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讲给Java工程师的史上最通俗易懂Storm教程:大白话讲集群架构与核心概念

    大白话讲解 二、Storm的集群架构以及核心概念 1、Storm的集群架构 Nimbus,Supervisor,ZooKeeper,Worker,Executor,Task 2、Storm的核心概念 Topology,Spout,Bolt,Tuple,Stream 拓扑:务虚的一个概念 Spout:数据源的一个代码组件,就是我们可以实现一个spout接口,写一个java类,在这个spout代

大数据开发技术之Storm原理与实践

一、Storm简介 1. 引例 在介绍Storm之前,我们先看一个日志统计的例子:假如我们想要根据用户的访问日志统计使用斗鱼客户端的用​​大数据培训​​户的地域分布情况,一般情况下我们会分这几步: 取出访问日志中客户端的IP 把IP转换成对应地域 按照地域进行统计 Hadoop貌似就可以轻松搞

58 集团大规模 Storm 任务平滑迁移至 Flink 的秘密

Flink-Storm 是 Flink 官方提供的用于 Flink 兼容 Storm 程序 beta 工具,并且在 Release 1.8 之后去掉相关代码。本文主要讲述 58 实时计算平台如何优化 Flink-Storm 以及基于 Flink-Storm 实现真实场景下大规模 Storm 任务平滑迁移 Flink。 背景 58 实时计算平台旨在为集团业务部

storm源码分析研究(二)

2021SC@SDUSC spout源码分析(一) 2021SC@SDUSC 文章目录 spout源码分析(一)核心概念介绍ISpout.javaShellSpout.java 2021SC@SDUSC 核心概念介绍 1、结构: Spout是storm的核心组件之一,最源头的接口是IComponent。 2、发送: 当Spout从外部获取数据后,向Topology中发出的Tuple可

如何用box/spout解析大型Excel表格

PHP解析Excel有个比较有名的库是phpoffice/phpexcel。在实际使用的过程中,遇到上万行的Excel时,phpexcel的内存使用量会飙升。今天我来介绍另一个高效解析Excel的PHP库box/spout。    看官方介绍是:Read and write spreadsheet files in a fast and scalable way,可见这个库在解析E

STORM事务框架模型 - TransactionTopology

1 TransactionTopology例子 MemoryTransactionalSpout spout = new MemoryTransactionalSpout(DATA, new Fields("word"), PARTITION_TAKE_PER_BATCH); TransactionalTopologyBuilder builder = new TransactionalTopologyBuilder("global-count", "sp

Storm命令以及常用API

Storm命令行操作 1)nimbus:启动nimbus守护进程 ​ storm nimbus 2)supervisor:启动supervisor守护进程 ​ storm supervisor 3)ui:启动UI守护进程。 ​ storm ui 4)list:列出正在运行的拓扑及其状态 ​ storm list 5)logviewer:Logviewer提供一个web接口查看Storm日志文件。 ​ storm logvi

java基础总结(八十七)--Ack机制

转载的第一篇博客 原文链接 1、ack是什么 ack 机制是storm整个技术体系中非常闪亮的一个创新点。 通过Ack机制,spout发送出去的每一条消息,都可以确定是被成功处理或失败处理, 从而可以让开发者采取动作。比如在Meta中,成功被处理,即可更新偏移量,当失败时,重复发送数据。 因此,通过Ack

Storm架构原理详解!

目录 一、Storm概述二、Storm特性三、Storm架构原理四、Storm服务组件(1)Topology(拓扑)(2) 数据模型Tuple(3)Spout(4)Bolt(5)并行元素(Worker、Executor、Task)的关系 六、Storm工作原理七、Storm与Hadoop的对比 一、Storm概述 Apache Storm是一个免费的开源分布式实时计算系统。 Sto

Storm—Storm基础知识

2.1 Storm编程模型     2.1.1 元组(Tuple) 元组(Tuple),是消息传递的基本单元,是一个命名的值列表,元组中的字段可以是任何类型的对象。Storm使用元组作为其数据模型,元组支持所有的基本类型、字符串和字节数组作为字段值,只要实现类型的序列化接口就可以使用该类型的对象。元组本来应该

Strom概述及部署

一、Storm基础 1.基于Storm的应用电商 实时推荐电信 诈骗电话2.核心概念    Topologies        拓扑,将整个流程串起来,由spout和bolt组成    Streams        数据流,抽象概念,没有边界的tuple构成    Spouts        数据源,Topology的消息生产者    Bol

