不多说，直接上干货！

Storm的版本选取

　　我这里，是选用apache-storm-1.0.2.tar.gz

apache-storm-0.9.6.tar.gz的集群搭建（3节点）（图文详解）

　　

为什么我用过storm-0.9.6版本，我还要用storm-1.0.2？

　　storm集群也是由主节点和从节点组成的。

storm版本的变更： 
　　storm0.9.x 
　　storm0.10.x 
　　storm1.x 
　　　　前面这些版本里面storm的核心源码是由Java+clojule组成的。 
　　storm2.x 
　　　　后期这个版本就是全部用java重写了。 
　　　　（阿里在很早的时候就对storm进程了重写，提供了jstorm，后期jstorm也加入到apachestorm 
　　　　负责使用java对storm进行重写，这就是storm2.x版本的由来。） 
注意： 
　　在storm0.9.x的版本中，storm集群只支持一个nimbus节点，主节点是存在问题。 
　　在storm0.10.x以后，storm集群可以支持多个nimbus节点，其中有一个为leader，负责真正运行，其余的为offline。 
　　主节点(控制节点 master)【主节点可以有一个或者多个】 
　　　　职责：负责分发代码，监控代码的执行。 
　　　　nimbus： 
　　　　ui：可以查看集群的信息以及topology的运行情况 
　　　　logviewer：因为主节点会有多个，有时候也需要查看主节点的日志信息。 
　　从节点(工作节点 worker)【从节点可以有一个或者多个】 
　　　　职责：负责产生worker进程，执行任务。 
　　　　supervisor： 
　　　　logviewer：可以通过webui界面查看topology的运行日志

Storm的本地模式安装

　　本地模式在一个进程里面模拟一个storm集群的所有功能， 这对开发和测试来说非常方便。以本地模式运行topology跟在集群上运行topology类似。

　　要创建一个进程内“集群”，使用LocalCluster对象就可以了:

import backtype.storm.LocalCluster;

LocalCluster cluster = new LocalCluster();

　　然后可以通过LocalCluster对象的submitTopology方法来提交topology, 效果和StormSubmitter对应的方法是一样的。submitTopology方法需要三个参数: topology的名字， topology的配置以及topology对象本身。你可以通过killTopology方法来终止一个topology， 它需要一个topology名字作为参数。

　　要关闭一个本地集群，简单调用:

cluster.shutdown();

　　就可以了。

Storm的分布式模式安装（本博文）

官方安装文档

http://storm.apache.org/releases/current/Setting-up-a-Storm-cluster.html

机器情况：在master、slave1、slave2机器的/home/hadoop/app目录下分别下载storm安装包

　　本博文情况是

　　master 　　　　　　nimbus

　　slave1　　　　　　  nimbus　　　　supervisor

　　slave2　　　　　　  supervisor

 1、apache-storm-1.0.2.tar.gz的下载

http://archive.apache.org/dist/storm/apache-storm-1.0.2/

或者，直接在安装目录下，在线下载

wget http://apache.fayea.com/storm/apache-storm-1.0.2/apache-storm-1.0.2.tar.gz

　　我这里，选择先下载好，再上传安装的方式。

2、上传压缩包

[hadoop@master app]$ ll

total

drwxrwxr-x   hadoop hadoop  May  : apache-storm-0.9.

drwxrwxr-x    hadoop hadoop  May   : azkaban

drwxrwxr-x    hadoop hadoop  Apr  : elasticsearch-2.4.

drwxrwxr-x    hadoop hadoop  Apr  : elasticsearch-2.4.

lrwxrwxrwx    hadoop hadoop    Apr  : es -> elasticsearch-2.4./

lrwxrwxrwx    hadoop hadoop    Apr  : flume -> flume-1.6.

drwxrwxr-x    hadoop hadoop  Apr  : flume-1.6.

drwxrwxr-x    hadoop hadoop  Apr  : flume-1.7.

lrwxrwxrwx.   hadoop hadoop    Apr  : hadoop -> hadoop-2.6.

