转发请注明原文地址:http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/6031398.html 最近协助同事优化一个并发消费kafka数据用来计算的任务,压测过程中发现有两个spout对应的topic消费速度明显低于其他topic的指标,每个spout分配10个并发消费速度到了1w左右完全就上不去了,通过监控埋点分析出spout以及下游的bolt代码块里面的业务代码执行耗时完全不高于其余可以正常消费的topic对应的spout组件. 最后只能摘出有问题的代码新做一个d…

本文主要介绍了Storm Spout,并以KafkaSpout为例,进行了说明. 概念 数据源(Spout)是拓扑中数据流的来源.一般 Spout 会从一个外部的数据源读取元组然后将他们发送到拓扑中.根据需求的不同,Spout 既可以定义为可靠的数据源,也可以定义为不可靠的数据源.一个可靠的 Spout 能够在它发送的元组处理失败时重新发送该元组,以确保所有的元组都能得到正确的处理:相对应的,不可靠的 Spout 就不会在元组发送之后对元组进行任何其他的处理. 一个 Spout 可以发送多个数据…

1. ISpout接口 ISpout作为实现spout的核心interface, spout负责feeding message, 并且track这些message. 如果需要Spout track发出的message, 必须给出message-id, 这个message-id可以是任意类型, 但是如果不指定或将message-id置空, storm就不会track这个message 必须要注意的是, spout线程会在一个线程中调用ack, fail, nextTuple, 所以不用考虑互斥,…

最近利用闲暇时间,又重新研读了一下Storm.认真对比了一下Hadoop,前者更擅长的是,实时流式数据处理,后者更擅长的是基于HDFS,通过MapReduce方式的离线数据分析计算.对于Hadoop,本身不擅长实时的数据分析处理.两者的共同点都是分布式的架构,而且,都类似有主/从关系的概念.本文中我就不具体阐述Storm集群和Zookeeper集群如何部署的问题,我想通过一个实际的案例切入,分析一下如何利用Storm,完成实时分析处理数据的. Storm本身是Apache托管的开源的分布式实时计…

集成 Flume/kafka/storm 是为了收集日志文件而引入的方法,最终将日志转到storm中进行分析.storm的分析方法见后面文章,这里只讨论集成方法. 以下为具体步骤及测试方法: 1.分别在各个服务器上启动 zookeeper/kafka/storm,[hadoop@master apache-flume-1.5.2-bin]$ jps1926 QuorumPeerMain3659 Kafka3898 Jps3787 core3726 nimbus3838 supervisor [h…

基础 http://os.51cto.com/art/201308/408739.htm   模型 http://www.cnblogs.com/linjiqin/archive/2013/05/28/3104016.html 一.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Ha…

刚刚接触storm 对于滑动窗口的topN复杂模型有一些不理解,通过阅读其他的博客发现有两篇关于topN的非滑动窗口的介绍.然后转载过来. 下面是第一种: Storm的另一种常见模式是对流式数据进行所谓“streaming top N”的计算,它的特点是持续的在内存中按照某个统计指标(如出现次数)计算TOP N,然后每隔一定时间间隔输出实时计算后的TOP N结果. 流式数据的TOP N计算的应用场景很多,例如计算twitter上最近一段时间内的热门话题.热门点击图片等等. 下面结合Storm-S…

一.引言: 在storm发布到0.9.x以后,配置storm将会变得简单很多,也就是只需要配置zookeeper和storm即可,而不再需要配置zeromq和jzmq,由于网上面的storm配置绝大部分都是0.9以前的storm版本,所以有很多工作是不需要进行的,下面就storm的0.9.5版本在linux环境下进行配置进行详细解析. 由于配置storm只需要两个步骤,大大简化了配置,也是storm团队做了很大的努力,让程序员们专注于程序,让storm配置进行异常简单,好了,废话说了不少,下面正…

在上一篇博客中,我们通过Storm.Net.Adapter创建了一个使用Csharp编写的Storm Topology - wordcount.本文将介绍如何编写Java端的程序以及如何发布到测试的Storm环境中运行. 如果你觉得对你有帮助,欢迎Star和Fork,让更多人看到来帮助完善这个项目. STEP1: 克隆storm官方示例项目 storm-starter: $ git clone git://github.com/apache/storm.git && cd storm/ex…

我们知道storm的作用主要是进行流式计算,对于源源不断的均匀数据流流入处理是非常有效的,而现实生活中大部分场景并不是均匀的数据流,而是时而多时而少的数据流入,这种情况下显然用批量处理是不合适的,如果使用storm做实时计算的话可能因为数据拥堵而导致服务器挂掉,应对这种情况,使用kafka作为消息队列是非常合适的选择,kafka可以将不均匀的数据转换成均匀的消息流,从而和storm比较完善的结合,这样才可以实现稳定的流式计算,那么我们接下来开发一个简单的案例来实现storm和kafka的结合 s…