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

导读 引言 环境准备 安装步骤 1.下载地址 2.开始下载 3.解压spark 4.配置环境变量 5.配置 spark-env.sh 6.启动spark服务 7.测试spark stay hungry stay foolish. 引言 2012年,UC Berkelye 的ANPLab研发并开源了新的大数据处理框架Spark.其核心思想包括两方面:一方面对大数据处理框架的输入/输出.中间数据进行建模,将这些数据抽象为统一的数据结构,命名为弹性分布式数据集(Resilent Distributed

Pig pig 是基于hadoop的一个数据处理框架. MapReduce是使用java开发的.Pig有一套自己的数据处理语言.Pig的数据处理过程要转化为MR 来运行. Pig的数据处理语言是数据流方式,类似于初中的数学题,需要一步一步解,最终得到结果. Pig基本数据类型:int.long.float.double.chararray.bytearray 复合数据类型:Map.Tuple(类似于数组).Bag(类似数据字典) Bag的数据类型如:{('age',31),('name','张三

大数据处理框架之Strom: Storm----helloword Storm按照设计好的拓扑流程运转,所以写代码之前要先设计好拓扑图.这里写一个简单的拓扑: 第一步:创建一个拓扑类含有main方法的类型,作为程序入口: package bhz.topology; import backtype.storm.Config; import backtype.storm.LocalCluster; import backtype.storm.generated.StormTopology; impo

Storm是分布式实时计算系统,用于数据的实时分析.持续计算,分布式RPC等. (备注:5种常见的大数据处理框架:· 仅批处理框架:Apache Hadoop:· 仅流处理框架:Apache Storm 和 Apache Samza:· 混合框架:Apache Spark 和 Apache Flink) 水龙头出来的是水滴 不是水流柱说明单个数据量小,但是连续不断的,后面水滴加闪电 表示处理迅速. 一.storm架构结构 二.Strom和Hadoop 分类对比 两者应用场景不同:Storm:进程

参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 输入数据处理的整个流程. #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: pycharm @file: sample_data_deal.py @time: 2019/2/8 20:30 @desc:

之前我们学习使用TensorFlow对图像数据进行预处理的方法.虽然使用这些图像数据预处理的方法可以减少无关因素对图像识别模型效果的影响,但这些复杂的预处理过程也会减慢整个训练过程.为了避免图像预处理成为神经网络模型训练效率的瓶颈,TensorFlow提供了一套多线程处理输入数据的框架. 下面总结了一个经典的输入数据处理的流程: 下面我们首先学习TensorFlow中队列的概念.在TensorFlow中,队列不仅是一种数据结构,它更提供了多线程机制.队列也是TensorFlow多线程输入数据处理

Jackson是Spring Boot默认的JSON数据处理框架,但是其并不依赖于任何的Spring 库.有的小伙伴以为Jackson只能在Spring框架内使用,其实不是的,没有这种限制.它提供了很多的JSON数据处理方法.注解,也包括流式API.树模型.数据绑定,以及复杂数据类型转换等功能.它虽然简单易用,但绝对不是小玩具,本节为大家介绍Jackson的基础核心用法,更多的内容我会写成一个系列,5-10篇文章,请您继续关注我. 一.基础准备 在任意项目中引入下面的jar就可以使用jackso

静态日志框架,输出文本文件,基于log4net扩展,轻量,方便,无侵入! 使用方法 执行Install-Package Extensioner.Logging -Version 2.0.0导入Nuget包 导入log4net.config配置文件到应用目录下,修改文件属性为始终复制 程序中使用Log.Debug,Log.Info,Log.Error打印日志 示例 Log.Info("Hello World!"); Log.Debug("Hello World!");

1. MapReduce - 映射.化简编程模型 1.1 MapReduce 的概念 1.1.1 map 和 reduce 1.1.2 shufftle 和 排序 MapReduce 保证每个 reducer 的输入都已经按键排序. 1.1.3 MapReduce 类型和输入输出 MapReduce 中的 map 和 reduce 函数遵循以下形式: map: (K1, V1) ----> list(K2, V2) reduce: (K2, list(V2)) ----> list (K3,

