1.Storm基础概念 1.1.什么是storm? Apache Storm is a free and open source distributed realtime computation system. Storm是免费开源的分布式实时计算系统 实时和离线的区别: 1 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 2 流式计算:数据实时产生.

马上部分流量计算-Jstorm提交Topology过程(上), 5.上篇任务已经ServiceHandler.submitTopologyWithOpts()方法.在该方法中,会实例化一个TopologyAssignEvent,相当于创建了一个topology级别的作业,然后将其保存到TopologyAssign的任务队列中.详细代码例如以下: TopologyAssignEvent assignEvent = new TopologyAssignEvent(); assignEvent.set

转载: http://weyo.me/pages/techs/storm-topology-remote-submission/ http://www.javaworld.com/article/2078672/big-data/open-source-tools-open-source-java-projects-storm.html?page=2 作为一个懒癌晚期患者,虽然 Storm 只需要一条命令的任务提交方式已经够简单了,但还是一直想要有种更简(tou)单(lan)的方式,比如要是在

Storm提交Topology运行方式分为本地和集群运行两种,其中集群运行需要将程序打包并把jar包复制到集群,通过以下方式执行: bin/storm jar /opt/run/storm-demo-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar org.mort.storm.kafka.KafkaTopologyBasicbin/storm jar [jar包路径] [main所在类名] 不过有时程序运行报错提示如下: Caused by: java.lang.R

Topology是Jstorm对有向无环图的抽象,内部封装了数据来源spout和数据处理单元bolt,以及spout和bolt.bolt和bolt之间的关系.它能够被提交到Jstorm集群. 本文以Jstorm自带的SequenceTopology简介一下Jstorm提交topology的过程,本文主要介绍提交过程,不涉及详细业务, 1. SequenceTopology核心方法com.alipay.dw.jstorm.example.sequence.SequenceTopology.SetB

今天来分享下将java开发的wordcount程序提交到spark集群上运行的步骤. 第一个步骤之前,先上传文本文件,spark.txt,然用命令hadoop fs -put spark.txt /spark.txt,即可. 第一:看整个代码视图 打开WordCountCluster.java源文件,修改此处代码: 第二步: 打好jar包,步骤是右击项目文件----RunAs--Run Configurations 照图填写,然后开始拷贝工程下的jar包,如图,注意是拷贝那个依赖jar包,不是第

1.引入spark包:spark-assembly-1.4.0-hadoop2.6.0,在spark的lib目录下 File-->project structure 2.用IDEA建立一个scala项目,新建一个WordCount的object 3.WordCount代码如下: import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext._

MapReduce任务有三种运行方式: 1.windows(linux)本地调试运行,需要本地hadoop环境支持 2.本地编译成jar包,手动发送到hadoop集群上用hadoop jar或者yarn jar方式运行. 3.本地编译环境在IDE里直接提交到集群上运行,实际上这种方式就是第二种方式的变种. 本例说的就是第三种方式 1)核心的部分就是Confirguration的配置 2)本地需要编译成jar包 3)运行参数在本地配置,包括输入输出参数4)出现windows下的环境配置问题,参照h

一.查找原因方式 1.点击Project——>Clear...——>Build Automatically 2.查看问题 二.报错因素 1.提交.xlsx文件 2.提交时,.xlsx文件被打开 三.解决方案 1.关闭此.xlsx文件以及删除新生成的xlsx文件 2.再次pull以及提交

一,开发环境: 操作系统:win19 64位 IDE:IntelliJ IDEA JDK:1.8 scala:scala-2.10.6 集群:linux上cdh集群,其中spark为1.5.2,hadoop:2.6.0(其实我也想用spark最新版和hadoop的最新版,但1.6以前有spark-assembly-1.x.x-hadoop2.x.x.jar) 二,实现步骤: 1,设置maven的pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据. Hadoop一般用在离线的分析计算中,而storm区别于hadoop,用在实时的流式计算中,被广泛用来进行实时日志处理.实时统计.实时风控等场景,当然也可以用在对数据进行实时初步的加工,存储到分布式数据库中如HBase,便于后续的查询.面对的大批量的数据的实时计算,storm实现了一个可扩展的.低延迟.可靠性和容错的分布式计算平台.1.对象介绍tuple:表示流中一个基本的处理单元,可以包括多个fi

1. 背景介绍 1.1 离线计算是什么 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 1.2 流式计算是什么 流式计算:数据实时产生.数据实时传输.数据实时计算.实时展示 代表技术:Flume实时获取数据.Kafka/metaq实时数据存储.Storm/JStorm实时数据计算.Redis实时结果缓存.持久化存储(mysql) 一句话总结:将源源不断产生的数据实时

Storm基本原理概念及基本使用 https://www.cnblogs.com/swordfall/p/8821453.html 1. 背景介绍 1.1 离线计算是什么 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 1.2 流式计算是什么 流式计算:数据实时产生.数据实时传输.数据实时计算.实时展示 代表技术:Flume实时获取数据.Kafka/metaq实时数

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 Local模式 本地模式的通用配置: 在生产环境中运行Topologies 通用配置 杀死topology 更新运行中的topology 监控topology Local模式 本

在进群生产环境下运行Topology和在本地模式下运行非常相似.下面是步骤: 1.定义Topology(如果使用Java开发语言,则使用TopologyBuilder来创建) 2.使用StormSubmitter向集群提交Topology.StormSubmitter有三个参数,Topology的名字,Topology的配置,和Topology本身.下面是例子: ? 1 2 3 4 Config conf = new Config(); conf.setNumWorkers(20); conf.

storm集群上运行的是一个个topology,一个topology是spouts和bolts组成的图.当我们开发完topology程序后将其打成jar包,然后在shell中执行storm jar xxxxxx.jar xxxxxxxClass就可以将jar包上传到storm集群的nimbus上,并执行topology.本文主要分析下topology的jar包是如何上传到nimbus上的.首先我们从storm的jar命令入手,jar命令的实现位于storm根目录的bin/storm文件里.定义如

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

提交示例代码: 1  ); // 设置一个ack线程 9      conf.setDebug(true); // 设置打印所有发送的消息及系统消息 10      StormSubmitter.submitTopology("test", conf, builder.createTopology()); 11  }   1.构建 TopologyBuilder 对象 builder,主要用于对各个组件(bolt.spout)进行配置,TopologyBuilder主要属性字段定义如下

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

一.Spark基本术语表 转载自:http://blog.csdn.net/simple_the_best/article/details/70843756 以下内容来自 http://spark.apache.org/docs/2.1.0/cluster-overview.html#glossary , 需要对 spark 的整个运行过程有所了解才能真正理解这些术语的涵义. 可以先看一下 http://dblab.xmu.edu.cn/blog/972-2 了解一下概况. 术语        

Twitter Storm: 在生产集群上运行topology 发表于 2011 年 10 月 07 日 由 xumingming 作者: xumingming | 可以转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明网址: http://xumingming.sinaapp.com/185/twitter-storm-在生产集群上运行topology/ 本文翻译自: https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Running-topologi