[本篇文章主要是通过一个单词计数的案例学习,来加深对storm的基本概念的理解以及基本的开发流程和如何提交并运行一个拓扑] 单词计数拓扑WordCountTopology实现的基本功能就是不停地读入一个个句子,最后输出每个单词和数目并在终端不断的更新结果,拓扑的数据流如下: 语句输入Spout:  从数据源不停地读入数据,并生成一个个句子,输出的tuple格式:{"sentence":"hello world"} 语句分割Bolt: 将一个句子分割成一个个单词,输…

需求:计算单词在文档中出现的次数,每出现一次就累加一次 遇到的问题 这个问题是<scope>provided</scope>作用域问题 https://www.cnblogs.com/biehongli/p/8316885.html 这个问题是需要把从文件中读取的内容放入list 代码如下 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://m…

1.集群部署的基本流程 2.集群部署的基础环境准备 3.Storm集群部署 4.Storm集群的进程及日志熟悉 5.Storm集群的常用操作命令 6.Storm源码下载及目录熟悉 7.Storm 单词计数案列 1.集群部署的基本流程 集群部署的流程:下载安装包.解压安装包.修改配置文件.分发安装包.启动集群 注意:所有的集群上都需要配置hosts:vi /etc/hosts 2.集群部署的基础环境准备 1.storm安装依赖Python,所以在安装前请确保Python已经安装成功了 [root@…

package com.mengyao.storm; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; import org.apache.commons.io.FileUtils; import…

MapReduce的应用案例(WordCount单词计数) MapReduce的应用案例(WordCount单词计数) 1. WordCount单词计数 作用: 计算文件中出现每个单词的频数 输入结果按照字母顺序进行排序 Map过程 Reduce过程 WordCount的源代码 import java.io.IOException;import java.util.StringTokenizer;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import…

例子需求: spout:向后端发送{"sentence":"my dog has fleas"}.一般要连数据源,此处简化写死了. 语句分割bolt(SplitSentenceBolt):订阅spout发送的tuple.每收到一个tuple,bolt会获取"sentence"对应值域的值,然后分割为一个个的单词.最后,每个单词向后发送1个tuple: {"word":"my"} {"word&qu…

前言:阅读笔记 storm和hadoop集群非常像.hadoop执行mr.storm执行topologies. mr和topologies最关键的不同点是:mr执行终于会结束,而topologies永远执行直到你kill. storm集群有两种节点:master和worker. master执行一个后台进程Nimbus,和hadoop的jobtracker相似. Nimbus负责在集群中分发代码.为工作节点分配任务,并监控故障. worker执行一个后台进程Supervisor. supervi…

本实例为入门篇无可靠性保证实例,关于storm的介绍,以及一些术语名词等,可以参考Storm介绍(一).Storm介绍(二). 本案例是基于storm0.9.3版本 1.案例结构 案例:Word Count案例 语句Spout --> 语句分隔Bolt --> 单词计数Bolt --> 上报Bolt 2.语句生成Spout - SentenceSpout 作为入门案例,我们直接从一个数组中不断读取语句,作为数据来源. SentenceSpout不断读取语句将其作为数据来源,组装成单值tu…

Storm入门之第一章 1.名词 spout龙卷,读取原始数据为bolt提供数据 bolt雷电,从spout或者其他的bolt接收数据,并处理数据,处理结果可作为其他bolt的数据源或最终结果 nimbus雨云,主节点的守护进程,负责为工作节点分发任务 topology 拓扑结构,Storm的一个任务单元 define field(s) 定义域,由spout或者bolt提供,被bolt接收 2.基础知识 Storm是一个分布式的,可靠的,容错的数据流处理系统.它会把工作任务委托给不同类型的组件,…

   前言: 根据前面的几篇博客学习,现在可以进行MapReduce学习了.本篇博客首先阐述了MapReduce的概念及使用原理,其次直接从五个实验中实践学习(单词计数,二次排序,计数器,join,分布式缓存). 一 概述 定义 MapReduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE).这样做的好处是可以在任务被分解后,可以通过大量机器进行并行计算,减少整个操作的时间. 适用范围:数据量大,但是数据种类小可以放入内存. 基…