一.Storm概述 网址:http://storm.apache.org/ Apache Storm是一个免费的开源分布式实时计算系统.Storm可以轻松可靠地处理无限数据流,实现Hadoop对批处理所做的实时处理.Storm非常简单,可以与任何编程语言一起使用,并且使用起来很有趣! Storm有许多用例:实时分析,在线机器学习,连续计算,分布式RPC,ETL等.风暴很快:一个基准测试表示每个节点每秒处理超过一百万个元组.它具有可扩展性,容错性,可确保您的数据得到处理,并且易于设置和操作. St

一.List字面量 List是Scala中非常重要的一个数据结构,其与Array(数组)非常类似,但是List是不可变的,和Java中的List一样,其底层实现是链表. scala> val list = List("hadoop", "spark", "storm") list: List[String] = List(hadoop, spark, storm) // List是不可变 scala> list(1) = "

一.List字面量 List 是 Scala 中非常重要的一个数据结构,其与 Array(数组) 非常类似,但是 List 是不可变的,和 Java 中的 List 一样,其底层实现是链表. scala> val list = List("hadoop", "spark", "storm") list: List[String] = List(hadoop, spark, storm) // List 是不可变 scala> list

https://github.com/onurakpolat/awesome-bigdata A curated list of awesome big data frameworks, resources and other awesomeness. Inspired by awesome-php, awesome-python, awesome-ruby, hadoopecosystemtable & big-data. Your contributions are always welco

1.1 什么是Spark Streaming Spark Streaming类似于Apache Storm,用于流式数据的处理.根据其官方文档介绍,Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点.Spark Streaming支持的数据输入源很多,例如:Kafka.Flume.Twitter.ZeroMQ和简单的TCP套接字等等.数据输入后可以用Spark的高度抽象原语如:map.reduce.join.window等进行运算.而结果也能保存在很多地方,如 HDFS,数据库等.另外S

Storm介绍 Storm是由Twitter开源的分布式.高容错的实时处理系统,它的出现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. 在Storm的集群里面有两种节点:控制节点(Master Node)和工作节点(Worker Node).控制节点上面运行一个名为Nimbus的进程,它用于资源分配和状态监控:每个工作节点上面运行一个Supervisor的进程,它会监听分配给它所在机器的

一.前言 为了运行summingbird demo,笔者走了很多的弯路,并且在国内基本上是查阅不到任何的资料,耗时很久才搞定了demo的运行.真的是一把辛酸泪,有兴趣想要研究summingbird的园友且听笔者一一道来,大体可以将summingbird理解为Storm + Hadoop. 二.大数据处理快速预览 大数据时代的来临,将大数据处理分为了批量处理与实时处理两个方向,批量处理的优势在于容错性好,因为数据时先存在本地或者是分布式的进行存储,可以重复对数据进行处理,劣势在于速度慢,要等到数据

前言spark与hadoop的比较我就不多说了,除了对硬件的要求稍高,spark应该是完胜hadoop(Map/Reduce)的.storm与spark都可以用于流计算,但storm对应的场景是毫秒级的统计与计算,而spark(stream)对应的是秒级的.这是主要的差别.一般很少有对实时要求那么高的场景(哪怕是在电信领域),如果统计与计算的周期是秒级的话,spark的性能是要优于storm的. Storm风暴和Spark Streaming火花流都是分布式流处理的开源框架.这里将它们进行比较并

先补充一个前两天mac配置的文档. 首先确定由jdk scala环境 JAVA_HOME=/System/Library/Frameworks/JavaVM.framework/Versions/CurrentJDK/Home export PATH=${PATH}:${JAVA_HOME}/bin SCALA_HOME=/Users/lu/develop/dev/scala-2.10.3 export PATH=${PATH}:${SCALA_HOME}/bin zookeeper wget

Storm与Spark:谁才是我们的实时处理利器 ——实时商务智能目前已经逐步迈入主流,而Storm与Spark开源项目的支持无疑在其中起到了显著的推动作用.那么问题来了:实时处理到底哪家强? 实时商务智能这一构想早已算不得什么新生事物(早在2006年维基百科中就出现了关于这一概念的页面).然而尽管人们多年来一直在对此类方案进行探讨,我却发现很多企业实际上尚未就此规划出明确发展思路.甚至没能真正意识到其中蕴含的巨大效益. 为什么会这样?一大原因在于目前市场上的实时商务智能与分析工具仍然非常有限.

