storm专题
storm安装、运行
环境：centos6.4 软件： jzmq-master-----java与c++通讯的桥梁，有了它，就可以使用zeromp了(提供了接口，把数据放入到zeromq中) storm-0.8.2 zeromq-2.1.7-----号称史上最牛逼的消息队列（用c++写的） zookeeper-3.4.5 1.编译安装ZMQ： tar -xzf zeromq-2.1.7.tar.gz cd ze
一、storm基础概念
1、什么是storm Storm是一个分布式的、高容错的实时计算系统。 Storm对于实时计算的的意义相当于Hadoop对于批处理的意义。Hadoop为我们提供了Map和Reduce原语，使我们对数据进行批处理变的非常的简单和优美。同样，Storm也对数据的实时计算提供了简单Spout和Bolt原语。 Storm适用的场景： (1)、流数据处理：Storm可以用来用来处理源源不断的
Storm AI : 最佳长文写作工具
作者：老余捞鱼 原创不易，转载请标明出处及原作者。 写在前面的话： 正如Storm其名，这场风暴已经在欧美学术圈开始刮起来了。想象一下，当你准备写一篇论文或者一部长篇报告时，只需要告诉Storm你的写作主题是什么，它就能自动帮你全网深挖资料和收集多维度的参考信息，创建好大纲。接下来Storm还会扮演专家与你来上几轮对话问答，并在随后的几秒钟内将你的主题转换为长
Apache Storm：入门了解
前言 Storm 是一个开源的分布式实时计算系统，它能够处理无边界的数据流，类似于 Hadoop 对于批量数据处理的作用，但是 Storm 更侧重于实时数据流的处理。以下是关于 Storm 的一些关键特性及其应用场景的详细介绍： 特性 实时处理： Storm 能够实时处理数据流，而不是像 Hadoop 那样需要先收集一批数据再进行处理。它可以持续不断地处理数据，这意味着一旦数据到达，就
Storm在Zookeeper中的目录结构
Posted by WeYo. 转载请注明出处：http://weyo.me/pages/techs/storm-with-zookeeper/ 本文主要参考自 xumingming 的博文 Twitter Storm源代码分析之ZooKeeper中的目录结构。由于新版本的 Storm 在架构上有了较大的变化，相应的目录结构也有了一些改变。本文主要针对 0.9.x 版本的 Storm
Storm中遇到的日志多次重写问题（一）
原文： http://www.cnblogs.com/zpfbuaa/p/5974000.html 业务描述： 统计从kafka spout中读取的数据条数，以及写入redis的数据的条数，写入hdfs的数据条数，写入kafaka的数据条数。并且每过5秒将数据按照json文件的形式写入日志。其中保存为json数据的格式为：时间戳 + 进程名称 + 读kafka数据条数 + 写入
Storm的Spout和Bolt中的方法
一、Spout中的方法 1.open 当一个Task被初始化的时候会调用此open方法。一般都会在此方法中对发送Tuple的对象SpoutOutputCollector和配置对象TopologyContext初始化。 2.declareOutputFields 此方法用于声明当前Spout的Tuple发送流。Stream流的定义是通过OutputFieldsDecl
Apache Storm 简单实践
Apache Storm 简单实践 前两篇文章介绍了Apache Storm的一些基础知识以及核心架构。 Apache Storm 集群安装配置\Apache Strom 实时计算系统 本篇文章介绍一些Storm的简单实践场景。 创建一个Storm项目 实践场景为，基于Storm开发出一个实时统计句子中的单词个数的拓扑，实时数据我们通过随机发射句子，在实际应用场景中，实时数据可能来自MQ
Apache Storm 集群安装配置
Apache Storm 集群安装配置 在上一篇文章：Apache Storm 实时计算系统中对Storm进行了简要的介绍，本篇文章主要介绍Storm的集群部署。 安装环境 要安装部署Storm，有以下几个步骤： 安装 Java 1.7+安装 Zookeeper 集群 安装 Apache Storm 由于本人机器环境已经安装了Java和Zookeeper，所以对这两方面不做介绍。 集群
用C/C++实现对STORM的运行信息查看和控制
最近公司有个需求，需要在后端应用服务器上实时获取STORM集群的运行信息和topology相关的提交和控制，经过几天对STORM UI和CMD源码的分析，得出可以通过其thrift接口调用实现这些功能。先下载一个thrift库进行编码和安装。关于thrift可以参见这个地方。安装完成后，从STORM源码中将storm.thrift拷贝到thrift目录下。输入: hrift -gen cpp s
实时流Streaming大数据：Storm,Spark和Samza
