首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

当我们使用RDBMS时,为什么Stormcrawler中没有用于存储抓取结果的Bolt?

Stormcrawler是一个开源的分布式爬虫框架,用于抓取和处理大规模的互联网数据。在使用RDBMS(关系型数据库管理系统)时,为什么Stormcrawler中没有用于存储抓取结果的Bolt呢?

这是因为RDBMS在处理大规模的互联网数据时存在一些限制和挑战,不适合作为Stormcrawler的存储抓取结果的解决方案。以下是一些原因:

  1. 数据模型:RDBMS使用表格的结构来存储数据,需要定义固定的模式和字段。然而,互联网数据的结构通常是非结构化的,难以用表格来表示。Stormcrawler处理的是大量的网页数据,每个网页的结构和字段可能不同,使用RDBMS来存储这些数据会导致数据模型的复杂性和灵活性不足。
  2. 可扩展性:RDBMS在处理大规模数据时,需要进行复杂的数据分片和分布式事务管理,这对于爬虫框架来说是一个挑战。Stormcrawler需要高效地处理大量的并发请求和响应,而RDBMS的复杂性可能会导致性能瓶颈和扩展性问题。
  3. 读写性能:RDBMS通常是为了支持复杂的查询和事务而设计的,而Stormcrawler主要关注的是高吞吐量的数据处理。使用RDBMS来存储抓取结果可能会导致读写性能的瓶颈,影响整个爬虫系统的效率。

基于以上原因,Stormcrawler选择了其他存储方案来存储抓取结果,例如NoSQL数据库(如Apache Cassandra、MongoDB等)或分布式文件系统(如Hadoop HDFS)。这些存储方案具有更好的可扩展性、灵活性和性能,适合处理大规模的互联网数据。

腾讯云提供了多种与云计算相关的产品和服务,可以用于构建和部署Stormcrawler爬虫系统。例如,腾讯云的分布式数据库TDSQL、分布式文件系统CFS、对象存储COS等都可以作为存储抓取结果的解决方案。具体的产品介绍和链接地址可以参考腾讯云的官方文档和网站。

请注意,本回答仅供参考,具体的存储方案选择应根据实际需求和系统架构来决定。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

拆解大数据总线平台DBus系统架构

响应拉全量事件:收到拉全量请求为了保证数据相应顺序行,会暂停拉增量数据,等全量数据完成后,再继续。...以实际经验,对于mysql InnDB,只有使用主键索引进行分片,才能高效。因为mysql innDB主键列与数据存储顺序一致。...DBUS设计了丰富易用过滤、拆分、合并、替换等算子供用户使用。用户对数据处理可分多个步骤进行,每个步骤数据处理结果可即时查看、验证;可重复使用不同算子,直到转换、裁剪得到自己需要数据。...三、UMS统一消息格式 无论是增量、全量还是日志,最终输出到结果kafka消息都是我们约定统一消息格式,称为UMS(unified message schema)格式。如下图所示: ?...,并且与被同步表走相同逻辑和线程(为了保证顺序性,遇到多并发度是sharding by table,心跳数据与table数据走同样bolt),这样收到心跳数据,即便没有任何增删改数据,也能证明整条链路是通

3.1K50

用 Go 构建一个区块链 -- Part 3: 持久化和命令行接口

我们没有办法再次使用这条链,也没有办法与其他人共享,所以我们需要把它存储到磁盘上。 那么,我们要用哪个数据库呢?实际上,任何一个数据库都可以。...来快速过一下: Bolt 使用键值存储,这意味着它没有像 SQL RDBMS (MySQL,PostgreSQL 等等)表,没有行和列。...相反,数据被存储为键值对(key-value pair,就像 Golang map)。键值对被存储在 bucket ,这是为了将相似的键值对进行分组(类似 RDBMS 表格)。...因为目前还没有交易,所以我们只需要 blocks bucket。另外,正如上面提到我们会将整个数据库存储为单个文件,而不是将区块存储在不同文件。...*bolt.DB } 每当要对链块进行迭代我们就会创建一个迭代器,里面存储了当前迭代块哈希(currentHash)和数据库连接(db)。

