一.storm是一个用于实时流式计算的分布式计算引擎,弥补了Hadoop在实时计算方面的不足(Hadoop在本质上是一个批处理系统). 二.storm在实际应用场景中的位置一般如下: 其中的编号1~5说明如下: 1.Flume用于收集日志信息: 2.结合数据传输功能可以把收集到的日志信息实时传输到kafka集群,或保存到Hadoop hdfs中保存. 这里之所以选择kafka集群是因为kafka集群具备缓冲功能,可以防止数据采集速度和数据处理速度不匹配导致数据丢失,这样做可以提高可靠性. 3.使

不多说,直接上干货! 什么是实时流计算?    1.实时流计算背景 2.实时计算应用场景 3.实时计算处理流程 4.实时计算框架 什么是实时流计算? 所谓实时流计算,就是近几年由于数据得到广泛应用之后,在数据持久性建模不满足现状的情况下,急需数据流的瞬时建模或者计算处理.这种实时计算的应用实例有金融服务.网络监控.电信数据管理. Web 应用.生产制造.传感检测,等等.在这种数据流模型中,单独的数据单元可能是相关的元组(Tuple),如网络测量.呼叫记录.网页访问等产生的数据.但是,这些数据以大

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

一 storm 相关术语 . Nimbus storm 集群主节点,负责资源分配和任务调度.(相当于namenode) . supervisor storm集群工作节点,接受Nimbu分配任务,管理worker .worker supervisor 下的工作进程,具体任务执行,一个worker通常对应一个jvm task worker下的工作线程,.8版本之后表示逻辑线程. topology 实时计算逻辑,计算拓扑,由spout 和bolt 组成的图形结构 .spout storm 编程模型中的

关于数据采集(也就是所谓的埋点),有很多中形式,或者说方法.所有的数据采集都时围绕一个核心的三个点来做区别的处理. 数据采集核心思维三个点: 1.对象: 要采集谁,一个页面.一个按钮,页面或者按钮,就是我们要采集数据的对象,对象是个结果,数据采集代码/埋点,首先就是要完成定位的功能: 2.动作/条件: 用户触发什么动作.发生什么事件,完成什么条件,也就是触发做数据采集的引线: 3.数据: 在特定的对象上,触发了需要监控的动作,需要记录那些数据,来表示用户这个行为的东西/字段,统称为数据. 在当理

笔记之Python网络数据采集 非原创即采集 一念清净, 烈焰成池, 一念觉醒, 方登彼岸 网络数据采集, 无非就是写一个自动化程序向网络服务器请求数据, 再对数据进行解析, 提取需要的信息 通常, 有api可用, api会比写网络爬虫程序来获取数据更加方便. Part1 创建爬虫 Chapter1 初建网络爬虫 一旦你开始采集网络数据, 就会感受到浏览器为我们所做的所有细节, 它解释了所有的html, css, JavaScript 网络浏览器是一个非常有用的应用, 它创建信息的数据包, 发送

本文导读: Component全家谱结构图 Spout分析 ——类图 ——分析(接口实现).结论 ——可靠的与不可靠的消息(推荐) Bolt分析  ——类图 ——分析(接口实现).结论 ——可靠的与不可靠的Bolt(推荐)     Component: Storm中,Spout和Bolt都是其Component,所以,Storm定义了一个名叫IComponent的总接口. 其全家谱结构图如下:  绿色部分是我们最常用.比较简单的部分.红色部分是与事务相关的,在以后的文章会具体讲解.   Base

Bolt是Topology中的数据处理的单元,也是Storm针对处理过程的编程单元.Topology中所有的处理都是在这些Bolt中完成的,编程人员可以实现自定义的处理过程,例如,过滤.函数.聚集.连接等计算.如果是复杂的计算过程,往往需要多个步骤和使用多个Bolt. Bolt可以将数据项发送至多个数据流(Stream).编程人员首先可以使用OutputFieldsDeclarer类的declareStream()方法来声明多个流,指定数据将要发送到的流,然后使用SpoutOutputColle

转自:http://www.tuicool.com/articles/mMrQnu7 一 直以来都想接触Storm实时计算这块的东西,最近在群里看到上海一哥们罗宝写的Flume+Kafka+Storm的实时日志流系统的搭建文档,自己也 跟着整了一遍,之前罗宝的文章中有一些要注意点没提到的,以后一些写错的点,在这边我会做修正:内容应该说绝大部分引用罗宝的文章的,这里要谢谢罗宝兄 弟,还有写这篇文章@晨色星空J2EE也给了我很大帮助,这里也谢谢@晨色星空J2EE 之前在弄这个的时候,跟群里的一些人讨