drwxr-xr-x.  hadoop hadoop  Apr  : hadoop-2.6.

lrwxrwxrwx.   hadoop hadoop    Apr  : hbase -> hbase-0.98.

drwxrwxr-x.   hadoop hadoop  Apr  : hbase-0.98.

lrwxrwxrwx.   hadoop hadoop    Apr  : hive -> hive-1.0.

drwxrwxr-x.   hadoop hadoop  May  : hive-1.0.

lrwxrwxrwx.   hadoop hadoop    Apr  : jdk -> jdk1..0_79

drwxr-xr-x.   hadoop hadoop  Apr    jdk1..0_79

drwxr-xr-x.   hadoop hadoop  Aug     jdk1..0_60

lrwxrwxrwx    hadoop hadoop    May   : kafka -> kafka_2.-0.8.2.2

drwxr-xr-x    hadoop hadoop  May   : kafka_2.-0.8.2.2

lrwxrwxrwx    hadoop hadoop    Apr  : kibana -> kibana-4.6.-linux-x86_64/

drwxrwxr-x   hadoop hadoop  Nov     kibana-4.6.-linux-x86_64

lrwxrwxrwx    hadoop hadoop    May   : snappy -> snappy-1.1.

drwxr-xr-x    hadoop hadoop  May   : snappy-1.1.

lrwxrwxrwx.   hadoop hadoop    Apr  : sqoop -> sqoop-1.4.

drwxr-xr-x.   hadoop hadoop  May  : sqoop-1.4.

lrwxrwxrwx    hadoop hadoop    May  : storm -> apache-storm-0.9./

lrwxrwxrwx.   hadoop hadoop    Apr  : zookeeper -> zookeeper-3.4.

drwxr-xr-x.  hadoop hadoop  Apr  : zookeeper-3.4.

[hadoop@master app]$ rz

[hadoop@master app]$ ll

total

drwxrwxr-x   hadoop hadoop       May  : apache-storm-0.9.

-rw-r--r--    hadoop hadoop  May  : apache-storm-1.0..tar.gz

drwxrwxr-x    hadoop hadoop       May   : azkaban

drwxrwxr-x    hadoop hadoop       Apr  : elasticsearch-2.4.

drwxrwxr-x    hadoop hadoop       Apr  : elasticsearch-2.4.

lrwxrwxrwx    hadoop hadoop         Apr  : es -> elasticsearch-2.4./

lrwxrwxrwx    hadoop hadoop         Apr  : flume -> flume-1.6.

drwxrwxr-x    hadoop hadoop       Apr  : flume-1.6.

drwxrwxr-x    hadoop hadoop       Apr  : flume-1.7.

lrwxrwxrwx.   hadoop hadoop         Apr  : hadoop -> hadoop-2.6.

drwxr-xr-x.  hadoop hadoop       Apr  : hadoop-2.6.

lrwxrwxrwx.   hadoop hadoop         Apr  : hbase -> hbase-0.98.

drwxrwxr-x.   hadoop hadoop       Apr  : hbase-0.98.

lrwxrwxrwx.   hadoop hadoop         Apr  : hive -> hive-1.0.

drwxrwxr-x.   hadoop hadoop       May  : hive-1.0.

lrwxrwxrwx.   hadoop hadoop         Apr  : jdk -> jdk1..0_79

drwxr-xr-x.   hadoop hadoop       Apr    jdk1..0_79

drwxr-xr-x.   hadoop hadoop       Aug     jdk1..0_60

lrwxrwxrwx    hadoop hadoop         May   : kafka -> kafka_2.-0.8.2.2

drwxr-xr-x    hadoop hadoop       May   : kafka_2.-0.8.2.2

lrwxrwxrwx    hadoop hadoop         Apr  : kibana -> kibana-4.6.-linux-x86_64/

drwxrwxr-x   hadoop hadoop       Nov     kibana-4.6.-linux-x86_64

lrwxrwxrwx    hadoop hadoop         May   : snappy -> snappy-1.1.

drwxr-xr-x    hadoop hadoop       May   : snappy-1.1.

lrwxrwxrwx.   hadoop hadoop         Apr  : sqoop -> sqoop-1.4.

drwxr-xr-x.   hadoop hadoop       May  : sqoop-1.4.

lrwxrwxrwx    hadoop hadoop         May  : storm -> apache-storm-0.9./

lrwxrwxrwx.   hadoop hadoop         Apr  : zookeeper -> zookeeper-3.4.

drwxr-xr-x.  hadoop hadoop       Apr  : zookeeper-3.4.

