目录:[持续更新.....] spring 部分常用注解 spring boot 学习之路1(简单入门) spring boot 学习之路2(注解介绍) spring boot 学习之路3( 集成mybatis ) spring boot 学习之路4(日志输出) spring boot 学习之路5(打成war包部署tomcat) spring boot 学习之路6(定时任务) spring boot 学习之路6(集成durid连接池) spring boot 学习之路7(静态页面自动生效问题)…

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一.Storm集成HDFS 1.1 项目结构 本用例源码下载地址:storm-hdfs-integration 1.2 项目主要依赖 项目主要依赖如下,有两个地方需要注意: 这里由于我服务器上安装的是CDH版本的Hadoop,在导入依赖时引入的也是CDH版本的依赖,需要使用<repository>标签指定CDH的仓库地址: hadoop-common.hadoop-client.hadoop-hdfs均需要排除slf4j-log4j12依赖,原因是storm-core中已经有该依赖,不排除的话…

一.Storm集成HDFS 1.1 项目结构 本用例源码下载地址:storm-hdfs-integration 1.2 项目主要依赖 项目主要依赖如下,有两个地方需要注意: 这里由于我服务器上安装的是 CDH 版本的 Hadoop,在导入依赖时引入的也是 CDH 版本的依赖,需要使用 <repository> 标签指定 CDH 的仓库地址: hadoop-common.hadoop-client.hadoop-hdfs 均需要排除 slf4j-log4j12 依赖,原因是 storm-core…

一.简介 Storm-Redis提供了Storm与Redis的集成支持,你只需要引入对应的依赖即可使用: <dependency> <groupId>org.apache.storm</groupId> <artifactId>storm-redis</artifactId> <version>${storm.version}</version> <type>jar</type> </depe…

一.整合说明 Storm官方对Kafka的整合分为两个版本,官方说明文档分别如下: Storm Kafka Integration : 主要是针对0.8.x版本的Kafka提供整合支持: Storm Kafka Integration (0.10.x+) : 包含Kafka 新版本的 consumer API,主要对Kafka 0.10.x +提供整合支持. 这里我服务端安装的Kafka版本为2.2.0(Released Mar 22, 2019) ,按照官方0.10.x+的整合文档进行整合,不…

一.简介 在将Storm Topology提交到服务器集群运行时,需要先将项目进行打包.本文主要对比分析各种打包方式,并将打包过程中需要注意的事项进行说明.主要打包方式有以下三种: 第一种:不加任何插件,直接使用mvn package打包: 第二种:使用maven-assembly-plugin插件进行打包: 第三种:使用maven-shade-plugin进行打包. 以下分别进行详细的说明. 二.mvn package 2.1 mvn package的局限 不在POM中配置任何插件,直接使用m…

一.简介 下图为Strom的运行流程图,在开发Storm流处理程序时,我们需要采用内置或自定义实现spout(数据源)和bolt(处理单元),并通过TopologyBuilder将它们之间进行关联,形成Topology. 二.IComponent接口 IComponent接口定义了Topology中所有组件(spout/bolt)的公共方法,自定义的spout或bolt必须直接或间接实现这个接口. public interface IComponent extends Serializable…

一.Storm核心概念 1.1 Topologies(拓扑) 一个完整的Storm流处理程序被称为Storm topology(拓扑).它是一个是由Spouts 和Bolts通过Stream连接起来的有向无环图,Storm会保持每个提交到集群的topology持续地运行,从而处理源源不断的数据流,直到你将主动其杀死(kill)为止. 1.2 Streams(流) Stream是Storm中的核心概念.一个Stream是一个无界的.以分布式方式并行创建和处理的Tuple序列.Tuple可以包含大多…

一.Storm 1.1 简介 Storm 是一个开源的分布式实时计算框架,可以以简单.可靠的方式进行大数据流的处理.通常用于实时分析,在线机器学习.持续计算.分布式RPC.ETL等场景.Storm具有以下特点: 支持水平横向扩展: 具有高容错性,通过ACK机制每个消息都不丢失: 处理速度非常快,每个节点每秒能处理超过一百万个tuples : 易于设置和操作,并可以与任何编程语言一起使用: 支持本地模式运行,对于开发人员来说非常友好: 支持图形化管理界面. 1.2 Storm 与 Hadoop对比…