Apache Storm

Apache Storm - вычислительная среда на основе Open Source для работы в реальном времени.

Apache Storm легко интегрируется с другими компонентами, обладает высокими показателями производительности и достаточно просто разворачивается, создавая распределённую систему RT-вычислений для быстрой обработки больших потоков данных, добавляя возможности обработке в Apache Hadoop.

Изначально проект создан в BackType, затем куплен Twitter и в сентябре 2013 года переведён в инкубатор Apache.

Использование Storm в кластере Hadoop обеспечивает эффективную обработку всего спектра рабочих нагрузок: от работы в реальном времени до интерактивной и обработки группами.

Схема взаимодействия Apache Storm

Сейчас Storm разрабатывается по открытой модели, среди участников сотрудников компаний Hortonworks, Twitter, Verisign, Yahoo и другие. Тестирование Apache Storm при обработке миллиона 100-байтовых сообщений в секунду на один узел (node) показало отказоустойчивость приложения, масштабируемость между узлами кластера и простоту работы. Облачные сервисы для бизнеса: особенности рынка и крупнейшие поставщики. Обзор TAdviser 7.3 т

Apache Storm поддерживает интеграцию с СУБД, распараллеливание, разделение и повторные попытки при ошибках, когда это необходимо.

2016: Apache Storm 1.0

12 апреля 2016 года Apache Software Foundation сообщила о выпуске релиза Apache Storm 1.0.

Разработчики сравнивают свой проект с Hadoop, только для обработки данных в реальном времени (вместо пакетного режима).

Этот релиз Apache Storm сообщество разработчиков видит значимым в эволюции проекта, с его выходом в платформе появилось множество функций и улучшений. Среди значимых изменений:

• качественный рост производительности (до 16 раз по сравнению с предыдущими релизами);
• интеграция опционального heartbeat-демона Pacemaker;
• API для распределенного кэша (Distributed Cache API);
• поддержка HA Nimbus для высокой доступности кластера;
• Native Streaming Window API для потоковой обработки данных;
• Stateful Bolt API с автоматической проверкой состояния;
• возможность динамического изменения уровней логирования;
• механизм автоматического «противодавления» (Backpressure) для уменьшения пропускной способности при превышении настраиваемых порогов;
• планировщик RAS Scheduler, учитывающий доступные в кластере ресурсы (оперативная память, процессор);
• функция распределённого поиска по журналам (Distributed Log Search) в пользовательском интерфейсе Storm.