Storm集群安装,基于版本1.0.1, 同时开启Kerberos安全认证, 使用apache-storm-1.0.1.tar.gz安装包. 1.安装规划 角色规划 IP/机器名 安装软件 运行进程 UI, nimbus zdh-237 storm core,nimbus supervisor zdh-238 storm supervisor,worker,LogWriter supervisor zdh-239 storm supervisor,worker,LogWriter Storm集群

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

Ambari集成Kerberos报错汇总 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.查看报错的配置信息步骤 1>.点击Test Kerberos Client,查看相应日志信息 2>.查看具体是哪台机器出现问题 3>.查看node101.yinzhengjie.org.cn的报错日志 4>.查看对应的报错信息 二.Error occured during stack advisor command invocation: Cannot create /v

storm集成kafka的应用,从kafka读取,写入kafka by 小闪电 0前言 storm的主要作用是进行流式的实时计算,对于一直产生的数据流处理是非常迅速的,然而大部分数据并不是均匀的数据流,而是时而多时而少.对于这种情况下进行批处理是不合适的,因此引入了kafka作为消息队列,与storm完美配合,这样可以实现稳定的流式计算.下面是一个简单的示例实现从kafka读取数据,并写入到kafka,以此来掌握storm与kafka之间的交互. 1程序框图 实质上就是storm的kafkasp

----------------------目录导航见左上角------------------------------- 环境 HDP 3.0.1.0 (已有) JDK   1.8.0_91 (已有) Mysql  5.7.25 (已有) Kerberos       1.10.3-30 (后续文档中有介绍如何安装) LDAP       knox自带的通用LDAP (已有) Ranger    1.1.0 (已有) 目的 集成HDP kerberos /LDAP/ranger之前必须先了解为

一.Storm集成HDFS 1.1 项目结构 本用例源码下载地址:storm-hdfs-integration 1.2 项目主要依赖 项目主要依赖如下,有两个地方需要注意: 这里由于我服务器上安装的是CDH版本的Hadoop,在导入依赖时引入的也是CDH版本的依赖,需要使用<repository>标签指定CDH的仓库地址: hadoop-common.hadoop-client.hadoop-hdfs均需要排除slf4j-log4j12依赖,原因是storm-core中已经有该依赖,不排除的话

一.Storm集成HDFS 1.1 项目结构 本用例源码下载地址:storm-hdfs-integration 1.2 项目主要依赖 项目主要依赖如下,有两个地方需要注意: 这里由于我服务器上安装的是 CDH 版本的 Hadoop,在导入依赖时引入的也是 CDH 版本的依赖,需要使用 <repository> 标签指定 CDH 的仓库地址: hadoop-common.hadoop-client.hadoop-hdfs 均需要排除 slf4j-log4j12 依赖,原因是 storm-core

kafkautil: import java.util.Properties; import kafka.javaapi.producer.Producer; import kafka.producer.ProducerConfig; import org.springframework.beans.factory.annotation.Value; public class KafkaUtil { @Value("#{sys['connect']}") private static

集成hive+kerberos前,hadoop已经支持kerberos,所以基础安装略去: https://www.cnblogs.com/garfieldcgf/p/10077331.html 直接用之前hadoop集成生成的keytab文件开始配置: hive的 conf/hive-site.xml,添加如下: <property> <name>hive.server2.authentication</name> <value>KERBEROS</

<Siddhi初探>中我们介绍了Siddhi的基本使用方法,并表示我们将把Siddhi集成到Storm中作为流任务处理引擎.本文将用<Storm初探>中的例子讲解如何集成Siddhi. <Storm初探>中的例子把名字字符串进行分割与输出,我们将增加一个SIddhiBolt进行名字过滤,过滤规则是筛选出小于50岁的人的名字. 对于输出:刘备 49 关羽 50 张飞 51,曹操 49 郭嘉 50 荀彧 51.我们将过滤出刘备,曹操两个名字.代码如下: package co

