《Storm企业级应用：实战、运维和调优》——1.5　Storm的功能

本节书摘来自华章计算机《Storm企业级应用：实战、运维和调优》一书中的第1章，第1.5节,作者：马延辉 陈书美 雷葆华著， 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

1.5 Storm的功能

Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式RPC（远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务）、ETL（Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载）等。下面介绍Storm的三大主要应用。
（1）信息流处理（stream processing）
Storm可用来实时处理新数据和更新数据库，兼具容错性和可扩展性，即Storm可以用来处理源源不断流进来的消息，处理之后将结果写入某个存储中。
（2）持续计算（continuous computation）
Storm可进行连续查询并把结果即时反馈给客户端，如把Twitter上的热门话题发送到浏览器中。
（3）分布式远程程序调用（distributed RPC）
Storm可用来并行处理密集查询。Storm的拓扑结构是一个等待调用信息的分布函数，当它收到一条调用信息后，会对查询进行计算，并返回查询结果。例如，分布式RPC可以做并行搜索或者处理大集合的数据，通过配置DRPC服务器，将Storm的Topology发布为DRPC服务。客户端程序可以调用DRPC服务将数据发送到Storm集群中，并接收处理结果的反馈。这种方式需要DRPC服务器转发，其中DRPC服务器底层通过Thrift实现。适合的业务场景主要是实时计算，且扩展性良好，可以增加每个节点的Worker数量来动态扩展。
本书将针对这些应用场景，介绍广告实时计算系统、语音“实时墙”等多个案例，这些案例是从不同领域、不同行业角度的总结分析。但是万变不离其宗，目的是参考以上Storm的三大应用，将Storm切实应用到行业生产中。

《Storm企业级应用：实战、运维和调优》——导读 大数据是继云计算、物联网之后IT行业又一大颠覆性的技术变革。之前大数据在互联网、军事、金融、通信和物理学等领域已有不少落地案例，却因为近年来Hadoop技术的快速发展而引起业界广泛关注。可以说，Hadoop目前是大数据处理的关键技术，也是迄今为止，最成熟、应用最广泛的技术。