英文原文地址 中英文对照地址 History of Apache Storm and lessons learned --项目创建者 Nathan Marz Apache Storm 最近成为了ASF的顶级项目,这对于该项目和我个人而言是一个重大的里程碑.很难想像4年前Storm只是我脑海中的一个想法,但现在却成为了一个有着大社区支持并被无数企业使用的繁荣项目.在此我将在本文中回首Storm的成长历程及其经验教训. 我会根据我当初必须要克服的主要挑战来涵盖Storm历史的相关主题.本文前25%是

原文地址 实时商务智能这一构想早已算不得什么新生事物(早在2006年维基百科中就出现了关于这一概念的页面).然而尽管人们多年来一直在对此类方案进行探讨,我却发现很多企业实际上尚未就此规划出明确发展思路.甚至没能真正意识到其中蕴含的巨大效益. 为什么会这样?一大原因在于目前市场上的实时商务智能与分析工具仍然非常有限.传统数据仓库环境针对的主要是批量处理流程,这类方案要么延迟极高.要么成本惊人--当然,也可能二者兼具. 然而已经有多款强大而且易于使用的开源平台开始兴起,欲彻底扭转目前的不利局面.其中

阅读目录 Storm来源 初探 再探 构建第一个版本 被Twitter收购 开源的Storm 发布之后 Storm的技术演进 构建开发者社区版 离开Twitter 提交到Apache Apache孵化 结论 Apache Storm 最近成为了ASF的顶级项目,这对于该项目和我个人而言是一个重大的里程碑.很难想像4年前Storm只是我脑海中的一个想法,但现在却成为了一个有着大社区支持并被无数企业使用的繁荣项目.在此我将在本文中回首Storm的成长历程及其经验教训. 我会根据我当初必须要克服的主要

摘要:随着数据体积的越来越大,实时处理成为了许多机构需要面对的首要挑战.Shruthi Kumar和Siddharth Patankar在Dr.Dobb’s上结合了汽车超速监视,为我们演示了使用Storm进行实时大数据分析.CSDN在此编译.整理. 简单和明了,Storm让大数据分析变得轻松加愉快. 当今世界,公司的日常运营经常会生成TB级别的数据.数据来源囊括了互联网装置可以捕获的任何类型数据,网站.社交媒体.交易型商业数据以及其它商业环境中创建的数据.考虑到数据的生成量,实时处理成为了许多机

因为工作中要用到Scala了,本来前面自己还在学习Storm的,没有办法,先把Scala和Spark的这些内容学完在回去看Storm吧! 既然我们要学习Scala,那么我们不禁的要问了,什么是Scala? Scala是一种多范式的编程语言,其设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性.Scala运行于Java平台(Java虚拟机),并兼容现有的Java程序,而且Scala最令人印象深刻的就是它的函数式编程.那么我们先从Scala的安装开始. 1.scala安装: scala安装十分方便

http://www.infoq.com/cn/articles/scala-technology/ 我无可救药地成为了Scala的超级粉丝.在我使用Scala开发项目以及编写框架后,它就仿佛凝聚成为一个巨大的黑洞,吸引力使我不得不飞向它,以至于开始背离Java.固然Java 8为Java阵营增添了一丝亮色,却是望眼欲穿,千呼万唤始出来.而Scala程序员,却早就在享受lambda.高阶函数.trait.隐式转换等带来的福利了. Java像是一头史前巨兽,它在OO的方向上几乎走到了极致,硬将它拉

本项目为maven项目,需要添加必要的storm库,以及kafka依赖,使用storm自带的storm-kafka进行连接,根据自己集群环境 <dependency> <groupId>org.apache.storm</groupId> <artifactId>storm-core</artifactId> <version>0.9.3</version> </dependency> <dependen

本课程主要讲解目前大数据领域最热门.最火爆.最有前景的技术——Spark.在本课程中,会从浅入深,基于大量案例实战,深度剖析和讲解Spark,并且会包含完全从企业真实复杂业务需求中抽取出的案例实战.课程会涵盖Scala编程详解.Spark核心编程.Spark SQL和Spark Streaming.Spark内核以及源码剖析.性能调优.企业级案例实战等部分.完全从零起步,让学员可以一站式精通Spark企业级大数据开发,提升自己的职场竞争力,实现更好的升职或者跳槽,或者从j2ee等传统软件开发工程

scala 1.   scala的由来 scala是一门多范式的编程语言,一种类似java的编程语言[2] ,设计初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性. java和c++的进化速度已经大不如从前,那么乐于使用更现代的语言特性的程序员们正在将眼光移向他处.scala是一个很有吸引力的选择:事实上,在我看来,对于想要突破和超越java或者c++的程序员而言,scala是最具吸引力的一个.scala的语法十分简洁,相比java的样板代码,scala让人耳目一新.scala运行于java虚拟机

1. Storm是什么,怎么做,如何做的更好?Storm是一个开源的分布式实时计算系统,它可以简单.可靠地处理大量的数据流.Storm有很多应用场景,如实时分析.在线机器学习.持续计算.分布式RPC.ETL,等等.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. 2. Storm与Spark.Hadoop相比是否有优势?Stor

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