Apache Storm简介 Storm是一个分布式的,可靠的,容错的数据流处理系统.Storm集群的输入流由一个被称作spout的组件管理,spout把数据传递给bolt, bolt要么把数据保存到某种存储器,要么把数据传递给其它的bolt.一个Storm集群就是在一连串的bolt之间转换spout传过来的数据. Storm组件 在Storm集群中,有两类节点:主节点master node和工作节点worker nodes.主节点运行Nimbus守护进程,这个守护进程负责在集群中分发代码,为工

作者:Jack47 PS:如果喜欢我写的文章,欢迎关注我的微信公众账号程序员杰克,两边的文章会同步,也可以添加我的RSS订阅源. 内容简介 本文是Storm系列之一,介绍了Storm的起源,Storm作者的八卦,Storm的特点和Storm模型的基本原理,着重介绍了Storm中的基本概念(Spout, Bolt, Stream, Tuple等)和对应的编程接口,可以作为Storm的入门文档来阅读. 八卦 之前的技术文章都写的有点一板一眼,太正经了.今天在文章正式开始前,跟大家八卦一下Storm的

作者:Jack47 转载请保留作者和原文出处 欢迎关注我的微信公众账号程序员杰克,两边的文章会同步,也可以添加我的RSS订阅源. 本文是Storm系列之一,主要介绍Storm的架构设计,推荐读者在阅读Storm介绍(一)的基础之上,阅读这一篇.本文只是作者的读书笔记,偏重于浅层次的架构介绍,如果想真正理解内部设计时候的权衡,还需要更多的去阅读Storm源码. 理解Storm的架构,有助于帮助我们理解大型分布式系统设计中需要解决的问题,以及解决问题的思路,帮助我们更好的进行Storm性能调优化.

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

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

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎,谢谢. 楔子 或许谈起storm是大数据实时计算框架已经让你不明觉厉,如果说storm还可以跟机器学习算法(ml)有机的结合在一起,是不是更加觉着高大尚呢.trident-ml就是一个这样让人无限遐想的产品. 其实要讲trident-ml无非是要回答这样几个问题, 什么是ml 什么是trident 为什么要将trident用于ml trident-ml的官方站点  https://github.com/pmerienne/trident-ml 什么是ml 关于

写在前面的话 本人长期关注数据挖掘与机器学习相关前沿研究.欢迎和我交流,私人微信:846731084 我自己测试了一下这个版本,总的来说更加稳定,新增的特性并没有一一测试,仅凭kafk-client来说,是达到了生产环境的使用. 使用阿里云服务器的话,使用清华的节点下载是巨快的.(http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/storm/apache-storm-1.1.0/apache-storm-1.1.0.tar.gz) Storm 1.1.0 发布

原文地址地址: http://blogxinxiucan.sh1.newtouch.com/2017/07/12/Apache-Kafka-介绍/ Apache Kafka教程 之 Apache Kafka - 介绍 Apache Kafka - 介绍 Apache Kafka起源于LinkedIn,后来成为2011年的开源Apache项目,然后在2012年成为Apache的一流项目.Kafka以Scala和Java编写.Apache Kafka是基于发布订阅的容错消息系统.它是快速,可扩展和分

原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU2Njg5Nzk0NQ==&mid=2247483660&idx=1&sn=ecf01cfc8fd0b4f0630e9b23b92f4e82 本文简单介绍一下Flink,部分内容来源于网络,想深入了解Flink的读者可以参照官方文档深入学习Apache Flink. 流计算 在介绍Flink之前首先说一下流计算的概念,流计算是针对流式数据的实时计算. 流式数据是指将数据看作数据流的形式来处理,数据流是