  原本打算将storm直接与flume直连,发现相应组件支持比较弱,topology任务对应的supervisor也不一定在哪个节点上,只能采用统一的分布式消息服务Kafka.   原本打算将结构设置为:   最后结构更改为:      集成Kafka   storm中已经写好了KafkaSpout用来接收Kafka中间件上的消息,并发射到Bolt中,只需要依赖 storm-kafka即可:   <dependency> <groupId>org.apache.storm<

原创文章,转载请注明: 转载自http://www.cnblogs.com/tovin/p/3974417.html 本文主要介绍如何在Storm编程实现与Kafka的集成 一.实现模型 数据流程: 1.Kafka Producter生成topic1主题的消息 2.Storm中有个Topology,包含了KafkaSpout.SenqueceBolt.KafkaBolt三个组件.其中KafkaSpout订阅了topic1主题消息,然后发送 给SenqueceBolt加工处理,最后数据由Kafka

一.简介 Storm-Redis提供了Storm与Redis的集成支持,你只需要引入对应的依赖即可使用: <dependency> <groupId>org.apache.storm</groupId> <artifactId>storm-redis</artifactId> <version>${storm.version}</version> <type>jar</type> </depe

一.简介 Storm-Redis 提供了 Storm 与 Redis 的集成支持,你只需要引入对应的依赖即可使用: <dependency> <groupId>org.apache.storm</groupId> <artifactId>storm-redis</artifactId> <version>${storm.version}</version> <type>jar</type> <

1.票据的生成 kdc服务器操作,生成用于hive身份验证的principal 1.1.创建principal # kadmin.local -q “addprinc -randkey hive/yjt” 1.2.创建秘钥文件 # kadmin.local -q “xst  -norankey  -k  /etc/hive.keytab hive/yjt” 拷贝秘钥文件到集群,root操作或者有root权限的普通用户操作 # scp /etc/hive.keytab 192.168.0.230:

1.KDC创建principal 1.1.创建认证用户 登陆到kdc服务器,使用root或者可以使用root权限的普通用户操作: # kadmin.local -q “addprinc -randkey hbase/yjt” # kadmin.local -q “addprinc -randkey zookeeper/yjt” # kadmin.local -q “addprinc -randkey zkcli/yjt” 其中hbase集群有几台,上面的第一台命令就需要执行几次,每次执行的时候请

1.生产者1.1.准备jaas.conf并添加到环境变量(使用以下方式的其中一种)1.1.1.使用Kinit方式前提是手动kinit 配置内容为: KafkaClient { com.sun.security.auth.module.Krb5LoginModule required useTicketCache=true renewTicket=true serviceName="kafka"; }; 1.1.2.使用指定keytab和票据的方式 准备好你的keytab文件 配置内容为

1.pom文件依赖 <!--storm相关jar --> <dependency> <groupId>org.apache.storm</groupId> <artifactId>storm-core</artifactId> <version>${storm.version}</version> <!--排除相关依赖 --> <exclusions> <exclusion>

一.整合说明 Storm官方对Kafka的整合分为两个版本,官方说明文档分别如下: Storm Kafka Integration : 主要是针对0.8.x版本的Kafka提供整合支持: Storm Kafka Integration (0.10.x+) : 包含Kafka 新版本的 consumer API,主要对Kafka 0.10.x +提供整合支持. 这里我服务端安装的Kafka版本为2.2.0(Released Mar 22, 2019) ,按照官方0.10.x+的整合文档进行整合,不

一.整合说明 Storm 官方对 Kafka 的整合分为两个版本,官方说明文档分别如下: Storm Kafka Integration : 主要是针对 0.8.x 版本的 Kafka 提供整合支持: Storm Kafka Integration (0.10.x+) : 包含 Kafka 新版本的 consumer API,主要对 Kafka 0.10.x + 提供整合支持. 这里我服务端安装的 Kafka 版本为 2.2.0(Released Mar 22, 2019) ,按照官方 0.10

1.创建主体 注: 192.168.0.230 为单节点集群 192.168.4.50为kdc服务器 192.168.0.9为客户端 1.1.Kdc服务器创建主体 # kadmin.local -q ‘addprinc -randkey presto’ #kadmin.local -q ‘addprinc -randkey presto/yjt’ 1.2.创建秘钥文件 # kadmin.local -q ‘xst -norandkey -k presto.keytab presto presto