Hadoop MapRece的系统， 用户按照指定的接口实现一个任务，然后将这个任务递交给JStorm系统，Jstorm将这个任务跑起来，并且按7 * 24小时运行起来，一旦中间一个worker 发生意外故障， 调度器立即分配一个新的worker替换这个失效的worker。因此，从应用的角度，JStorm 应用是一种遵守某种编程规范的分布式应用。从系统角度， JStorm一套类似MapRece的调度系统。 从数据的角度， 是一套基于流水线的消息处理机制。实时计算现在是大数据领域中最火爆的一个方向，因为人们对数据的要求越来越高，实时性要求也越来越快，传统的 Hadoop Map Rece，逐渐满足不了需求，因此在这个领域需求不断。

特点：
在Storm和JStorm出现以前，市面上出现很多实时计算引擎，但自storm和JStorm出现后，基本上可以说一统江湖,其优点:
开发非常迅速: 接口简单，容易上手，只要遵守Topology，Spout， Bolt的编程规范即可开发出一个扩展性极好的应用，底层rpc，worker之间冗余，数据分流之类的动作完全不用考虑。
扩展性极好:当一级处理单元速度，直接配置一下并发数，即可线性扩展性能
健壮:当worker失效或机器出现故障时， 自动分配新的worker替换失效worker
数据准确性: 可以采用Acker机制，保证数据不丢失。 如果对精度有更多一步要求，采用事务机制，保证数据准确。
应用场景：
JStorm处理数据的方式是基于消息的流水线处理， 因此特别适合无状态计算，也就是计算单元的依赖的数据全部在接受的消息中可以找到， 并且最好一个数据流不依赖另外一个数据流。
日志分析:从日志中分析出特定的数据，并将分析的结果存入外部存储器如数据库。目前，主流日志分析技术就使用JStorm或Storm
管道系统： 将一个数据从一个系统传输到另外一个系统， 比如将数据库同步到Hadoop
消息转化器： 将接受到的消息按照某种格式进行转化，存储到另外一个系统如消息中间件
统计分析器： 从日志或消息中，提炼出某个字段，然后做count或sum计算，最后将统计值存入外部存储器。中间处理过程可能更复杂。

④ 大数据工程师需要学习哪些

大数据前景是很不错的，像大数据这样的专业还是一线城市比较好，师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的，学习大数据可以按照路线图的顺序，

学大数据关键是找到靠谱的大数据培训机构，你可以深度了解机构的口碑情况，问问周围知道这家机构的人，除了口碑再了解机构的以下几方面：

1.师资力量雄厚

要想有1+1>2的实际效果，很关键的一点是师资队伍，你接下来无论是找个工作还是工作中出任哪些的人物角色，都越来越爱你本身的技术专业大数据技术性，也许的技术专业大数据技术性则绝大多数来自你的技术专业大数据教师，一个好的大数据培训机构必须具备雄厚的师资力量。

2. 就业保障完善

实现1+1>2效果的关键在于能够为你提供良好的发展平台，即能够为你提供良好的就业保障，让学员能够学到实在实在的知识，并向大数据学员提供一对一的就业指导，确保学员找到自己的心理工作。

