作者: xumingming | 可以转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明网址: http://xumingming.sinaapp.com/736/twitter-storm-transactional-topolgoy/ 本文翻译自: https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Transactional-topologies 概述 Storm通过保证每个tuple至少被处理一次来提供 可靠的数据处理 .关于这一点最常被问到的问…

Storm入门教程 1. Storm基础 Storm Storm主要特点 Storm基本概念 Storm调度器 Storm配置 Guaranteeing Message Processing(消息处理保障机制) Daemon Fault Tolerance(守护线程容错机制) 理解Storm拓扑的并行 Tutorial Local模式 在生产环境中运行Topologies 2.Storm环境搭建 单机 集群 搭建Storm开发环境 3. Storm实战 如何新建一个Storm 项目 Storm实…

作者: xumingming | 可以转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明网址: http://xumingming.sinaapp.com/756/twitter-storm-drpc/ 本文翻译自: https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Distributed-RPC . Storm里面引入DRPC主要是利用storm的实时计算能力来并行化CPU intensive的计算.DRPC的storm topology以函数的参数…

作者: xumingming | 可以转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明网址: http://xumingming.sinaapp.com/811/twitter-storm-code-analysis-coordinated-bolt/ 关于Twitter Storm的新特性: Transactional Topology 被问到的最多的问题是: Storm是怎么知道一个Bolt处理完成了它所有的tuple的? 其实要做到这一点还是有蛮多事情要做的, 幸运的是Sto…

转自:http://xumingming.sinaapp.com/127/twitter-storm如何保证消息不丢失/ storm保证从spout发出的每个tuple都会被完全处理.这篇文章介绍storm是怎么做到这个保证的,以及我们使用者怎么做才能充分利用storm的可靠性特点. 一个tuple被”完全处理”是什么意思? 就如同蝴蝶效应一样,从spout发射的一个tuple可以引起其它成千上万个tuple因它而产生, 想想那个计算一篇文章中每个单词出现次数的topology. Topolog…

转载自http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-twitterstorm/ 流式处理大数据简介 Storm 是一个开源的.大数据处理系统,与其他系统不同,它旨在用于分布式实时处理且与语言无关.了解 Twitter Storm.它的架构,以及批处理和流式处理解决方案的发展形势. Hadoop(大数据分析领域无可争辩的王者)专注于批处理.这种模型对许多情形(比如为网页建立索引)已经足够,但还存在其他一些使用模型,它们需要来自高度动态的来源的…

1.hadoop有master与slave,Storm与之对应的节点是什么? 2.Storm控制节点上面运行一个后台程序被称之为什么? 3.Supervisor的作用是什么? 4.Topology与Worker之间的关系是什么? 5.Nimbus和Supervisor之间的所有协调工作有master来完成,还是Zookeeper集群完成? 6.storm稳定的原因是什么? 7.如何运行Topology? strom jar all-your-code.jar backtype.storm.MyT…

2.1 Storm基本概念 在运行一个Storm任务之前,需要了解一些概念: Topologies Streams Spouts Bolts Stream groupings Reliability Tasks Workers Configuration Storm集群和Hadoop集群表面上看很类似.但是Hadoop上运行的是MapReduce jobs,而在Storm上运行的是拓扑(topology),这两者之间是非常不一样的.一个关键的区别是: 一个MapReduce job最终会结束,…

Twitter Storm:单机环境的安装与配置 好久没写博客了,这一段时间一直被导师push着做毕业设计.由于目前的方向偏向于图像识别检索,毕设打算做一个基于分布式计算平台的图像检索系统,查阅相关资料发现Hadoop不适用于实时的计算环境,而Twitter Storm却能够满足自己的需求.我花了大概3~4天的时间,才将一个单机环境下的Storm平台部署好,期间经历了各种各样的“奇葩”的错误,此外,网上相关的Storm配置文章各种各样,叙述得多少有些不完整,为此我特下下这篇博客,记录整个安装过程…

问题导读:1.hadoop有master与slave,Storm与之对应的节点是什么?2.Storm控制节点上面运行一个后台程序被称之为什么?3.Supervisor的作用是什么?4.Topology与Worker之间的关系是什么?5.Nimbus和Supervisor之间的所有协调工作有master来完成,还是Zookeeper集群完成?6.storm稳定的原因是什么?7.如何运行Topology?strom jar all-your-code.jar backtype.storm.MyTop…