不多说,直接上干货!   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). Topology拓扑 从字面上解释Topology,就是网络拓扑,是指用传输介质互连各种设备的物理布局,是构成网络的成员间特定的物理的(即真实的),或者逻辑的,即虚拟的排列方式.拓扑是一种不考虑物体的大小.形状等物理属性,而只使

配置好storm之后就可以开始在eclipse里面写topology了. 下面是我在网上搜到的一个简单的例子,我按照自己的理解注释了一下. 第一步,创建mvn工程 这是pom.xml文件 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://m

Understanding the Parallelism of a Storm Topology What makes a running topology: worker processes, executors and tasks 在一个Strom集群中,实际运行一个topology有三个主要的实体 Worker processes Executors (threads) Tasks 下面是一张草图简单说明他们之间的关系: A worker process executes a subse

java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/storm/topology/IRichSpout at java.lang.Class.getDeclaredMethods0(Native Method) at java.lang.Class.privateGetDeclaredMethods(Class.java:2701) at java.lang.Class.privateGetMethodRecursive(Class.java:3048) at

1:初次运行Strom程序出现如下所示的错误,贴一下,方便脑补,也希望帮助到看到的小伙伴: 错误如下所示,主要问题是刚开始使用maven获取jar包的时候需要写<scope>provided</scope>,运行的时候需要把这行注释了即可,这是作用域的问题,开始需要在本地下载jar包,但是在虚拟机运行的时候已经存在这些jar包了,所以再写这句话就冲突了: java.lang.NoClassDefFoundError: backtype/storm/topology/IRichSpo

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

How to pass external configuration properties to storm topology? I want to pass some custom configuration properties to storm topology that are not part of storm yaml, how can I pass it. https://community.hortonworks.com/questions/36969/how-to-pass-e

问题描述: Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/storm/topology/IRichSpout at java.lang.Class.forName0(Native Method) at java.lang.Class.forName(Class.java:264) at com.intellij.rt.execution.application.AppMain.main(App

Storm的通信机制,需要满足如下一些条件以满足Storm的语义. 1.建立数据传输的缓冲区.在通信连接没有建立之前把发送的数据缓存起来.数据发送方可以在连接建立之前发送消息,而不需要等连接建立起来,可是的接收方是独立运行的. 2.在消息传输层保证消息最多只能发送一次,Storm系统有ACK机制,是的没有被发送成功的消息会被重发,若消息层面也重发,会导致消息发送多次. 这种消息机制由两个接口来定义,backtype.storm.messaging.IContext和backtype.storm.

1.是什么构成一个可运行的topology? worker processes(worker进程),executors(线程)和tasks. 一台Storm集群里面的机器可能运行一个或多个worker进程,一个worker进程运行一个特定topology的executors. 一个worker进程可能运行一个或多个executors.每个executor是一个线程.一个executor运行同一个spout或者bolt的一个或多个task. 一个task完成具体的数据处理. 一个worker进程执

http://www.michael-noll.com/blog/2012/10/16/understanding-the-parallelism-of-a-storm-topology/ 这篇文章好好读一读.

Distributed RPC(DRPC)是Storm构建在Thrift协议上的RPC的实现,DRPC使得你可以通过多种语言远程的使用Storm集群的计算能力.DRPC并非Storm的基础特性,但它确实非常有用.DRPC的整个过程与一般的RPC没有区别,客户端只需要调用一个远程的方法并等待返回结果.主要工作已经被DRPC Server封装,服务端在这个过程中完成了以下步骤: 从客户端接收一个RPC请求: 将请求发送到storm topology: 从storm topology接收结果: 将结果

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 本文详细分析TridentTopology的可靠性实现, TridentTopology通过transactional spout与transactional state相结合,能够做到tuple“只被处理一次,不多也不少”.也就是做到事务性处理exactly-once,要么成功,要么失败. 而一般的storm topology是无法保证eactly-once的处理的,它们要么是at-least-once(至少被处理一次,有可能被处理多次):要么是at-mo

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. TridentTopology是storm提供的高层使用接口,常见的一些SQL中的操作在tridenttopology提供的api中都有类似的影射.关于TridentTopology的使用及运行原理,当前进行详细分析的文章不多. 从TridentTopology到vanilla topology(普通的topology)由三个层次组成: 面向最终用户的概念stream, operation 利用planner将tridenttopology转换成vanill

2.1 Storm基本概念 在运行一个Storm任务之前,需要了解一些概念: Topologies Streams Spouts Bolts Stream groupings Reliability Tasks Workers Configuration Storm集群和Hadoop集群表面上看很类似.但是Hadoop上运行的是MapReduce jobs,而在Storm上运行的是拓扑(topology),这两者之间是非常不一样的.一个关键的区别是: 一个MapReduce job最终会结束,

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

1,分布式单词计数的流程 首先要有数据源,在SentenceSpout中定义了一个字符串数组sentences来模拟数据源.字符串数组中的每句话作为一个tuple发射.其实,SplitBolt接收SentenceSpout发射的tuple,它将每句话分割成每个单词,并将每个单词作为tuple发射.再次,WordCountBolt接收SplitBolt发送的tuple,它将接收到的每一个单词统计计数,并将 <单词:出现次数> 作为tuple发射.最后,ReportBolt接收WordCountB

一:介绍Storm设计模型 1.Topology Storm对任务的抽象,其实 就是将实时数据分析任务 分解为 不同的阶段 点: 计算组件   Spout   Bolt 边: 数据流向    数据从上一个组件流向下一个组件  带方向 2.tuple Storm每条记录 封装成一个tuple 其实就是一些keyvalue对按顺序排列 方便组件获取数据 3.Spout 数据采集器 源源不断的日志记录  如何被topology接收进行处理? Spout负责从数据源上获取数据,简单处理 封装成tuple

Storm的单词统计设计 一:Storm的wordCount和Hadoop的wordCount实例对比

Spouts,流的源头 Spout是Storm里面特有的名词,Stream的源头,通常是从外部数据源读取tuples,并emit到topology Spout可以同时emit多个tupic stream,通过OutputFieldsDeclarer中的declareStream,method来定义 Spout需要实现RichSpout端口,最重要的方法是nextTuple,storm会不断调用接口从spout中取数据,同时需要注意的是Spout分为reliable or unreliable两种

概念,见博客 Storm概念学习系列之stream grouping(流分组) Storm的stream grouping的Shuffle Grouping 它是随机分组,随机派发stream里面的tuple,保证polt的每个人物接收到的tuple数目相同.(它能实现较好的负载均衡) 如果工作中没有特殊要求,一般用Shuffle Grouping. 编写StormTopologyShufferGrouping.java package zhouls.bigdata.stormDemo; imp