======================================== 3.  storm与hdfs的整合使用 3.1.功能需求: 实现随机发送订单数据,从计算订单的总金额,然后将订单中的数据写入到hdfs永久保存. 详见代码.…

上次课程内容回顾: ConcurrentHashMap是线程安全的,为什么多线程的时候还不好使,为什么还要加static关键字 1.storm的基本介绍:strom是twitter公司开源提供给apache的一个实时处理的框架2.storm的架构模型:主从架构: nimbus:主节点  接收客户端提交的任务,以及任务的分发 supervisor:从节点,主要用于处理nimbus分配的任务3.storm的安装 yaml的配置文件比较严格4.strom的UI管理界面:记得更改ui的端口,默认8088…

参考: http://xumingming.sinaapp.com/736/twitter-storm-transactional-topolgoy/ http://xumingming.sinaapp.com/811/twitter-storm-code-analysis-coordinated-bolt/ 示例代码: package com.lky.topology; import java.math.BigInteger; import java.util.ArrayList; impor…

[原]storm源码之storm代码结构[译]  说明:本文翻译自Storm在GitHub上的官方Wiki中提供的Storm代码结构描述一节Structure of the codebase,希望对正在基于Storm进行源码级学习和研究的朋友有所帮助. Storm的源码共分为三个不同的层次. 首先,Storm在设计之初就考虑到了兼容多语言开发.Nimbus是一个thrift服务,topologies被定义为Thrift结构体.Thrift的运用使得Storm可以被任意开发语言使用. 其次,Sto…

说明:本文翻译自Storm在GitHub上的官方Wiki中提供的Storm代码结构描述一节Structure of the codebase,希望对正在基于Storm进行源码级学习和研究的朋友有所帮助. Storm的源码共分为三个不同的层次. 首先,Storm在设计之初就考虑到了兼容多语言开发.Nimbus是一个thrift服务,topologies被定义为Thrift结构体.Thrift的运用使得Storm可以被任意开发语言使用. 其次,Storm的所有接口都是Java语言来定义的.因此,尽管…

storm源码之storm代码结构[译] 说明:本文翻译自Storm在GitHub上的官方Wiki中提供的Storm代码结构描述一节Structure of the codebase,希望对正在基于Storm进行源码级学习和研究的朋友有所帮助. Storm的源码共分为三个不同的层次. 首先,Storm在设计之初就考虑到了兼容多语言开发.Nimbus是一个thrift服务,topologies被定义为Thrift结构体.Thrift的运用使得Storm可以被任意开发语言使用. 其次,Storm的所…

博文作者:妳那伊抹微笑 itdog8 地址链接 : http://www.itdog8.com(个人链接) 博客地址:http://blog.csdn.net/u012185296 博文标题:_00019 Storm的体系结构介绍以及Storm入门案例(官网上的简单Java案例) 个性签名:世界上最遥远的距离不是天涯,也不是海角,而是我站在妳的面前.妳却感觉不到我的存在 技术方向:Flume+Kafka+Storm+Redis/Hbase+Hadoop+Hive+Mahout+Spark ...…

Storm系列三: Storm消息可靠性保障 在上一篇 Storm系列二: Storm拓扑设计 中我们已经设计了一个稍微复杂一点的拓扑. 而本篇就是在上一篇的基础上再做出一定的调整. 在这里先大概提一下上一篇的业务逻辑, 我们会不断收到来自前端的消息,消息包含消息的发送时间,消息内容,结束标识, 消息的发送者, SessionId等其他信息, 我们需要做的事情是当接收到消息之后,根据SessionId判断是否属于同一消息, 如果是的话将内容拼接, 如果结束标识为 true, 表示会话已结束,则存…

Storm系列二: Storm拓扑设计 在本篇中,我们就来根据一个案例,看看如何去设计一个拓扑, 如何分解问题以适应Storm架构,同时对Storm拓扑内部的并行机制会有一个基本的了解. 本章代码都在: git@github.com:zyzdisciple/storm_study.git 项目下的 user_behavior包下. 问题案例 有这样一种场景,在前端存在会话,我们会不断收到来自前端的消息,消息包含消息的发送时间,消息内容,结束标识, 消息的发送者, SessionId等其他信息,…

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…

ASP.NET MVC深入浅出(被替换)   一. 谈情怀-ASP.NET体系 从事.Net开发以来,最先接触的Web开发框架是Asp.Net WebForm,该框架高度封装,为了隐藏Http的无状态模式,ViewState功不可没,通过的控件的拖拽和绑定,很快就可以搭建出来一个Web项目,其开发速度远胜Java.PHP,当年Web项目并不很重视体验,没有今天响应式,没有各种前端js框架,所以在当年的WebForm,微软是以引以为豪的. 该框架毕竟有时代局限性,随着前端的崛起,随着人们对项目体验…