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 定量分析的成败在很大程度上取决于采集,存储和处理数据的能力.若能及时地向业务决策者提供深刻并可靠的数据解读,大数据项目就会有更多机会取得成功. 如今,为数据处理设计合适的架构需要下很大工夫.数据处理主要包括 3 个方面: 批处理:批量处理大量的静态数据.这一方式一般是分布式并且可扩展的. 实时处理:实时处理主要处理连续且无尽的的数据流.这些数据流也是分布式的,且速度很快. 混合计算模型:该模型是批处理和实时处理的结合,可以处理大量和高速

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 storm-0.9 apache-flume-1.6.0 一.Flume+Kafka+Storm架构设计 采集层:实现日志收集,使用负载均衡策略消息队列:作用是解耦及不同速度系统缓冲实时处理单元:用Storm来进行数据处理,最终数据流入DB中展示单元:数据可视化,使用WEB框架展示 二.案例:通过flume客户端向flume采集器发送日志,flume将日

一.并行机制 Storm的并行度 ,通过提高并行度可以提高storm程序的计算能力. 1.组件关系:Supervisor node物理节点,可以运行1到多个worker,不能超过supervisor.slots.ports数量:worker:工作进程,即jvm.为特定拓扑的一个或者多个组件Spout/Bolt产生一个或者多个Executor.默认情况下一个Worker运行一个Executor Executor:线程Thread,为特定拓扑的一个或者多个组件Spout/Bolt实例运行一个或者多个

1. 简述Hadoop平台的起源.发展历史与应用现状.列举发展过程中重要的事件.主要版本.主要厂商:国内外Hadoop应用的典型案例. (1)Hadoop的介绍: Hadoop最早起源于Nutch,Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎,包括网页抓取.索引.查询等功能.但随着抓取网页数量的增加,遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问题.2003年.2004年谷歌发表的两篇论文为该问题提供了可行的解决方案,即分布式文件系统(GFS),用于处理海量网页的存储.分布式计

作业来源于:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3161 1. 简述Hadoop平台的起源.发展历史与应用现状. 列举发展过程中重要的事件.主要版本.主要厂商: 国内外Hadoop应用的典型案例. (1)Hadoop起源 Hadoop最早起源于Nutch.Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎,包括网页抓取.索引.查询等功能,但随着抓取网页数量的增加,遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问

作业要求:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3161 4.简述Hadoop平台的起源.发展历史与应用现状. 列举发展过程中重要的事件.主要版本.主要厂商: 国内外Hadoop应用的典型案例. Hadoop发展史 一.重要的事件: 2004年——— 最初的版本(现在称为HDFS和MapReduce)由Doug Cutting和Mike Cafarella开始实施. 2005年12月——— Nutch移植到新的框架,Had

本次作业的要求来自:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3161 1.安装MySql 按ctrl+alt+t打开终端窗口,安装mysql需要输入命令:sudo apt-get install mysql-server 输入命令:service mysql start   #启动mysql 输入命令:sudo netstat -tap | grep mysql   #查看mysql是否启动成功,mysql结点处于LISTE

作业要求来自:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3161 1.安装Mysql 使用命令  sudo apt-get install mysql-server                  sudo apt isntall mysql-client                  sudo apt install libmysqlclient-dev 然后使用命令 sudo netstat -tap | grep

搭建环境 Red Hat Enterprise Linux Server release 7.3 (Maipo)      zookeeper-3.4.11 jdk1.7.0_80      Python 2.7.5 (https://www.cnblogs.com/kimyeee/p/7250560.html) 集群方案 机器:101 102 103 安装步骤 安装依赖jdk和python [cluster@PCS101 ~]$ java -version java version "1.7.

转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1426065900123.html 许多分布式计算系统都可以实时或接近实时地处理大数据流.本文将对三种Apache框架分别进行简单介绍,然后尝试快速.高度概述其异同. Apache Storm 在Storm中, 先要设计一个用于实时计算的图状结构,我们称之为拓扑(topology).这个拓扑将会被提交给集群,由集群中的主控节点(master node)分发代码,将任务分配给工作节点(worker node)执行.

Tensorflow提供了一系列的对图像进行预处理的方法,但是复杂的预处理过程会减慢整个训练过程,所以,为了避免图像的预处理成为训练神经网络效率的瓶颈,Tensorflow提供了多线程处理输入数据的框架! 下面将一一阐述多线程处理输入数据的理论及Tensorflow的源代码! 1 队列和多线程 首先来介绍Tensorflow中定义队列的方式,在Tensorflow中,可以定义FIFOQueue和RandomShuffleQueue两种类型的队列,FIFO顾名思义是先入先出型队列,而RandomS