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…

一.Storm的简介 官网地址:http://storm.apache.org/ Storm是一个免费开源.分布式.高容错的实时计算系统.Storm令持续不断的流计算变得容易,弥补了Hadoop批处理所不能满足的实时要求.Storm经常用于在实时分析.在线机器学习.持续计算.分布式远程调用和ETL等领域.Storm的部署管理非常简单,而且,在同类的流式计算工具,Storm的性能也是非常出众的. 1.Storm的优点 编程简单:开发人员只需要关注应用逻辑,而且跟Hadoop类似,Storm提供的编…

Storm Windowing 简介 Storm可同时处理窗口内的所有tuple.窗口可以从时间或数量上来划分,由如下两个因素决定: 窗口的长度,可以是时间间隔或Tuple数量: 滑动间隔(sliding Interval),可以是时间间隔或Tuple数量: 要确保topo的过期时间大于窗口的大小加上滑动间隔 Sliding Window:滑动窗口 按照固定的时间间隔或者Tuple数量滑动窗口. 如果滑动间隔和窗口大小一样则等同于滚窗, 如果滑动间隔大于窗口大小则会丢失数据, 如果滑动间隔小于窗…

一.Storm 1.1 简介 Storm 是一个开源的分布式实时计算框架,可以以简单.可靠的方式进行大数据流的处理.通常用于实时分析,在线机器学习.持续计算.分布式RPC.ETL等场景.Storm具有以下特点: 支持水平横向扩展: 具有高容错性,通过ACK机制每个消息都不丢失: 处理速度非常快,每个节点每秒能处理超过一百万个tuples : 易于设置和操作,并可以与任何编程语言一起使用: 支持本地模式运行,对于开发人员来说非常友好: 支持图形化管理界面. 1.2 Storm 与 Hadoop对比…

一.Storm 1.1 简介 Storm 是一个开源的分布式实时计算框架,可以以简单.可靠的方式进行大数据流的处理.通常用于实时分析,在线机器学习.持续计算.分布式 RPC.ETL 等场景.Storm 具有以下特点: 支持水平横向扩展: 具有高容错性,通过 ACK 机制每个消息都不丢失: 处理速度非常快,每个节点每秒能处理超过一百万个 tuples : 易于设置和操作,并可以与任何编程语言一起使用: 支持本地模式运行,对于开发人员来说非常友好: 支持图形化管理界面. 1.2 Storm 与 Ha…

本文由作者林洋港授权网易云社区发布. 作为服务端程序,我们总是需要向外界报告一些统计数据,以助于了解系统的运行情况,比如某个接口的调用时间.系统处理的请求数等等.当我们的程序以Storm Topology的形式运行时同样需要输出这些统计数据.Storm为我们提供了Metric接口,可以方便的把一些统计指标输出到指定的地方.Storm Metric的统计方式为每隔指定的时间间隔输出统计内容.本文首先介绍Storm Metric相关的接口以及它们之间的关系,然后以实际应用中的一个例子来说明如何使用M…

Storm 工作原理 Storm简介 1.Storm是一套分布式的.可靠的,可容错的用于处理流式数据的系统. 2.Storm也是基于C/S架构来进行工作的,C负责将数据处理的方式的jar(Topology)发送给S,S解析C发送过来的jar(Topology),并按一定规则jar变成多个Task((Spout/Bolt)),生成相关的进程和线程运行里面的Task. 相关述语说明: 1.Topology(拓扑):storm中运行的一个实时应用程序(Storm的一个任务单元),因为各个组件间的消息流…

超好资料: 英文:https://github.com/xetorthio/getting-started-with-storm/blob/master/ch03Topologies.asc 中文:http://ifeve.com/getting-started-with-storm-3/ 下面具体讲下:storm的几种groupping 策略的例子 Storm Grouping shuffleGrouping 将流分组定义为混排.这种混排分组意味着来自Spout的输入将混排,或随机分发给此Bo…

一.前言 针对大叔据实时处理的入门,除了使用WordCount示例之外,还需要相对更深入点的示例来理解Storm,因此,本篇博文利用Storm实现了频繁项集挖掘的案例,以方便更好的入门Storm. 二.基础知识 2.1 频繁二项集挖掘 如顾客去超市购物时,牙膏和牙刷基本上都是摆放在一起,因为购买牙膏时,很有可能会购买牙刷.另外,“啤酒与尿布”的案例则是对订单进行分析挖掘后发现的规律,将啤酒和尿布一起摆放会促进啤酒的销量. 2.2 算法设计 本示例中不考虑太复杂的挖掘算法,只考虑将两个商品组合后的…

HDFS简介: HDFS在设计时就充分考虑了实际应用环境的特点,即硬件出错在普通服务集群中是一种常态,而不是异常. 因此HDFS主要实现了以下目标: 兼容廉价的硬件设备 HDFS设计了快速检测硬件故障和进行自动恢复的机制,可以实现持续监视,错误检查,容错处理和自动回复,从而使得在硬件出错的情况下也能实现数据的完 整性 流数据读写   大数据集 HDFS中的文件通常可以达到GB甚至TB级别 简答的文件模型 HDFS采用了"一次写入,多次读取"的简单文件模型,文件一旦完成写入,关闭后就无法…