[hadoop@master app]$

　　slave1和slave2机器同样。不多赘述。

 3、解压压缩包，并赋予用户组和用户权限

[hadoop@master app]$ ll

total

drwxrwxr-x   hadoop hadoop       May  : apache-storm-0.9.

-rw-r--r--    hadoop hadoop  May  : apache-storm-1.0..tar.gz

drwxrwxr-x    hadoop hadoop       May   : azkaban

drwxrwxr-x    hadoop hadoop       Apr  : elasticsearch-2.4.

drwxrwxr-x    hadoop hadoop       Apr  : elasticsearch-2.4.

lrwxrwxrwx    hadoop hadoop         Apr  : es -> elasticsearch-2.4./

lrwxrwxrwx    hadoop hadoop         Apr  : flume -> flume-1.6.

drwxrwxr-x    hadoop hadoop       Apr  : flume-1.6.

drwxrwxr-x    hadoop hadoop       Apr  : flume-1.7.

lrwxrwxrwx.   hadoop hadoop         Apr  : hadoop -> hadoop-2.6.

drwxr-xr-x.  hadoop hadoop       Apr  : hadoop-2.6.

lrwxrwxrwx.   hadoop hadoop         Apr  : hbase -> hbase-0.98.

drwxrwxr-x.   hadoop hadoop       Apr  : hbase-0.98.

lrwxrwxrwx.   hadoop hadoop         Apr  : hive -> hive-1.0.

drwxrwxr-x.   hadoop hadoop       May  : hive-1.0.

lrwxrwxrwx.   hadoop hadoop         Apr  : jdk -> jdk1..0_79

drwxr-xr-x.   hadoop hadoop       Apr    jdk1..0_79

drwxr-xr-x.   hadoop hadoop       Aug     jdk1..0_60

lrwxrwxrwx    hadoop hadoop         May   : kafka -> kafka_2.-0.8.2.2

drwxr-xr-x    hadoop hadoop       May   : kafka_2.-0.8.2.2

lrwxrwxrwx    hadoop hadoop         Apr  : kibana -> kibana-4.6.-linux-x86_64/

drwxrwxr-x   hadoop hadoop       Nov     kibana-4.6.-linux-x86_64

lrwxrwxrwx    hadoop hadoop         May   : snappy -> snappy-1.1.

drwxr-xr-x    hadoop hadoop       May   : snappy-1.1.

lrwxrwxrwx.   hadoop hadoop         Apr  : sqoop -> sqoop-1.4.

drwxr-xr-x.   hadoop hadoop       May  : sqoop-1.4.

lrwxrwxrwx    hadoop hadoop         May  : storm -> apache-storm-0.9./

lrwxrwxrwx.   hadoop hadoop         Apr  : zookeeper -> zookeeper-3.4.

drwxr-xr-x.  hadoop hadoop       Apr  : zookeeper-3.4.

