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zeromq 源码分析

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其中ZeroMQ在Twitter的Storm中作为数据流的传输 。文件存储:HadoopHDFS、Tachyon、KFS离线计算:HadoopMapReduce、SparkStreaming、实时计算:Storm、Spark Streaming、S4、HeronKV、NOSQL数据库:HBase、Redis、MongoDB资源管理:YARN、Mesos日志收集:Flume、Scribe、Logstash、Kibana消息系统:Kafka、StormMQ、ZeroMQ、rabbit MQ query分析:Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、ky 。

1、如何设计一个实时流计算系统?实时流计算的场景可以概括为:业务系统根据实时操作不断产生事件(消息/调用)，然后引起一系列处理分析 。这个过程分布在多台计算机上，并行完成，看起来就像事件不断流经多个计算节点，形成一个实时流计算系统 。市场上有很多上游计算产品，主要是通过消息hub结合worker模式来实现的 。大致流程如下:1 .开发者实现流程输入输出节点的逻辑，并将作业上传给任务生产者；2.任务生产者将任务发送给zookeeper，然后监控任务状态；3.任务消费者从动物园管理员那里获得任务；4.任务消费者启动多个工作进程 。每个进程启动多个线程来执行任务 。5.工人们通过zeroMQ相互交流 。让我们看看如何制作一个简单的流量计算系统 。做法和上面有些不同:1 。首先 ， 我们不太依赖zookeerper 。
【zeromq 源码分析】
2、python学习的框架是哪些?我们在这里学习Python的时候 ， 通常会让学生掌握前端框架VUE开发、WEB框架开发、Django框架、Flask框架、Tornado框架等等 。从GitHub整理出来的15个最流行的Python开源框架 。这些框架包括事件I/O、OLAP、Web开发、高性能网络通信、测试、爬虫等 。Django:PythonWeb应用开发框架Django应该是最著名的Python框架，GAE甚至Erlang都受其影响 。

Diesel:基于Greenlet Diesel的事件I/O框架提供了一个简洁的API来编写网络客户端和服务器 。支持TCP和UDP 。Flask:用Python写的轻量级Web应用框架Flask是用Python写的轻量级Web应用框架 。基于WerkzeugWSGI工具箱和Jinja2模板引擎 。

3、开源的大数据框架有哪些?文件存储:HadoopHDFS、Tachyon、KFS离线计算:HadoopMapReduce、SparkStreaming、实时计算:Storm、Spark Streaming、S4、HeronKV、NOSQL数据库:HBase、Redis、MongoDB资源管理:YARN、Mesos日志收集:Flume、Scribe、Logstash、Kibana消息系统:Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ查询分析:Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill

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