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 Preliminaries(前期准备工作) Storm集群的 Topologies Streams Data model A simple topology 在本地模式下运行Ex

http://www.aboutyun.com/thread-6855-1-1.html 个人观点:大数据我们都知道hadoop,但并不都是hadoop.我们该如何构建大数据库项目.对于离线处理,hadoop还是比较适合的,但是对于实时性比较强的,数据量比较大的,我们可以采用Storm,那么Storm和什么技术搭配,才能够做一个适合自己的项目.下面给大家可以参考.可以带着下面问题来阅读本文章:1.一个好的项目架构应该具备什么特点?2.本项目架构是如何保证数据准确性的?3.什么是Kafka?4.f

http://blog.csdn.net/weijonathan/article/details/18301321 一直以来都想接触Storm实时计算这块的东西,最近在群里看到上海一哥们罗宝写的Flume+Kafka+Storm的实时日志流系统的搭建文档,自己也跟着整了一遍,之前罗宝的文章中有一些要注意点没提到的,以后一些写错的点,在这边我会做修正:内容应该说绝大部分引用罗宝的文章的,这里要谢谢罗宝兄弟,还有写这篇文章@晨色星空J2EE也给了我很大帮助,这里也谢谢@晨色星空J2EE 之前在弄这个

1.准备工作 2.一个Storm集群的基本组件 3.Topologies 4.Stream 5.数据模型(Data Model) 6.一个简单的Topology 7.流分组策略(Stream grouping) 8.使用别的语言来定义Bolt 9.可靠的消息处理 10.单机版安装指南 本文翻译自: https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Tutorial Storm是一个分布式的.高容错的实时计算系统.Storm对于实时计算的的意义相当于Hadoop对于

如果hadoop.Storm还感觉混要,那么此篇文章将帮助你把他们完全区分 可以带着下面问题来阅读本文章: 1.hadoop.Storm各是什么运算 2.Storm为什么被称之为流式计算系统 3.hadoop适合什么场景,什么情况下使用hadoop 4.什么是吞吐量 首先整体认识:Hadoop是磁盘级计算,进行计算时,数据在磁盘上,需要读写磁盘:Storm是内存级计算,数据直接通过网络导入内存.读写内存比读写磁盘速度快n个数量级.根据Harvard CS61课件,磁盘访问延迟约为内存访问延迟的7

1.Storm第一个Demo 2.Windows下基于eclipse的Storm应用开发与调试 3.Storm实例+mysql数据库保存 4.Storm原理介绍 5. flume+kafka+storm+mysql 实时架构 1.Storm第一个Demo Storm运行模式: 本地模式(Local Mode): 即Topology(相当于一个任务,后续会详细讲解)  运行在本地机器的单一JVM上,这个模式主要用来开发.调试. 远程模式(Remote Mode):在这个模式,我们把我们的Topol

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

一.项目背景二.项目架构三.项目实现3.1.数据生产3.1.1.数据结构3.1.2.编写代码3.1.3.打包测试3.2.数据采集/消费(存储)3.2.1.数据采集:采集实时产生的数据到 kafka 集群3.2.2.编写代码:数据消费(HBase)3.2.3.编写测试单元:范围查找数据(本方案已弃用,但需掌握)3.2.4.运行测试:HBase 消费数据3.2.5.编写代码:优化数据存储方案3.2.6.运行测试:协处理器3.2.7.编写测试单元:范围查找数据 一.项目背景   通信运营商每时每刻会产

一.Storm相关术语: Nimbus: Storm集群主节点,负责资源的分配和任务的调度 Supervisor:Storm集群工作节点,接受Nimbus分配的任务,管理Worker Worker:Supervisor下的工作进程,具体任务执行 Task:Worker下的工作线程 Topology:实时计算逻辑,计算拓扑,由spout和bolt组成的图状结构 Spout:Storm编程模型中的消息源 Bolt:Storm编程模型中的处理组件,定义execute方法进行实际的数据逻辑处理 Stre

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.MyTopolog

[DotnetSpider 系列目录] 一.初衷与架构设计 二.基本使用 三.配置式爬虫 四.JSON数据解析与配置系统 五.如何做全站采集 如何做全站采集? 很多同学加群都在问, 如何使用DotnetSpider做全站采集呢? 其实很简单, 只要你们想通爬虫的整个逻辑就能明白了.简而言之,步骤如下: 1. 使用指定URL下载HTML 2. 分析, 保存HTML数据 3. 从HTML中分析出符合规则的新的URL, 并用新URL重复 1,2,3步骤, 直到再也无法发现新的URL 逻辑是简单的, 但

一,目的 在学习的过程中,需要用到 PDI---一个开源的ETL软件.主要是用它来设计一些转换流程来处理数据.但是,在PDI中设计好的 transformation 是在本地的执行引擎中执行的,(参考源码中的 Trans.java ),现可以对DI加以改造:在DI中设计的转换,将之转换成Storm的Topology,然后再把该Topology提交到Storm集群中执行.这样,既可以利用DI强大的设计能力(因为在DI中可以设计各种各样的转换流程,这些用DI设计出来的 transformation流