当前有许多分布式计算系统能够实时处理大数据，这篇文章是对Apache的三个框架进行比较，试图提供一个快速的高屋建瓴地异同性总结。 Apache Storm 在Storm中，你设计的实时计算图称为toplogy，将其以集群方式运行，其主节点会在工作节点之间分发代码并执行，在一个topology中，数据是在spout之间传递，它发射数据流作为不可变的key-value匹配集合，这种key-v
看这里！Storm【单机版】环境搭建
Storm单机版本环境搭建 1. 安装环境要求 you need to install Storm’s dependencies on Nimbus and the worker machines. These are: Java 7+ (Apache Storm 1.x is tested through travis ci against both java 7 and java 8 J
一篇搞定 storm 【集群版】环境搭建，建议收藏
Storm集群环境搭建 一、集群规划 二、前置条件 三、集群搭建 下载并解压配置环境变量集群配置安装包分发 四. 启动集群 启动ZooKeeper集群启动Storm集群查看集群 五、高可用验证 一、集群规划 这里搭建一个 3 节点的 Storm 集群：三台主机上均部署 Supervisor 和 LogViewer 服务。同时为了保证高可用，除了在 hadoop001 上部署主 N
14.6 Storm事物
Storm 事务 只有用事务的概念才能完成Exactly-once 要保证事务，就要强有序！ 事务如果对应这批数据如果出错了，必须要重新计算正确才能去下面的事务 ，所以就得保证事务ID所对应的数据得是一样的！就得保证再次取得时候还能从数据源取到数据！ Storm是单条处理，那这样的话 Design 1 为了去做到事务的代价： 每条Tuple对应一个Txid事务ID，为了去确
14.2 Storm部署搭建
单机版： 1，上传apache-storm-0.9.5.tar.gz (前提需要有java环境) 2，解压 tar -zxvf apache-storm-0.9.5.tar.gz 3，cd apache-storm-0.9.5 进入解压目录 4，mkdir logs 在目录当中创建一个logs文件夹 5，./bin/storm dev-zookeeper >> ./logs/zk.out
14.1 Storm简介
http://storm.apache.org/releases/0.9.6/Guaranteeing-message-processing.html Storm是非常优秀的开源的分布式实时流式计算系统，满足了很多实时流式计算的需求 纯的实时流式计算框架，一条一条来处理，所有延时可以做到很低，ms毫秒级别 Storm架构： Nimbus 分配task任务，分配资源,主节点 zookeep
storm-0.8.2集群模式安装部署
标签（空格分隔）： storm hadoop,spark,kafka交流群：224209501 集群： 一台主机用来运行nimbus，另外两台运行superior。 安装及测试： 1，安装ZeroMQ 2，安装jzmq 3，安装Python 4，安装storm 5，配置storm 6，启动storm 7，测试storm 1，安装依赖 sudo yum install
storm消费kafka数据
http://blog.csdn.net/tonylee0329/article/details/43016385 使用storm-kafka模块读取kafka中的数据，按照以下两步进行构建(我使用的版本是0.9.3) 1. 使用BrokerHosts接口来配置kafka broker host与partition的mapping信息; 2. 使用KafkaConfig来配置一些与kafka
大数据晋级之路（7）Storm安装及使用
一、Apache Storm简介 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
大数据晋级之路（5）Hadoop，Spark，Storm综合比较
大数据框架：Spark vs Hadoop vs Storm 目录 HadoopSparkStorm 大数据时代，TB级甚至PB级数据已经超过单机尺度的数据处理，分布式处理系统应运而生。 知识预热 「专治不明觉厉」之“大数据”；大数据生态圈及其技术栈； 关于大数据的四大特征（4V） 海量的数据规模（Volume）：Quantifiable（可量化）高速的数据流转和动态的数据
构建数据中台常用三把武器区别在哪？（Hadoop、Spark、Storm）
通过收集互联网相关资料，进行总结归纳，整理如下：一. Storm的适用场景： 1）流数据处理 Storm可以用来处理源源不断流进来的消息，处理之后将结果写入到某个存储中去。 2）分布式RPC。由于Storm的处理组件是分布式的，而且处理延迟极低，所以可以作为一个通用的分布式RPC框架来使用。 3）Storm优势就在于Storm是实时的连续性的分布式的计算框架,一旦运行起来,除非你将它杀掉,否则
