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Storm 是一个开源的分布式实时大数据处理系统，它可以用于实时数据流处理、消息队列处理、分布式计算等场景。Storm 可以实现高可靠性、高吞吐量、低延迟的实时数据处理，广泛应用于电商、金融、物流、社交等领域。

Storm 实时运算开发就是使用 Storm 来进行实时数据处理的开发工作。通常来说，Storm 实时运算开发需要编写一些实时数据处理的逻辑，如数据过滤、数据聚合、数据分析等。这些逻辑通常是使用 Java 或者 Clojure 编写的。开发人员还需要配置 Storm 集群、部署拓扑（Topology）、调试和优化性能等。

在 Storm 中，数据流（Stream）是一个基本的概念。数据流可以看做是一个无限的事件序列，Storm 的处理逻辑会实时处理这个事件序列，并且将处理结果输出到下一个阶段。为了实现更复杂的处理逻辑，Storm 还提供了一些数据结构和 API，如 Spout、Bolt 等。Spout 可以用来从数据源获取数据，Bolt 可以用来对数据进行处理和转换。开发人员可以将多个 Spout 和 Bolt 组成一个拓扑（Topology），并通过 Storm 集群进行部署和运行。

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边缘计算（Edge Computing）

边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算架构，它旨在将计算和数据处理能力从集中式数据中心转移到接近数据源头的边缘设备和网络边缘。边缘计算可以提供更低的延迟、更好的带宽利用率、更高的数据安全性和更好的用户体验，同时也能减轻云计算中心的负载。

在边缘计算中，计算任务和数据处理任务可以在边缘设备（例如智能手机、物联网设备、路由器等）上完成，而不必传输到远程云服务器上进行处理。这种分布式计算的方式可以提高系统的响应速度，减少网络流量，降低数据传输的延迟和成本，并提高数据隐私性和安全性。边缘计算还可以支持实时决策和分析，以及在离线或有限网络连接环境下的本地数据处理和存储。

hive

Hive是一个开源的数据仓库工具，它建立在Hadoop文件系统之上，允许用户使用类SQL语言(HiveQL)查询和管理大规模的分布式数据集。Hive最初由Facebook开发，旨在简化大规模数据的处理和分析，尤其是在数据仓库和商业智能应用方面。

Hive将结构化数据映射到Hadoop的分布式文件系统上，它支持多种数据源的查询，包括HDFS、HBase、Amazon S3、以及其他的关系型数据库。HiveQL类似于SQL语言，但是它是在Hadoop上执行的，并且支持一些SQL中不常见的语言特性，如用户自定义函数(UDF)和复杂数据类型的处理。

Hive中的数据存储在表中，这些表可以分区、排序或者分桶。Hive也支持数据的压缩和索引，以便加快查询速度。此外，Hive提供了一个类似于Shell的交互式界面，也支持使用JDBC/ODBC驱动程序连接到Hive，从而可以使用多种编程语言来编写Hive应用程序。

Hive的优点包括易于学习和使用、高度可扩展性、低成本、以及可以利用Hadoop的强大功能和生态系统。它已经被广泛应用于大数据分析、商业智能、数据仓库、ETL(提取、转换、加载)和数据挖掘等领域。

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最后更新于7个月前