前期博客 Storm编程入门API系列之Storm的Topology默认Workers.默认executors和默认tasks数目 继续编写 StormTopologyMoreWorker.java package zhouls.bigdata.stormDemo; import java.util.Map; import org.apache.storm.Config; import org.apache.storm.LocalCluster; import org.apache.storm.…

前期博客 Storm编程入门API系列之Storm的Topology默认Workers.默认executors和默认tasks数目 Storm编程入门API系列之Storm的Topology多个Workers数目控制实现 继续编写 StormTopologyMoreExecutor.java package zhouls.bigdata.stormDemo; import java.util.Map; import org.apache.storm.Config; import org.apac…

前期博客 Storm编程入门API系列之Storm的Topology默认Workers.默认executors和默认tasks数目 Storm编程入门API系列之Storm的Topology多个Workers数目控制实现 继续编写 StormTopologyMoreTask.java package zhouls.bigdata.stormDemo; import java.util.Map; import org.apache.storm.Config; import org.apache.s…

概念,见博客 Storm概念学习系列之storm的定时任务 Storm的定时任务,分为两种实现方式,都是可以达到目的的. 我这里,分为StormTopologyTimer1.java   和  StormTopologyTimer2.java 编写代码StormTopologyTimer1.java 我这里,用的是shuffleGrouping方式.若大家不懂的话,见我下面的博客 Storm编程入门API系列之Storm的Topology的stream grouping //设置定时任务 con…

概念,见博客 Storm概念学习系列之stream grouping(流分组) Storm的stream grouping的Shuffle Grouping 它是随机分组,随机派发stream里面的tuple,保证polt的每个人物接收到的tuple数目相同.(它能实现较好的负载均衡) 如果工作中没有特殊要求,一般用Shuffle Grouping. 编写StormTopologyShufferGrouping.java package zhouls.bigdata.stormDemo; imp…

概念,见博客 Storm概念学习系列之storm的可靠性  什么业务场景需要storm可靠性的ACK确认机制? 答:想要保住数据不丢,或者保住数据总是被处理.即若没被处理的,得让我们知道. public void nextTuple() { num++; System.out.println("spout:"+num); int messageid = num; //开启消息确认机制,就是在发送数据的时候发送一个messageid,一般情况下,messageid可以理解为mysql数据…

关于,storm的启动我这里不多说了. 见博客 storm的3节点集群详细启动步骤(非HA和HA)(图文详解) 建立stormDemo项目 Group Id :  zhouls.bigdata Artifact Id : stormDemo Package : stormDemo <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-i…

不多说,直接上干货! Stream消息流是Storm中最关键的抽象,是一个没有边界的Tuple序列. Stream Grouping 消息流组是用来定义一个流如何分配到Tuple到Bolt. Stream消息流和Stream Grouping消息流组 Storm核心的抽象概念是“流”.流是一个分布式并行创建和处理的无界的连续元组(Tuple).流通过给流元组中字段命名来定义.在默认情况下,元组可以包含整型.长整型.短整型.字节.字符串.双精度浮点数.单精度浮点数.布尔型和字节数组. Stream…

不多说,直接上干货! 至于为什么,有storm的定时任务.这个很简单.但是,这个在工作中非常重要! 假设有如下的业务场景 这个spoult源源不断地发送数据,boilt呢会进行处理.然后呢,处理后的结果,假设要写到mysql里面. 假设,spout有几十万条,这么过来.写入到bolt,意味着,它一秒钟要调用mysql几十万此.即操作频率太快,这样导致会出现问题.   所以,很有必要进行storm的定时任务!!! storm的定时任务,它可以每隔指定的时间将数据整合一次存入数据库. 见博客 Sto…

这个概念,对于理解storm很有必要. 1.worker进程死掉 worker是真实存在的.可以jps查看. 正是因为有了storm的可靠性,所以storm会重新启动一个新的worker进程. 2.supervisor进程死掉 不会影响之前已经提交的topology的执行,只是后期不能再想这个节点分配任务罢了. 3.nimbus进程死掉 不会影响之前已经提交的topology的执行,只是后期不能再想这个节点分配任务罢了. 4.节点宕机 5.ack/fail消息确认机制 见博客 Storm编程入门…