[hadoop@master app]$ tar -zxvf apache-storm-1.0..tar.gz

　　slave1和slave2机器同样。不多赘述。

4、删除压缩包，为了更好容下多版本，创建软链接

大数据各子项目的环境搭建之建立与删除软连接（博主推荐）

[hadoop@master app]$ ll

total

drwxrwxr-x    hadoop hadoop  May  : apache-storm-0.9.

drwxrwxr-x   hadoop hadoop  May  : apache-storm-1.0.

drwxrwxr-x    hadoop hadoop  May   : azkaban

drwxrwxr-x    hadoop hadoop  Apr  : elasticsearch-2.4.

drwxrwxr-x    hadoop hadoop  Apr  : elasticsearch-2.4.

lrwxrwxrwx    hadoop hadoop    Apr  : es -> elasticsearch-2.4./

lrwxrwxrwx    hadoop hadoop    Apr  : flume -> flume-1.6.

drwxrwxr-x    hadoop hadoop  Apr  : flume-1.6.

drwxrwxr-x    hadoop hadoop  Apr  : flume-1.7.

lrwxrwxrwx.   hadoop hadoop    Apr  : hadoop -> hadoop-2.6.

drwxr-xr-x.  hadoop hadoop  Apr  : hadoop-2.6.

lrwxrwxrwx.   hadoop hadoop    Apr  : hbase -> hbase-0.98.

drwxrwxr-x.   hadoop hadoop  Apr  : hbase-0.98.

lrwxrwxrwx.   hadoop hadoop    Apr  : hive -> hive-1.0.

drwxrwxr-x.   hadoop hadoop  May  : hive-1.0.

lrwxrwxrwx.   hadoop hadoop    Apr  : jdk -> jdk1..0_79

drwxr-xr-x.   hadoop hadoop  Apr    jdk1..0_79

drwxr-xr-x.   hadoop hadoop  Aug     jdk1..0_60

lrwxrwxrwx    hadoop hadoop    May   : kafka -> kafka_2.-0.8.2.2

drwxr-xr-x    hadoop hadoop  May   : kafka_2.-0.8.2.2

lrwxrwxrwx    hadoop hadoop    Apr  : kibana -> kibana-4.6.-linux-x86_64/

drwxrwxr-x   hadoop hadoop  Nov     kibana-4.6.-linux-x86_64

lrwxrwxrwx    hadoop hadoop    May   : snappy -> snappy-1.1.

drwxr-xr-x    hadoop hadoop  May   : snappy-1.1.

lrwxrwxrwx.   hadoop hadoop    Apr  : sqoop -> sqoop-1.4.

drwxr-xr-x.   hadoop hadoop  May  : sqoop-1.4.

lrwxrwxrwx.   hadoop hadoop    Apr  : zookeeper -> zookeeper-3.4.

drwxr-xr-x.  hadoop hadoop  Apr  : zookeeper-3.4.

[hadoop@master app]$ ln -s apache-storm-1.0./ storm

[hadoop@master app]$ ll

total

drwxrwxr-x    hadoop hadoop  May  : apache-storm-0.9.

drwxrwxr-x   hadoop hadoop  May  : apache-storm-1.0.

drwxrwxr-x    hadoop hadoop  May   : azkaban

drwxrwxr-x    hadoop hadoop  Apr  : elasticsearch-2.4.

drwxrwxr-x    hadoop hadoop  Apr  : elasticsearch-2.4.

lrwxrwxrwx    hadoop hadoop    Apr  : es -> elasticsearch-2.4./

lrwxrwxrwx    hadoop hadoop    Apr  : flume -> flume-1.6.

drwxrwxr-x    hadoop hadoop  Apr  : flume-1.6.

drwxrwxr-x    hadoop hadoop  Apr  : flume-1.7.

lrwxrwxrwx.   hadoop hadoop    Apr  : hadoop -> hadoop-2.6.

drwxr-xr-x.  hadoop hadoop  Apr  : hadoop-2.6.

lrwxrwxrwx.   hadoop hadoop    Apr  : hbase -> hbase-0.98.

drwxrwxr-x.   hadoop hadoop  Apr  : hbase-0.98.

lrwxrwxrwx.   hadoop hadoop    Apr  : hive -> hive-1.0.

drwxrwxr-x.   hadoop hadoop  May  : hive-1.0.