45020
  • 大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习题答案

    MenStore是排序内存缓冲区,当用户写入数据,系统首先把数据放入MenStore缓存,MemStore缓存满,就会刷新到磁盘一个StoreFile文件单个StoreFile文件大小超过一定阈值...) 很多NoSQL数据库没有面向复杂查询索引,虽然NoSQL可以使用MapReduce来加速查询,但是,在复杂查询方面的性能仍然不如RDBMS 一致性 强一致性 弱一致性 RDBMS严格遵守事务ACID...13.MapReduce程序输入文件、输出文件都存储在HDFS,而在Map任务完成中间结果存储在本地磁盘。试分析中间结果存储在本地磁盘而不是HDFS上有何优缺点。...Spout或者Bolt发送元组,它会把元组发送到每个订阅了该StreamBolt上进行处理 Topology:Storm将Spouts和Bolts组成网络抽象成Topology,它可以被提交到Storm...Spout或者Bolt发送元组,它会把元组发送到每个订阅了该StreamBolt上进行处理 22一个Topolog由哪些组件组成?

    2.6K31

    什么是MongoDB?简介、架构、功能和示例

    客户机可以遍历光标以检索结果。 数据库 – 这是一个用于集合容器,就像在RDMS中一样,其中它是一个用于容器。每个数据库在文件系统上都有自己文件集。MongoDB服务器可以存储多个数据库。...只需简单说明ID字段和普通集合字段之间关键区别。标识字段用于唯一标识集合文档,并在创建集合时由MongoDB自动添加。 5 为什么使用MongoDB?...下面是为什么应该开始使用MongoDB几个原因 面向文档 – 由于MongoDB是一个NoSQL类型数据库,因此它不使用关系类型格式数据,而是将数据存储在文档。...主副本失败,副本集会自动切换到辅助副本,然后成为主服务器。 负载均衡 – MongoDB使用sharding概念,通过跨多个MongoDB实例拆分数据来横向扩展。...在MongoDB,数据通常存储在单个集合,但使用嵌入式文档进行分隔。所以MongoDB没有连接概念。 除术语差异外,其他一些差异如下所示 关系数据库以增强数据完整性而闻名。

    3.8K10

    storm一致性事务

    我们要保证一个batch只被处理一次,机制和上一节类似。只不过数据库存储是batch id。...batch中间计算结果先存在局部变量一个batch所有tuple都被处理完之后,判断batch id,如果跟数据库id不同,则将中间计算结果更新到数据库。...处理batches中间结果存储在TridentState对象。 Trident事务性原理这里不详细介绍,有兴趣读者请自行查阅资料。...只有commit才会把计算结果更新到全局数据集(数据库)      那么对于processing阶段完全没有必要限制, 只要保证在commit时候按照顺序一个个commit就ok...., 主要反应在finishBatch函数, 而普通bolt不同在于, 只有在finishBatch时候才会去emit结果, 而不是每次execute都emit结果     在prepare,

    1.4K50

    基于Storm实时计算应用实践

    storm应用本身是无状态,需要使用存储设备记录状态信息 大家知道实时计算好用后,各产品都希望有实时数据,统计逻辑越来越复杂。...但又产生了新问题,如何保证消息有且只有处理一次,为此引入了一个redis用于保存最近24小内已成功处理消息binlog偏移量,而storm消息分发机制又可以保证相同消息总是能分配到一个bolt,避免线程安全问题...状态信息往往是kv形式读写,我们在实际应用使用过redis、HBase作为存储。 消息不丢失、不重复、不乱序 对于准确性要求高场景,需要保证数据正确只消费一次。...我们会尝试在运行过程重启消息源、storm应用、存储/MQ等下游系统,或者制造网络丢包、延迟等异常,手工触发可能消息丢失、重复、乱序场景,来验证我们应用能否对应这些异常情况。...过长拓扑链路,里面的慢速逻辑会拖慢整体性能。 可以考虑使用更简化拓扑,不同逻辑之间尽量解耦,需要使用bolt结果,可以把数据持久化或者推送到MQ。 ?

