我在使用map reduce系统进行实时UDP流处理时遇到问题。实际上我正在做一个大学项目，我想使用mapreduce来处理这些数据。 UDP流是关于来自多个AIS设备的船舶数据。
据我所知，Apache Storm将是解决方案。但我不知道我可以将mapreduce合并到Storm中。我想结合mapreduce概念，最终我想学习它。
另外，我想对系统架构有一些建议，正常的程序就是这个，
系统收到的UDP流 解码流 应该显示实时分析 存储用于未来的重审目的。
所以有人可以建议最好的方法是什么？ Apache Storm能做到这一点吗？
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我首先回答一个简单的问题：是的，Apache Storm可以做你想做的事。
也就是说，任何其他“大数据”流媒体工具也可以进行此数据处理。这些工具包括Storm，还有Spark和Samza。
如果我自己构建这个，我会将流数据推送到消息队列，可能是Kafka，然后使用Storm将各个消息拉出来并处理它们。然后，您可以根据需要存储结果。这可能是在磁盘上，回到Kafka，或者在你的情况下是有意义的。
最后，mapreduce似乎不适合您的问题。 Mapreduce用于批处理，这不是您所描述的问题。