不多说,直接上干货! Storm核心组件 了解 Storm 的核心组件对于理解 Storm 原理非常重要,下面介绍 Storm 的整体,然后介绍 Storm 的核心. Storm 集群由一个主节点和多个工作节点组成.主节点运行一个名为“Nimbus”的守护进程,工作节点都运行一个名为“Supervisor”的守护进程,两者的协调工作由 ZooKeeper 来完成, ZooKeeper 用于管理集群中的不同组件. 每一个工作节点上运行的 Supervisor 监听分配给它那台机器的工作,根据需要启…

不多说,直接上干货! storm简介 Storm 是 Twitter 开源的.分布式的.容错的实时计算系统,遵循 Eclipse Public License1.0. Storm 通过简单的 API 使开发者可以可靠地处理无界持续的流数据,进行实时计算. Twitter Storm 是使用 Clojure(发音同 closure)语言实现的. Clojure 是 Lisp 语言的一种现代方言.类似于 Lisp, Clojure 支持一种功能性编程风格,但 Clojure 还引入了一些特性来简化多…

第3节 hive高级用法:16.hive当中常用的几种数据存储格式对比:17.存储方式与压缩格式相结合:18.总结 hive当中的数据存储格式: 行式存储:textFile sequenceFile 都是行式存储 列式存储:orc parquet 可以使我们的数据压缩的更小,压缩的更快 数据查询的时候尽量不要用select * 只选取我们需要的字段即可 hive的数据存储格式:用的比较多的一种行式存储 : textfile 用的比较多的列式存储: orc parquet 其中orc底层有自带的一…

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…

======================================= 5.storm的定时器以及与mysql的整合使用 功能需求:实现每五秒钟打印出当前时间,并将发送出来的数据存入到mysql数据库当中. 详见代码. 打包到集群上运行, 打包成jar包,选择4M的那个带依赖的jar包,上传到node02上,所在路径为: /export/stormTickTimeMysql.jar 执行storm命令运行jar包: cd /export/servers/apache-storm-1.1.…

4.  消息不丢失机制 4.1.ack是什么 ack 机制是storm整个技术体系中非常闪亮的一个创新点. 通过Ack机制,spout发送出去的每一条消息,都可以确定是被成功处理或失败处理, 从而可以让开发者采取动作.比如在Meta中,成功被处理,即可更新偏移量,当失败时,重复发送数据. 因此,通过Ack机制,很容易做到保证所有数据均被处理,一条都不漏. 另外需要注意的,当spout触发fail动作时,不会自动重发失败的tuple,需要spout自己重新获取数据,手动重新再发送一次 ack机制即…

如何解决短信或者邮件频繁发送的问题:每次发送的时候都先查询数据库记录,看一下有没有给这个人发送消息,上一次发送消息的时间是什么时候,如果发送时间间隔小于半个小时,就不要再发了 ========================================== 6.日志监控告警系统 6.1需求分析: 实现项目中日志监控的功能,需要做到日志监控实时告警,例如系统中出现任何异常,触发任何的告警规则,都可以实时通过短信或者邮件告知相关系统负责人 6.2 案例:实现实时监控文件变化,通过自定义flume…

前言: 学了几天storm的基础,发现如果有hadoop基础,再理解起概念来,容易的多.不过,涉及到一些独有的东西,如调度,如并发度,还是很麻烦.那么,从这一篇开始,力争清晰的梳理这些知识. 在正式学习并发之前,有必要先明确几个基本概念的定义,以及具体作用. 一.基础概念 1.1 Topology 原意拓扑.可以把他理解为是hadoop中的job,他是把一系列的任务项组装后的一个结果. 1.2 Spout 是任务的一种,作用是读取数据,然后组装成一定的格式,发射出去. 1.3 Bolt 是另一种…

一.Storm的数据分发策略 1. Shuffle Grouping 随机分组,随机派发stream里面的tuple,保证每个bolt task接收到的tuple数目大致相同. 轮询,平均分配 2. Fields Grouping 按字段分组,比如,按"user-id"这个字段来分组,那么具有同样"user-id"的 tuple 会被分到相同的Bolt里的一个task, 而不同的"user-id"则可能会被分配到不同的task. 3. All G…