lrwxrwxrwx.   hadoop hadoop    Apr  : jdk -> jdk1..0_79

drwxr-xr-x.   hadoop hadoop  Apr    jdk1..0_79

drwxr-xr-x.   hadoop hadoop  Aug     jdk1..0_60

lrwxrwxrwx    hadoop hadoop    May   : kafka -> kafka_2.-0.8.2.2

drwxr-xr-x    hadoop hadoop  May   : kafka_2.-0.8.2.2

lrwxrwxrwx    hadoop hadoop    Apr  : kibana -> kibana-4.6.-linux-x86_64/

drwxrwxr-x   hadoop hadoop  Nov     kibana-4.6.-linux-x86_64

lrwxrwxrwx    hadoop hadoop    May   : snappy -> snappy-1.1.

drwxr-xr-x    hadoop hadoop  May   : snappy-1.1.

lrwxrwxrwx.   hadoop hadoop    Apr  : sqoop -> sqoop-1.4.

drwxr-xr-x.   hadoop hadoop  May  : sqoop-1.4.

lrwxrwxrwx    hadoop hadoop    May  : storm -> apache-storm-1.0./

lrwxrwxrwx.   hadoop hadoop    Apr  : zookeeper -> zookeeper-3.4.

drwxr-xr-x.  hadoop hadoop  Apr  : zookeeper-3.4.

[hadoop@master app]$

　　slave1和slave2机器同样。不多赘述。

5、修改配置环境

[hadoop@master app]$ su root

Password:

[root@master app]# vim /etc/profile

　　slave1和slave2机器同样。不多赘述

#storm

export STORM_HOME=/home/hadoop/app/storm

export PATH=$PATH:$STORM_HOME/bin

　　slave1和slave2机器同样。不多赘述

[hadoop@master app]$ su root

Password:

[root@master app]# vim /etc/profile

[root@master app]# source /etc/profile

[root@master app]#

　　　slave1和slave2机器同样。不多赘述

6、下载好Storm集群所需的其他

　　因为博主我的机器是CentOS6.5，已经自带了

[hadoop@master ~]$ python

Python 2.6.6 (r266:84292, Nov 22 2013, 12:16:22)

[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-4)] on linux2

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>>

7、配置storm的配置文件

[hadoop@master storm]$ pwd

/home/hadoop/app/storm

[hadoop@master storm]$ ll

total

drwxrwxr-x   hadoop hadoop   May  : bin

-rw-r--r--   hadoop hadoop  Jul    CHANGELOG.md

drwxrwxr-x   hadoop hadoop   May  : conf

drwxrwxr-x   hadoop hadoop   Jul    examples

drwxrwxr-x  hadoop hadoop   May  : external

drwxrwxr-x   hadoop hadoop   Jul    extlib

drwxrwxr-x   hadoop hadoop   Jul    extlib-daemon

drwxrwxr-x   hadoop hadoop   May  : lib

-rw-r--r--   hadoop hadoop  Jul    LICENSE

drwxrwxr-x   hadoop hadoop   May  : log4j2

-rw-r--r--   hadoop hadoop    Jul    NOTICE

drwxrwxr-x   hadoop hadoop   May  : public

-rw-r--r--   hadoop hadoop  Jul    README.markdown

-rw-r--r--   hadoop hadoop      Jul    RELEASE

-rw-r--r--   hadoop hadoop  Jul    SECURITY.md

[hadoop@master storm]$

进入storm配置目录下，修改配置文件storm.yaml

[hadoop@master conf]$ pwd

/home/hadoop/app/storm/conf

[hadoop@master conf]$ ll

total

-rw-r--r--  hadoop hadoop  Jul    storm_env.ini

-rwxr-xr-x  hadoop hadoop   Jul    storm-env.sh

-rw-r--r--  hadoop hadoop  Jul    storm.yaml

[hadoop@master conf]$ vim storm.yaml

　　slave1和slave2机器同样。不多赘述

　　　这里，教给大家一个非常好的技巧。

大数据搭建各个子项目时配置文件技巧（适合CentOS和Ubuntu系统）（博主推荐）

注意第一列需要一个空格

注意第一列需要一个空格（HA）

 storm.zookeeper.servers:

     - "master"

     - "slave1"

     - "slave2"

 nimbus.seeds: ["master", "slave1"]

 ui.port: 

 storm.local.dir: "/home/hadoop/data/storm"

 supervisor.slots.ports:

     -

     -

     -

     -

　　注意：我的这里ui.port选定为9999，是自定义，为了解决Storm 和spark默认的 8080 端口冲突！

　　slave1和slave2机器同样。不多赘述。

注意第一列需要一个空格（非HA）

 storm.zookeeper.servers:

     - "master"

     - "slave1"

     - "slave2"

 nimbus.seeds: ["master"]

 ui.port: 9999

 storm.local.dir: "/home/hadoop/data/storm"

 supervisor.slots.ports:

     - 6700

     - 6701

     - 6702

     - 6703

　　注意：我的这里ui.port选定为9999，是自定义，为了解决Storm 和spark默认的 8080 端口冲突！

　　slave1和slave2机器同样。不多赘述。

8、新建storm数据存储的路径目录

[hadoop@master conf]$ mkdir -p /home/hadoop/data/storm

　　slave1和slave2机器同样。不多赘述

 9、启动storm集群（HA）

　本博文情况是

　　master（主） 　　　　　　nimbus

　　slave1（主）（从）　　　　　　  nimbus　　　　supervisor

　　slave2（从）　　　　　　  supervisor

1、先在master上启动 

nohup bin/storm nimbus >/dev/null >& & 

[hadoop@master storm]$ jps

 QuorumPeerMain

 Jps

 AzkabanWebServer

 ResourceManager

 AzkabanExecutorServer

 NameNode

 SecondaryNameNode

[hadoop@master storm]$ nohup bin/storm nimbus >/dev/null >& &

[]

[hadoop@master storm]$ jps

 QuorumPeerMain

 Jps

 config_value

 AzkabanWebServer

 ResourceManager

 AzkabanExecutorServer

 NameNode

 SecondaryNameNode

[hadoop@master storm]$

2、再在slave1上启动

nohup bin/storm nimbus >/dev/null >& & 

[hadoop@slave1 storm]$ jps

 NodeManager

 DataNode

 Jps

 QuorumPeerMain

[hadoop@slave1 storm]$ nohup bin/storm nimbus >/dev/null >& &

[]

[hadoop@slave1 storm]$ jps
2421 NodeManager
5244 Jps
2342 DataNode
5135 nimbus
5234 config_value
2274 QuorumPeerMain

3、先在slave1和slave2上启动

nohup bin/storm supervisor >/dev/null >& & 

[hadoop@slave2 storm]$ jps

 Jps

 supervisor

 NodeManager

 DataNode

 QuorumPeerMain

[hadoop@slave2 storm]$ nohup bin/storm supervisor >/dev/null >& &

[]

[hadoop@slave2 storm]$ jps

 Jps

 supervisor

 NodeManager

 DataNode

 QuorumPeerMain

[hadoop@slave2 storm]$

4、在master上启动

nohup bin/storm ui>/dev/null >& & 

[hadoop@master storm]$ jps

 config_value

 QuorumPeerMain

 supervisor

 AzkabanWebServer

 ResourceManager

 Jps

 AzkabanExecutorServer

 config_value

 core

 NameNode

 SecondaryNameNode

[hadoop@master storm]$ nohup bin/storm ui>/dev/null >& &

[]