    1.4K80

    Lmdb、Boltdb 和 mmap

    [image.png] bolt 可以看成是 lmdb 一个 go 版本实现,目前活跃是 etcd 分支 bbolt,作为 etcd 存储引擎使用。...txid // 上一次写数据库事务ID,可以看作是当前 boltdb 修改版本号,每次写数据库加1,只读不改变 checksum uint64 // 校验码,用于校验元数据页面是否出错...同时,如果进程A和进程B都映射了区域C,A第一次读取C通过缺页从磁盘复制文件页到内存;但B再读C相同页面,虽然也会产生缺页异常,但是不再需要从磁盘复制文件过来,而可直接使用已经保存在内存文件数据...【rocketmq 也没有 wal,rocketmq commitlog 实际是消息存储,并不是 wal】 rocketmq 在发送消息到 consumer 时候通过 mmap 实现来零拷贝,没有使用...(TCP 协议栈优化) 在 mongodb 使用 MongoDB在3.0 之前使用 mmap 引擎作为默认存储引擎。

    3.4K11

    Stormack机制在项目应用

    另外需要注意spout触发fail动作,不会自动重发失败tuple,需要我们在spout重新获取发送失败数据,手动重新再发送一次。...-5对每一个单词添加一个后缀1后再发送给下一个bolt进行存储到数据库操作,这个时候bolt7-7task在存储数据到数据库失败,向spout发送fail响应,这个时候spout收到消息就会再次发送该数据...我们都知道,spout作为消息发送源,在没有收到该tuple来至左右bolt返回信息前,是不会删除,那么如果消息一直失败,就会导致spout节点存储tuple数据越来越多,导致内存溢出。...需要关闭特定消息可靠性时候,可以使用此方法; 最后,如果你不在意某个消息派生出来子孙消息可靠性,则此消息派生出来子消息在发送不要做锚定,即在emit方法不指定输入消息。...另外Ack机制还常用于限流作用: 为了避免spout发送数据太快,而bolt处理太慢,常常设置pending数,spout有等于或超过pending数tuple没有收到ack或fail响应时,跳过执行

    1.4K10

    Apache Hudi初学者指南

    在深入研究Hudi机制之前,让我们首先了解Hudi正在解决问题。 客户在使用数据湖通常会问一个问题:源记录被更新,如何更新数据湖?...这是一个很难解决问题,因为一旦你写了CSV或Parquet文件,唯一选择就是重写它们,没有一种简单机制可以打开这些文件,找到一条记录并用源代码最新值更新该记录,数据湖中有多层数据集,问题变得更加严重...RDBMS更新原理 RDBMS将数据存储在B-Tree存储模型,数据存储在数据页,数据页可以通过在表列上创建索引来找到。...因此发出更新命令RDBMS引擎会找到包含该记录的确切页面,并在该数据页面适当地更新数据,这是一个简化描述,在大多数现代RDBMS引擎,在多版本并发控制等方面存在额外复杂性,但基本思想保持不变...Merge on Read 在该模型记录更新,Hudi会将它附加到数据湖表日志,随着更多写入操作进入,它们都会被附加到日志,通过从日志和数据文件读取数据并将结果合并在一起,或者根据用户定义参数只从数据文件读取数据来服务读取查询

    1.1K20

    CentOS 6.8 安装JStorm集群(jstorm-2.1.1 )

    编程规范即可开发出一个扩展性极好应用,底层RPC、Worker之间冗余,数据分流之类动作完全不用考虑 扩展性极好:一级处理单元速度,直接配置一下并发数,即可线性扩展性能 健壮强:Worker失效或机器出现故障...因此,常常用于: 日志分析,从日志中分析出特定数据,并将分析结果存入外部存储器如数据库。...一般来说,在JStormspout或bolt,都会有一个定时往外部存储写计算结果逻辑,这样数据可以按照业务需求被实时或者近实时地存储起来,然后直接查询外部存储计算结果即可。..., nimbus.host: 表示nimbus地址 storm.zookeeper.root: 表示JStorm在zookeeper根目录,多个JStorm共享一个zookeeper,需要设置该选项...比如应用使用thrift9,但jstorm使用thrift7,就需要打开classloader。