Storm简介

补充:实时流计算和离线数据流计算 (一)离线计算 离线计算:批量获取数据、批量传输数据、周期性批量计算数据、数据展示代表技术:Sqoop批量导入数据、HDFS批量存储数据、MapReduce批量计算数据、Hive批量计算数据、***任务调度 1,hivesql 2、调度平台 3、Hadoop集群运维 4、数据清洗(脚本

Storm与Heron

Storm的架构:           Nimbus: 风暴Nimbus执行一些功能,包括调度、监视和分发jar。它还提供系统的运行监控组件,并管理多个拓扑的计数器。因此,Nimbus组件在功能上过载,并且由于各种原因常常成为操作瓶颈。 首先,Nimbus调度程序在粒度级别上不支持Storm Worker的资源预留和隔离

storm是如何保证at least once语义的?

storm中的一些原语: 要说明上面的问题,得先了解storm中的一些原语,比如: tuple和message tuple:在storm中,消息是通过tuple来抽象表示的,每个tuple知道它从哪里来,应往哪里去,包含了其在tuple-tree(如果是anchored的话)或者DAG中的位置,等等信息。 spoutspout充当了tuple的发送源,spout通过和其

storm--基础面试题2

1.提高storm并发度? 并行度就是多线程,主要是调整三个实体 1.worker进程 2.exectors(线程) 3.Task(线程) 在worker下可以可以采用多线程的方式运行程序。task是运行在exector里面的 worker运行在从节点里面,从节点可以启动多个worker。灰色的是exectors.一个work下多个exector

第3节 storm高级应用:4、5、ack机制,以及其验证超时

  4、  消息不丢失机制 4.1、ack是什么 ack 机制是storm整个技术体系中非常闪亮的一个创新点。 通过Ack机制,spout发送出去的每一条消息,都可以确定是被成功处理或失败处理, 从而可以让开发者采取动作。比如在Meta中,成功被处理,即可更新偏移量,当失败时,重复发送数据。 因此,通过Ack机制

storm 记录

  网上的资料已经很好,并且是很多了,我在此只是写下我自己做storm应用时所遇到的问题 并且以下内容知识不会涉及到很全面的,注重个人体会,知识总结 随意搜的文章,感觉还不错 https://www.cnblogs.com/peak-c/p/6297794.html https://blog.csdn.net/weiyongle1996/article/details/7

【Storm】流操作入门编程实战

Storm是一个分布式实时计算系统,它设计了一种对流和计算的抽象,概念比较简单,实际编程开发起来相对容易。 下面,简单介绍编程实践过程中需要理解的Storm中的几个概念: 一. Topology Storm中Topology的概念类似于Hadoop中的MapReduce Job,是一个用来编排、容纳一组计算逻辑组件(Spo

Storm 并行度详解

Storm并行度相关的概念     worker进程1个worker进程执行的是1个topology的子集(注:不会出现1个worker为多个topology服务)。1个worker进程会启动1个或多个executor线程来执行1个topology的component(spout或bolt)。因此,1个运行中的topology就是由集群中多台物理机上的多个worker进

程序员笔记|探寻流式计算

【技术沙龙002期】数据中台:宜信敏捷数据中台建设实践|宜信技术沙龙 将于5月23日晚8点线上直播,点击报名 一、静态数据和流数据 静态数据:为了支持决策分析而构建的数据仓库系统,其中存放的大量历史数据就是静态数据。 流数据:以大量、快速、时变的流形式持续到达的数据。(例如:实时产生的

Storm学习笔记

1.基本概念 Topologies : 拓扑,也俗称一个任务,拓扑    Spouts : 拓扑的消息源,Spout消息源    Bolts : 拓扑的处理逻辑单元,Bolt消息处理者    tuple:消息元组,如Spout发送给Bolt、Bolt发送给Bolt的内容被看作是一个消息元组    Streams : 流    Stream groupings :流的分组策略

浅谈分布式计算的开发与实现(二)

实时计算 接上篇,离线计算是对已经入库的数据进行计算,在查询时对批量数据进行检索、磁盘读取展示。 而实时计算是在数据产生时就对其进行计算,然后实时展示结果,一般是秒级。 举个例子来说,如果有个大型网站,要实时统计用户的搜索内容,这样就能计算出热点新闻及突发事件了。 按照以前离线

浅谈分布式计算的开发与实现(二)

实时计算 接上篇,离线计算是对已经入库的数据进行计算,在查询时对批量数据进行检索、磁盘读取展示。 而实时计算是在数据产生时就对其进行计算,然后实时展示结果,一般是秒级。 举个例子来说,如果有个大型网站,要实时统计用户的搜索内容,这样就能计算出热点新闻及突发事件了。 按照以前离线