[hadoop@master storm]$ jps

 QuorumPeerMain

 supervisor

 Jps

 AzkabanWebServer

 ResourceManager

 AzkabanExecutorServer

 core

 NameNode

 config_value

 SecondaryNameNode

 config_value

[hadoop@master storm]$

5、在master、slave1和slave2上启动

nohup bin/storm logviwer >/dev/null >& &

 9、启动storm集群（非HA）

　本博文情况是

　　master（主） 　　　　　　nimbus

　　slave1（主）（从）　　　  supervisor

　　slave2（从）　　　　　　  supervisor

1、先在master上启动 

nohup bin/storm nimbus >/dev/null 2>&1 & 

[hadoop@master storm]$ jps

2374 QuorumPeerMain

7862 Jps

3343 AzkabanWebServer

2813 ResourceManager

3401 AzkabanExecutorServer

2515 NameNode

2671 SecondaryNameNode

[hadoop@master storm]$ nohup bin/storm nimbus >/dev/null 2>&1 &

[1] 7876

[hadoop@master storm]$ jps

2374 QuorumPeerMain

7905 Jps

7910 config_value

3343 AzkabanWebServer

2813 ResourceManager

3401 AzkabanExecutorServer

2515 NameNode

2671 SecondaryNameNode
9743 nimbus

[hadoop@master storm]$

2、先在slave1和slave2上启动

nohup bin/storm supervisor >/dev/null 2>&1 & 

[hadoop@slave2 storm]$ jps

4868 Jps

4089 supervisor

2365 NodeManager

2291 DataNode

2229 QuorumPeerMain

[hadoop@slave2 storm]$ nohup bin/storm supervisor >/dev/null 2>&1 &

[1] 4903

[hadoop@slave2 storm]$ jps

4918 Jps

4089 supervisor

2365 NodeManager

2291 DataNode

2229 QuorumPeerMain

[hadoop@slave2 storm]$

3、在master上启动

nohup bin/storm ui>/dev/null 2>&1 & 

[hadoop@master storm]$ jps

8550 config_value

2374 QuorumPeerMain

8113 supervisor

3343 AzkabanWebServer

2813 ResourceManager

8560 Jps

3401 AzkabanExecutorServer

8524 config_value

8372 core

2515 NameNode

2671 SecondaryNameNode

[hadoop@master storm]$ nohup bin/storm ui>/dev/null 2>&1 &

[7] 8582

[hadoop@master storm]$ jps

2374 QuorumPeerMain

8113 supervisor

8623 Jps

3343 AzkabanWebServer

2813 ResourceManager

3401 AzkabanExecutorServer

8372 core

2515 NameNode

8597 config_value

2671 SecondaryNameNode

8613 config_value

[hadoop@master storm]$

4、在master、slave1和slave2上启动

nohup bin/storm logviwer >/dev/null 2>&1 &

　　成功！

apache-storm-1.0.2.tar.gz的集群搭建（3节点）（图文详解）（非HA和HA）的更多相关文章

  1. hadoop-2.6.0.tar.gz的集群搭建（3节点）（不含zookeeper集群安装）

    前言 本人呕心沥血所写,经过好一段时间反复锤炼和整理修改.感谢所参考的博友们!同时,欢迎前来查阅赏脸的博友们收藏和转载,附上本人的链接http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5 ...

  2. apache-storm-0.9.6.tar.gz的集群搭建（3节点）（图文详解）

    不多说,直接上干货! Storm的版本选取 我这里,是选用apache-storm-0.9.6.tar.gz Storm的本地模式安装 本地模式在一个进程里面模拟一个storm集群的所有功能, 这对开 ...

  3. Kafka 0.9+Zookeeper3.4.6集群搭建、配置，新Client API的使用要点，高可用性测试，以及各种坑 （转载）

    Kafka 0.9版本对java client的api做出了较大调整,本文主要总结了Kafka 0.9在集群搭建.高可用性.新API方面的相关过程和细节,以及本人在安装调试过程中踩出的各种坑. 关于K ...

  4. Ambari 2.6.0 HDP 2.6.3集群搭建

    1.安装环境说明 三台机器安装好CentOS-7-x86_64-Minimal-1708.iso 下载地址:https://www.centos.org/download/ 最好在安装时设置好IP和H ...

  5. Mac MySQL 8.0 (免安装版) 主从集群搭建

    一.下载解压包 打开 MySQL 官网地址:https://dev.mysql.com/downloads/mysql/ ,选择面安装版本. 二.解压文件 下载到合适文件夹,解压压缩包. 解压 mys ...