    96460

    【Storm】Storm之how

    答:我们都知道,spout作为消息发送源,在没有收到该tuple来至左右bolt返回信息前,是不会删除,那么如果消息一直失败,就会导致spout节点存储tuple数据越来越多,导致内存溢出。...实战排坑 (1) Ack机制还常用于限流作用:为了避免spout发送数据太快,而bolt处理太慢,常常设置pending数,spout有等于或超过pending数tuple没有收到ack或fail响应时...执行block动作,而原生storm,nextTuple/ack/fail 都在一个线程执行,数据量不大,nextTuple立即返回,而ack、fail同样也容易没有数据,进而导致CPU 大量空转...,白白浪费CPU, 而在JStorm,nextTuple可以以block方式获取数据,比如从disruptor或BlockingQueue获取数据,没有数据,直接block住,节省了大量CPU...如果是spout或bolt成员变量没有实现Serializable,但又必须使用时,可以对该变量申明时,增加transient 修饰符,然后在open或prepare,进行实例化。

    71921

    JStorm使用总结

    Bolt里面主要方法是execute方法,每次处理一个输入tuple,bolt里面也可以发射新tuple使用OutputCollector类,bolt里面每处理一个tuple必须调用ack方法以便于...编程规范即可开发出一个扩展性极好应用,底层RPC、Worker之间冗余,数据分流之类动作完全不用考虑 扩展性极好:一级处理单元速度,直接配置一下并发数,即可线性扩展性能 健壮强:Worker失效或机器出现故障...因此,常常用于 日志分析,从日志中分析出特定数据,并将分析结果存入外部存储器如数据库。...统计分析器, 从日志或消息,提炼出某个字段,然后做count或sum计算,最后将统计值存入外部存储器。...推荐系统一般是实时数据统计,离线数据统计加权得到结果 Storm流之一个Spout分发多个Bolt Storm流之多个Bolt聚合到一个Bolt 腾讯云推荐系统介绍–百亿级通用推荐系统实践 版权声明:

    40220

    使用Storm实现实时大数据分析

    处理完成结果数据返回到 HDFS 供始发者使用。Storm 支持创建拓扑结构来转换没有终点数据流。不同于 Hadoop 作业,这些转换从不停止,它们会持续处理到达数据。...项目实施,构建Topology 当下情况我们需要给Spout和Bolt设计一种能够处理大量数据(日志文件)topology,一个特定数据值超过预设临界值促发警报。...经过对用例思考,我们topology需要如Figure 3两个Bolt。 Figure 3:Spout到Bolt数据流程。..."); splitAndEmit(null,collector); } } 经由Bolt发送tuple将会传递到下一个对应Bolt,在我们用例是DBWriterBolt...可以保存在外部存储吗? Storm不处理计算结果保存,这是应用代码需要负责事情,如果数据不大,你可以简单地保存在内存里,也可以每次都更新数据库,也可以采用NoSQL存储

    64910

    带你发现新大陆之图数据库解密?

    查询效率可能会极低极低!完全是一个无法接受范围!(后边会有测试看结果!) 有想法小伙伴可能已经注意了,利用自己所学知识,图B不就是一张我们数据结构有向图吗?...深度为3(即朋友朋友朋友),很明显关系型数据库无法在合理时间内实现查询:一个在线系统无法接受30s查询时间。...Neo4j所花时间也有所增加,但其时延在在线系统可接受范围内。最后,在深度为5,关系型数据库所花时间过长以至于没有完成查询。相比之下,Neo4j则在2 s左右时间就返回了结果。...在深度为5,事实证明几乎整个网络都是我们朋友,因此在很多实际用例我们可能需要修剪结果,并进行时间控制。...此时,我们没有真正了解到底什么是图数据库,但是我们已经可以领略到图数据库威力了!

    1.9K20

    Java程序员实时分析系统基本架构需要注意有哪些?