作者:jiangzz 电话:15652034180 微信:jiangzz_wx 微信公众账号:jiangzz_wy 背景介绍 流计算:将大规模流动数据在不断变化的运动过程中实现数据的实时分析,捕捉到可能有用的信息,并把结果发送到下一计算节点. 主流流计算框架:Kafka Streaming.Apache Storm.Spark Streaming.Flink DataStream等. Kafka Streaming:是一套基于Kafka-Streaming库的一套流计算工具jar包,具有简单容易

本节内容: Apache Storm是什么 Apache Storm核心概念 Storm原理架构 Storm集群安装部署 启动storm ui.Nimbus和Supervisor 一.Apache Storm是什么 Apache Storm是自由开源的分布式实时计算系统,擅长处理海量数据,适用于数据实时处理而非批处理. 批处理使用的大多是鼎鼎大名的hadoop或者hive,作为一个批处理系统,hadoop以其吞吐量大.自动容错等优点,在海量数据处理上得到了广泛的使用.但是,hadoop不擅长实时

安装的过程参照此处的过程介绍(https://www.tutorialspoint.com/apache_storm/apache_storm_installation.htm) 安装的过程要安装3个东西,依次是:Java:Zookeeper framework:Apache storm framework. 1. 安装java.配置java环境变量.发现使用openjdk也是可以的. 2. 安装zookeeper.下载包,修改配置文件. 3. 安装storm.下载包,修改配置文件. 4. 在照

一.流式计算概念 利用分布式的思想和方法,对海量“流”式数据进行实时处理,源自业务对海量数据,在“时效”的价值上的挖掘诉求,随着大数据场景应用场景的增长,对流式计算的需求愈发增多,流式计算的一般架构图如下: Flume获取数据-->Kafka传递数据-->Strom计算数据-->Redis保存数据 二.storm介绍 Apache Storm是一个分布式实时大数据处理系统.Storm设计用于在容错和水平可扩展方法中处理大量数据.它是一个流数据框架,具有最高的摄取率.Storm是无状态的,

前言 Flink 是一种流式计算框架,为什么我会接触到 Flink 呢?因为我目前在负责的是监控平台的告警部分,负责采集到的监控数据会直接往 kafka 里塞,然后告警这边需要从 kafka topic 里面实时读取到监控数据,并将读取到的监控数据做一些 聚合/转换/计算 等操作,然后将计算后的结果与告警规则的阈值进行比较,然后做出相应的告警措施(钉钉群.邮件.短信.电话等).画了个简单的图如下: 目前告警这块的架构是这样的结构,刚进公司那会的时候,架构是所有的监控数据直接存在 ElasticS

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

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

欢迎转载,转载请注意出处,徽沪一郎. “源码走读系列”从代码层面分析了storm的具体实现,接下来通过具体的实例来说明storm的使用.因为目前storm已经正式迁移到Apache,文章系列也由twitter storm转为apache storm. WordCountTopology 使用storm来统计文件中的每个单词的出现次数. 通过该例子来说明tuple发送时的几个要素 source component   发送源 destination component 接收者 stream 消息通

apache日志介绍:    通用日志格式: CommonLogFormat    组合日志格式: CombinedLogFormat    例如:        <VirtualHost *:80>            ServerAdmin tan.tianyik.com             DocumentRoot "/var/html/bbs"            ServerName bbs.tianyik.com             ErrorLog

前言 Apache Storm 是一个免费的,开源的,分布式的实时计算系统. 官方文档: http://storm.apache.org 中文文档: http://storm.apachecn.org ApacheCN 最近组织了翻译 Storm 1.1.0 中文文档 的活动,整体 翻译进度 为 96%. 感谢大家参与到该活动中来 感谢无私奉献的 贡献者,才有了这份 Storm 1.1.0 中文文档 感谢一路有你的陪伴,我们才可以做的更好,走的更快,走的更远,我们一直在努力 ... 网页地址:

Running Apache Storm Securely Apache Storm offers a range of configuration options when trying to secure your cluster. By default all authentication and authorization is disabled but can be turned on as needed. Firewall/OS level Security You can stil