Storm概念及组件 Nimbus:负责资源分配和任务调度. Supervisor:负责接受nimbus分配的任务,启动和停止属于自己管理的worker进程. Worker:运行具体处理组件逻辑的进程. Task:worker中每一个spout/bolt的线程称为一个task. 在storm0.8之后,task不再与物理线程对应, 同一个spout/bolt的task可能会共享一个物理线程,该线程称为executor. Topology:storm中运行的一个实时应用程序,因为各个组件间的消息流…

1.集群如何启动,任务如何执行? java -server nimbus,supervisor client--->createTopology(序列化)--->提交jar到nimbusinbox--->nimibus分配任务(task总数/worker数)---写到zk. 启动worker<----识别自己的任务<----supervisor----->watch----zk 启动Spout/Bolt<----TaskInfo<-----worker---…

1 功能说明 设计一个topology,来实现对文档里面的单词出现的频率进行统计.整个topology分为三个部分: SentenceSpout:数据源,在已知的英文句子中,随机发送一条句子出去. SplitBolt:负责将单行文本记录(句子)切分成单词 CountBolt:负责对单词的频率进行累加 2 代码实现 package com.ntjr.bigdata; import org.apache.storm.Config; import org.apache.storm.LocalClust…

不多说,直接上干货! storm的功能 Storm 有许多应用领域:实时分析.在线机器学习.持续计算.分布式 RPC(远过程调用协议,一种通过网络从远程计算机程序上请求服务). ETL(Extraction-Transformation-Loading 的缩写,即数据抽取.转换和加载)等. 下面介绍 Storm 的三大主要应用 (1)流处理( stream processing) Storm 可用来实时处理新数据和更新数据库,兼具容错性和可扩展性,即 Storm 可以用来处理源源不断流进来的消息…

不多说,直接上干货! storm的特性 Storm 是一个开源的分布式实时计算系统,可以简单.可靠地处理大量的数据流. Storm支持水平扩展,具有高容错性,保证每个消息都会得到处理,而且处理速度很快(在一个小集群中,每个节点每秒可以处理数以百万计的消息). Storm 的部署和运维都很便捷,而且更为重要的是,可以使用任意编程语言来开发应用. 下面介绍 Storm 的特点(1)编程模型简单 在大数据处理方面, Hadoop 为开发者提供了 MapReduce 原语,使并行批处理程序变得非常简单和…

不多说,直接上干货! Storm与Hadoop的角色和组件比较 Storm 集群和 Hadoop 集群表面上看很类似.但是 Hadoop 上运行的是 MapReduce 作业,而在 Storm 上运行的是拓扑 Topology,这两者之间是非常不同的.一个关键的区别是:一个MapReduce 作业最终会结束,而一个 Topology 拓扑会永远运行(除非手动杀掉).表 1-1 列出了 Hadoop 与 Storm 的不同之处. 如果只用一个短语来描述 Storm,可能会是这样:分布式实时计算系统…

不多说,直接上干货! storm的设计思想 在 Storm 中也有对流(Stream)的抽象,流是一个不间断的.无界的连续 Tuple(Storm在建模事件流时,把流中的事件抽象为 Tuple 即元组).Storm 认为每个流都有一个 Stream 源,也就是原始元组的源头,所以它将这个源头抽象为 Spout, Spout 可能连接 Twitter API 并不断发出推文( Tweet),也可能从某个队列中不断读取队列元素并装配为 Tuple 发射. 有了源头即 Spout 也就是有了流,同样的…

  不多说,直接上干货! storm出现的背景 互联网从诞生的第一时间起,对世界的最大改变就是让信息能够实时交互,从而大大加速了各个环节的效率.正因为大家有对信息实时响应.实时交互的需求,所以软件行业除了个人操作系统之外,数据库(更精确的说是关系型数据库)应该是发展最快.收益最为丰厚的产品了.记得十年前,很多银行别说实时转账,连实时查询都做不到,但是数据库和高速网络改变了这个情况. 随着互联网的更进一步发展,从 Portal 信息浏览型到 Search 信息搜索型到 SNS 关系交互传递型,以及…

一.概述      Storm Trident中的核心数据模型就是"Stream",也就是说,Storm Trident处理的是Stream.可是实际上Stream是被成批处理的.Stream被切分成一个个的Batch分布到集群中,全部应用在Stream上的函数终于会应用到每一个节点的Batch中.实现并行计算.详细例如以下图所看到的: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvc3VpZmVuZzMwNTE=/font/5a6L5L2T…

不多说,直接上干货! Storm的雪崩问题的解决办法1: Storm概念学习系列之并行度与如何提高storm的并行度 Storm的雪崩问题的解决办法2:…