發(fā)布時(shí)間：2017-09-02 01:05

  本文關(guān)鍵詞：大并發(fā)、高吞吐量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)平臺的研究

  更多相關(guān)文章： Storm Kafka ActiveMQ JMX 實(shí)時(shí)計(jì)算 數(shù)據(jù)處理 大數(shù)據(jù)

【摘要】：為了解決某省正在運(yùn)行的"全省實(shí)時(shí)警情抽取平臺"的數(shù)據(jù)吞吐量較低的問題,文章對影響平臺的并發(fā)數(shù)和數(shù)據(jù)吞吐量的相關(guān)因素進(jìn)行深入分析,并對數(shù)據(jù)平臺中的匯聚隊(duì)列進(jìn)行性能調(diào)優(yōu)。文章還對比ActiveMQ和Kafka隊(duì)列系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)原理,針對大并發(fā)和高吞吐量設(shè)計(jì)仿真測試方案,同時(shí)還引入Drools規(guī)則引擎,以適應(yīng)數(shù)據(jù)平臺中的相關(guān)計(jì)算規(guī)則的變化;最后設(shè)計(jì)一套通過驗(yàn)證的完全可以應(yīng)對大并發(fā)、高數(shù)據(jù)吞吐需求場景下的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)平臺。
【作者單位】： 上海迪愛斯通信設(shè)備有限公司;
【關(guān)鍵詞】： Storm Kafka ActiveMQ JMX 實(shí)時(shí)計(jì)算 數(shù)據(jù)處理 大數(shù)據(jù)
【分類號】：TP311.52
【正文快照】： Twitter、Weather、Spark、FullContact、雅虎等很多知名廠商和知名項(xiàng)目的使用和支持,并由Storm衍生1.1研究背景 出storm-website、storm-starter、storm-deploy、storm-隨著近年來互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)contrib、storm-mesos、storm-yam等相關(guān)項(xiàng)目,社區(qū)發(fā)算技術(shù)的

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