storm+flume+kafka+redis+zookeeper

zookeeper 为分布式系统提供一致性协调(Coordination)服务,Client与ZooKeeper之间的通信，需要创建一个Session

https://www.2cto.com/net/201806/756084.html     https://www.cnblogs.com/felixzh/p/5869212.html

配置DNS映射: 将zkCluster的标识lgprc通过DNS解析到对应的ZooKeeper集群的地址

创建ZNode: 在对应的ZooKeeper上创建/NameService/hdfs/lgprc-example结点，将HDFS的配置文件存储于该结点下

用户程序要访问hdfs://lgprc-example/的HDFS集群，首先通过DNS找到lgprc的ZooKeeper机群的地址，然后在ZooKeeper的/NameService/hdfs/lgprc-example结点中读取到HDFS的配置，进而根据得到的配置，得到HDFS的实际访问入口

https://www.jianshu.com/p/b19702403a6e生产者Producer，消费者Consumer，消费者组Consumer Group，代理Broker（我更喜欢叫他中介者），备份Replica，主题Topic，分区Partition，领导Leader，下属Fllower，isr解决了两件事，一个是动态维护replica列表，保证了消息接受的高效性和一致性，一个是leader挂掉时选取新leader很容易。broker由zookkeper维护。kafka是一个消息系统

1. Topic：特指Kafka处理的消息源（feeds of messages）的不同分类。
2. Partition：Topic物理上的分组，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列。partition中的每条消息都会被分配一个有序的id（offset）。
3. Message：消息，是通信的基本单位，每个producer可以向一个topic（主题）发布一些消息。
4. Producers：消息和数据生产者，向Kafka的一个topic发布消息的过程叫做producers。
5. Consumers：消息和数据消费者，订阅topics并处理其发布的消息的过程叫做consumers。
6. Broker：缓存代理，Kafa集群中的一台或多台服务器统称为broker。https://blog.csdn.net/burpee/article/details/78773738

高吞吐量，分布式，由consumer处理，可以将数据持久化到磁盘中

source：source组件是专门用来收集数据的，可以处理各种类型、各种格式的日志数据,包括avro、thrift、exec、jms、spooling directory、netcat、sequence generator、syslog、http、legacy、自定义。
channel：source组件把数据收集来以后，临时存放在channel中，即channel组件在agent中是专门用来存放临时数据的——对采集到的数据进行简单的缓存，可以存放在memory、jdbc、file等等。
sink：sink组件是用于把数据发送到目的地的组件，目的地包括hdfs、logger、avro、thrift、ipc、file、null、Hbase、solr、自定义。

flume编写三个对应的配置信息，启动服务器，打开telnet.在sink查看。 https://www.cnblogs.com/wangtao1993/p/6404232.html

写入kafka# 定义这个agent中各组件的名字
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
 
# 描述和配置source组件：r1
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /opt/datas/tmp.log
 
# 描述和配置sink组件：k1
a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a1.sinks.k1.kafka.topic = flumetopic
a1.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = hadoop01:9092,hadoop02:9092,hadoop03:9092,hadoop04:9092
a1.sinks.k1.kafka.flumeBatchSize = 20
a1.sinks.k1.kafka.producer.acks = 1
a1.sinks.k1.kafka.producer.linger.ms = 1
a1.sinks.ki.kafka.producer.compression.type = snappy
 
# 描述和配置channel组件，此处使用是内存缓存的方式
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
 
# 描述和配置source  channel   sink之间的连接关系
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

RPC原理  https://blog.csdn.net/u012165769/article/details/88205604

redis知识 https://blog.csdn.net/zlc3323/article/details/80836881

Redis是一个基于内存且支持持久化的key-value的NoSQL数据库，其中每个key和value都是使用对象表示的，具有以以下特征：多样数据类型、持久化、主从同步。

和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)和zset(有序集合)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。

在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的使用RDB快照的方式，把更新的数据写入磁盘或者使用类似MySQL的AOF日志方式把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。 Redis支持将数据同步到多台从数据库上，这种特性对提高读取性能非常有益。

https://my.oschina.net/u/2330181/blog/1987299 页面缓存，数据缓存，redis

 https://www.jianshu.com/p/0b70133ee040     实时流计算案例

Topology Storm中运行的一个实时应用程序的名称。将 Spout、 Bolt整合起来的拓扑图。定义了 Spout和 Bolt的结合关系、并发数量、配置等等

使用OutputFieldsDeclarer.declareStream来定义多个stream，然后使用SpoutOutputCollector来发射指定的stream

Bolt 接受数据然后执行处理的组件,用户可以在其中执行自己想要的操作

Tuple 一次消息传递的基本单元，理解为一组消息就是一个Tuple

Stream Tuple的集合。表示数据的流向。

 在Storm中，Topology任务一旦提交后永远不会结束，除非你显示去停止任务。计算任务Topology是由不同的Spouts和Bolts，通过数据流（Stream）连接起来的图一个Storm在集群上运行一个Topology时，主要通过以下3个实体来完成Topology的执行工作：

 https://www.2cto.com/net/201806/756083.html

并发和通信机制  https://www.cnblogs.com/frankdeng/p/9572017.html   https://www.cnblogs.com/cxzdy/p/5513316.html

简单的storm实现 https://blog.csdn.net/sinat_38718822/article/details/83063893

最后

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