    我们文章,Spout就是实现了特定接口Java类,它相当于数据源,用于产生数据或者从外部接收数据;而Bolt就是实现了Storm Bolt接口Java类,用于消费从Spout发送出来数据流并实现用户自定义数据处理逻辑...文件,恢复数据就将log文件所有命令顺序执行一遍等等。...Kafka+Storm+Redis整合 数据被Flume拉取进Kafka消息系统我们就可以使用Storm来进行消费,Redis来对结果进行存储。...Storm对Kafka有很好兼容性,我们可以通过Kafka Spout来从Kafka获取数据;在Bolt处理完数据后,通过Jedis API在程序中将数据存储在Redis数据库。...程序,主要是用来处理从Kafka拉取到订单日志信息, 并计算出所有商家总订单收入,然后使用Jedis API将计算结果存入到Redis数据库

    46500

    分布式计算技术之流计算Stream,打通实时数据处理

    流计算强调是实时性,数据一旦产生就会被立即处理,一条数据被处理完成后,会序列化存储到缓存,然后立刻通过网络传输到下一个节点,由下一个节点继续处理,而不是像 MapReduce 那样,等到缓存写满才开始处理...为了保证数据实时性,在流计算,不会存储任何数据,就像水流一样滚滚向前。 所以说,流计算属于持续性、低延、事件驱动型计算作业。...Spark 和 Flink 与 Storm 框架不同之处在于,Spark 和 Flink 除了支持流计算,还支持批量计算,因此我没有直接将它们列入上述流计算框架。... Supervisor 接收到分配任务后,会启动工作节点工作进程 (Worker) 去执行任务。我们知道,一个计算任务可以分成任务数据读取以及任务执行两部分。...当我们执行简单数据流转换,比如仅进行数据过滤,则通常一个 Bolt 可以实现;而复杂数据流转换通常需要使用多个 Bolt 并通过多个步骤完成,比如在神经网络,对原始数据进行特征转换,需要经过数据过滤

    2K20

    实时可靠开源分布式实时计算系统——Storm

    事实上,只有在最合适方面使用最合适大数据平台,才能够真正体现出它们价值,也才能够真正为我们工作提供最为便捷助力!...Storm检测到一个从Spout吐出元组在拓扑成功处理完时调用Ack,没有成功处理完时调用Fail。只有可靠型Spout会调用Ack和Fail函数。...5) Bolt 在拓扑中所有的计算逻辑都是在Bolt实现。一个Bolt可以处理任意数量输入流,产生任意数量新输出流。Bolt可以做函数处理,过滤,流合并,聚合,存储到数据库等操作。...Bolt可以给多个流吐出元组数据。此时需要使用OutputFieldsDeclarerdeclareStream方法来声明多个流并在使用emit方法指定给哪个流吐数据。...Config.TOPOLOGY_MAX_SPOUT_PENDING 这个设置一个spout task上面最多有多少个没有处理tuple(没有ack/failed)回复, 我们推荐你设置这个配置,以防止

    2.1K60

    Neo4J性能优化指引

    为了提高性能,你可以配置足够大内存来保证并发。 「事务」 在执行事务,Neo4j将尚未提交数据、结果、和查询中间状态保存在内存。...达到内存使用总量限制,事务将被终止,以保证数据库整体运行状况。...四种类型索引都可以使用 Cypher 创建和删除,它们也都可以用于索引节点和关系。token lookup索引是数据库默认存在唯一索引。...新对象在年轻代中分配,然后如果它们保持活动(使用)足够长时间,则稍后移动到老年代。一代填满,垃圾收集器会执行一次收集,在此期间进程所有其他线程都将暂停。...如果池容量已满,并且没有线程可用于处理,则拒绝作业提交并生成失败消息以通知客户端问题。

    3.4K21

    为什么使用MongoDB?

    虽然NoRELNoSQL会是一个更好名词。Carl Strozz在1998年引入了NoSQL概念。 传统RDBMS使用SQL语法来存储和查询数据。...相反,NoSQL数据库系统包含可存储结构化,半结构化,非结构化和多态数据多种数据库技术。 ? 为什么使用NoSQL?...NoSQL数据库概念在处理大量数据互联网巨头(例如Google,Facebook,Amazon等)变得很流行。使用RDBMS处理海量数据,系统响应时间变慢。...为什么使用MongoDB 以下是一些为什么应该开始使用MongoDB原因 面向文档–由于MongoDB是NoSQL类型数据库,它不是以关系类型格式存储数据,而是将数据存储在文档。...主副本发生故障,副本集将自动切换到辅助副本,然后它将成为主服务器。 负载平衡-MongoDB使用分片概念,通过在多个MongoDB实例之间拆分数据来水平扩展。

    5.3K30
    领券