分布式实时抽取计算框架设计与应用这一文章详细探讨了面对大数据环境下，任务多样化、大量化、复杂化所导致的数据源结构和数据类型问题的解决方案。文章中提出了一种新的框架设计，即结合ZooKeeper的消息调度和Redis内存计算技术来构建一个能够高效处理实时数据抽取与计算的分布式系统。
ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务，它提供了一种简单的接口，用于实现分布式应用中的协调功能，如命名服务、配置维护、同步、分布式锁等。在分布式实时抽取计算框架中，ZooKeeper的主要作用体现在消息通知、队列优先级控制和共享锁机制等方面。消息通知机制可以确保消息的及时传递，队列优先级可以保证任务按照预定顺序高效执行，共享锁则确保了数据处理的一致性和正确性。
Redis作为一个开源的内存数据结构存储系统，被广泛用于构建缓存系统、消息中间件、数据库等。其核心特性是支持网络、内存计算以及持久化日志存储。在本文中，Redis用于数据的实时计算服务，并且可以将计算结果存储于内存中，从而大幅提升系统的执行效率和响应速度。另外，当数据量达到一定的规模时，Redis也能够通过持久化功能将内存中的数据存储到磁盘，保证数据的安全性。
文章中提到的分布式实时抽取计算框架主要包括以下几部分：
1. 任务队列服务器：负责部署ZooKeeper服务，主要功能是消息队列的存储，并对外提供消息处理服务。通过ZooKeeper的队列机制，可以实现消息的有序排队和负载均衡。
2. 应用服务器：部署实际的业务处理服务。在分布式实时抽取计算框架中，应用服务器作为计算任务的执行者，通过调用服务接口来执行具体的计算任务。
3. Redis服务器：作为内存计算服务器，负责数据的计算服务。Redis能够提供快速的数据访问和处理能力，对于实时性要求较高的计算任务来说至关重要。
在技术架构层面，文章提出了分布式实时抽取计算框架的设计思路，该框架利用ZooKeeper的消息传递技术，不仅保证了系统的分布式架构，还保证了服务处理能力的可扩展性。同时，通过Redis的内存计算特性，提高了系统对海量数据处理的吞吐量和效率。
文章还讨论了分布式可靠性设计的重要性，并采用ZooKeeper作为整个系统的协调和可靠性调度平台。通过ZooKeeper保证分布式计算节点间的数据一致性，提高系统的整体稳定性和可靠性。
从整体来看，本文提出的分布式实时抽取计算框架具有以下几个方面的技术知识点：
- ZooKeeper的基本原理与应用，包括消息通知、队列优先级控制、共享锁等关键特性。
- Redis在分布式系统中的应用，特别是在内存计算和持久化存储方面的优势。
- 分布式实时数据处理的挑战与解决方案，例如数据源的多样化、任务的大量化和复杂化。
- 分布式系统中的任务调度、负载均衡以及节点间的同步问题。
- 分布式系统的可靠性设计，如何通过协调服务确保数据处理的正确性和一致性。
- 分布式实时计算框架对不同数据业务的处理能力，包括高并发数据批处理、高性能数据连接操作以及实时查询能力。
这些知识点不仅涵盖了分布式系统的架构设计、实现和运行过程中的关键问题，还深入探讨了如何通过特定技术栈来解决这些问题，提供了专业指导和参考文献，对于进行分布式系统开发和大数据处理的工程师而言，具有极高的参考价值。