3. 学费性价比高

一个好的大数据培训机构肯定能给你带来1+1>2的效果，如果你在一个由专业的大数据教师领导并由大数据培训机构自己提供的平台上工作，你将获得比以往更多的投资。

希望你早日学有所成。

⑤ 除了Hadoop 还有哪些分布式计算平台优势各自是什么

首先你的提法就是错误的，Hadoop不是计算平台，而是其中的MapRece才是hadoop的计算平台。Hadoop是一个大数据解决方案的生态系统，包含各种项目。
要是说计算平台的话，现在有以下这些：流式计算——Twitter的Storm、阿里的Jstorm（Java重新了Storm的源码，并对Storm进行了优化）、Twitter的Heron（目前刚刚开源）；批处理计算——Hadoop的MapRece。同时具备批处理和流式计算——伯克利分校AMP实验室的Spark、Flink（好像是德国的一个实验室做的，具体不太清楚了）。
还有一些大数据的计算平台是我网上找的，具体没细了解：Google Dremel的开源版本Apache Drill、NSA的Apache Nifi（2014年12月份贡献给Apache基金会）、来自Cloudera公司开发的实时分析系统Impala（受Google Dremel启发）。
目前比较流行的有三种平台（框架）：Strom、MapRece和Spark这三种，各自优势：对于超大文件处理，MapRece最合适不过了；实时处理，就是Storm；如果你们公司的文件也不是那么大，那么肯定就是用Spark了，而且可以进行准实时处理，时间戳可以达到500毫秒，已经在当前实时处理中够用了。
我个人认为，未来的大数据计算框架的走向，肯定是Hadoop的MapRece和Spark相互结合。建议你多看看这两个，能力足够的话，最好也看看storm，这个流式处理框架也不错。
纯手动打的，望采纳！

⑥ 成为大数据处理架构师需要学什么

基础大概有两大块
1.是要有较强的数据库管理系统的使用能力（比如你要学会Oracle），以及较强的数据库理论知识背景。
2.大数据分析你要掌握概率统计学的知识，学会数据分析工具的使用。比如MATLAB，这个工具非常强大，掌握起来有些难度。但不是说你掌握了这个工具就能胜任数据分析师的工作了。你还需要，有较强的逻辑分析能力，对各种各样的数据进行建模，然后根据统计分析结果进行最终判定。

建议：

入门的时候先从数据库开始，因为这是数据的生存环境，大数据或者称为海量数据都是存储在这其中的。
熟悉数据建模，这是个系统性很强的学科，主要是高等数学范畴内的只是，偏统计分析。
最后是勤加练习对各种数据建模分析，当你的结论越来越靠近最优解的时候，你的经验也在不断增长，那么离你的目标就很近了。

这是个很有挑战，也是非常复杂的工作。需要你坚持，大概三年能有小成。但前途一片光明。

⑦ 分析如何成为一名大数据开发工程师

作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师这个职业在国内人才市场可谓是一颗闪耀的新星。由于刚刚出于萌芽阶段，这个领域出现很大的人才缺口。
大数据是眼下最带感的技术名称之一，大数据行业的火爆发展也自然也衍生出了一些与大数据相关的职业，比如互联网数据分析师、数据工程师等等，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策已屡见不鲜。
这类职业的人群在国外被叫做数据科学家（Data Scientist），这个头衔最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher于2008年提出，他们后来分别成为了领英（LinkedIn）和Facebook数据科学团队的负责人。而数据科学家这个职位目前也已经在美国传统的电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业里开始创造价值。
不过在国内，大数据应用还只是处于海平面上的一颗新星，不够成熟不够明亮，所以与其期望有一个全才来完成整个链条上的所有环节，更多公司会根据自己已有的资源和短板，招聘能和现有团队互补的人才，帮助公司发展。
于是每家公司对大数据工作的要求不尽相同：有的专注数据库编程、有的重点突出应用数学和统计学知识、有的是希望能找到懂得产品和市场的数据应用型人才。这种种的条件让很多公司会针对自己的业务类型和团队分工，给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义：比如数据挖掘工程师、互联网数据分析师、数据挖掘师、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，在此我们将其统称为“大数据工程师” 。
由于国内的大数据工作还处在一个有待开发的阶段，因此能从数据的银河中挖掘出多少有效价值完全取决于工程师的个人能力。西线学院小编在这里也为大家罗列一些行业所需的数据分析人才所包括的能力清单：想要成为数据工程师你要有计算机编码能力、数学及统计学相关背景，当然如果能对一些特定领域或行业有比较深入的了解，对于其快速判断并抓准关键因素则更有帮助。
从一些大公司的人才需求层面而言，拥有硕博学历是比较好的选择，不过阿里巴巴集团研究员薛贵荣强调，学历并不是最主要的因素，能有大规模处理数据的经验并且有喜欢在数据海洋中挖掘寻宝的好奇心会更适合这个工作。所以学历不如经历，只要拥有大规模处理数据的经验，在数据行业发光发热指日可待。