  6. 【原创】《从0开始学RocketMQ》—集群搭建

    用两台服务器,搭建出一个双master双slave.无单点故障的高可用 RocketMQ 集群.此处假设两台服务器的物理 IP 分别为:192.168.50.1.192.168.50.2. 内容目录 ...

  7. storm集群部署和配置过程详解

      先整体介绍一下搭建storm集群的步骤: 设置zookeeper集群 安装依赖到所有nimbus和worker节点 下载并解压storm发布版本到所有nimbus和worker节点 配置storm ...

  8. Server Tomcat v7.0 Server at localhost failed to start.解决办法（图文详解）

    问题描述 Server Tomcat v7.0 Server at localhost failed to start. 解决办法 把你工作空间文件夹下的如下路径打开: <workspace-d ...

  9. 访问Storm ui界面，出现org.apache.storm.utils.NimbusLeaderNotFoundException: Could not find leader nimbus from seed hosts ["master"]. Did you specify a valid list of nimbus hosts for confi的问题解决（图文详解）

    不多说,直接上干货! 前期博客 apache-storm-0.9.6.tar.gz的集群搭建(3节点)(图文详解) apache-storm-1.0.2.tar.gz的集群搭建(3节点)(图文详解)( ...

随机推荐

  1. QC ALM 11创建域、项目和用户

    一旦HP-ALM安装,我们仅仅能继续创建域.项目和用户使用后的ALM工作.以下是步骤来创建项目.域和用户.       一.创建域 1.对于创建域,第一步是进入站点管理员页面.开展QC使用URL - ...

  2. JAVA设计模式（01）：创建型-工厂模式【工厂方法模式】(Factory Method)

    简单工厂模式尽管简单,但存在一个非常严重的问题.当系统中须要引入新产品时,因为静态工厂方法通过所传入參数的不同来创建不同的产品,这必然要改动工厂类的源码,将违背"开闭原则".怎样实 ...

  3. 局域网内PC通过笔记本共享上网

    现实:PC.笔记本都通过网线接在局域网内,局域网无法上网:笔记本有无线网卡,可连WIFI上网. 现在想让PC通过笔记本来共享上网. 步骤: 1.笔记本开启DHCP.方法是开启"服务" ...

  4. C ++模板的声明和实现为何要放在头文件中？

    源: http://blog.csdn.net/lqk1985/archive/2008/10/24/3136364.aspx 如何组织编写模板程序 发表日期: 1/21/2003 12:28:58 ...

  5. 转：目前为止最全的微信小程序项目实例

    wx-gesture-lock  微信小程序的手势密码 WXCustomSwitch 微信小程序自定义 Switch 组件模板 WeixinAppBdNovel 微信小程序demo:百度小说搜索 sh ...

  6. mysql连接com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.CommunicationsException: Communications link

    jdbc驱动:mysql-connector-java-5.1.39-bin.jar 这个有问题, 换成:mysql-connector-java-5.1.34.jar 就可以了

  7. CMake使用总结【转】

    本文转载自:https://www.mawenbao.com/note/cmake.html 总结CMake的常用命令,并介绍有用的CMake资源. CMake意为cross-platform mak ...

  8. 【转】WdatePicker.js的使用方法 帮助文档 使用说明 如何使用

    [转]WdatePicker.js的使用方法 帮助文档 使用说明 如何使用 日期控件支持平面显示功能,只要设置一下eCont属性就可以把它当作日历来使用了,无需触发条件,直接显示在页面上 示例2-1 ...

  9. C语言算法

    选择排序法:用第一个数分别和后面的数比较 冒泡排序法:相邻的两个数比较 01.单词首字母大写&统计单词个数 02: 编写一个函数int pieAdd(int n),计算1!+2!+3!+……+ ...

  10. [Usaco2009 MAR] Earthquake Damage 2

    [题目链接] https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1585 [算法] 一个最小割的经典模型 , 详见代码 时间复杂度 : O(dinic( ...