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实时数据流处理利器:Apache Storm 在大数据中的应用


引言

在如今的数据驱动时代,企业和开发者们面临的一个核心挑战是如何高效处理实时数据流。传统的批处理框架(如 Hadoop)在面对海量数据时表现优秀,但其高延迟的缺点使其难以满足实时场景的需求。

这时,Apache Storm 作为一个低延迟、高吞吐、分布式的流式处理框架,成为了实时数据分析、日志监控、欺诈检测等场景的理想选择。今天,我们就来深入探讨 Apache Storm 的核心概念、应用场景,并通过代码示例演示如何使用 Python 编写 Storm 任务处理数据流。


1. Apache Storm 的核心概念

Apache Storm 以**拓扑(Topology)为核心架构,数据在其中以流(Stream)**的形式流动。拓扑的主要组成部分包括:

  • Spout(数据源):负责从外部系统ÿ
http://www.dtcms.com/wzjs/501096.html

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