storm笔记：Storm+Kafka简单应用

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storm笔记：Storm+Kafka简单应用

storm笔记:Storm+Kafka简单应用这几天工作须要使用storm+kafka,基本场景是应用出现错误,发送日志到kafka的某个topic.storm订阅该topic.然后进行兴许处理.场景很easy,可是在学习过程中.遇到一个奇怪的异常情况:使用KafkaSpout读取topic数据时,没有向ZK写offset数据,致使每次都从头開始读取. 纠结了两天,最终碰巧找到原因:应该使用BaseBasicBolt作为bolt的父类.而不是BaseRichBolt. 通过本文记录一下这样的情…

Storm笔记——技术点汇总

目录概况手工搭建集群引言安装Python 配置文件启动与测试应用部署参数配置 Storm命令原理 Storm架构 Storm组件 Stream Grouping 守护进程容错性(Daemon Fault Tolerance) 数据可靠性(Guaranteeing Message Processing) 消息传输机制 API WordCount示例应用部署方式组件接口组件实现类数据连接方式常用Topology模式日志(集群模式) 并行度设置 tick定时机制序列化与…

Storm学习笔记 - Storm初识

Storm学习笔记 - Storm初识 1. Strom是什么? Storm是一个开源免费的分布式计算框架,可以实时处理大量的数据流. 2. Storm的特点高性能,低延迟. 分布式:可解决数据量大,单机搞不定的场景. 可扩展:随着业务的发展,数据量越来越大,系统可以水平扩展. 容错:单个节点挂了,不影响整个应用. 3. Storm与其他框架的比较 3.1 Storm和Hadoop的比较 Storm用于实时计算,Hadoop用于离线计算. Storm处理的数据保存在内存中,源源不断.Hadoo…

分布式流式处理框架：storm简介 + Storm术语解释

简介: Storm是一个免费开源.分布式.高容错的实时计算系统.它与其他大数据解决方案的不同之处在于它的处理方式.Hadoop 在本质上是一个批处理系统,数据被引入 Hadoop 文件系统 (HDFS) 并分发到各个节点进行处理.当处理完成时,结果数据返回到 HDFS 供始发者使用.Hadoop的高吞吐,海量数据处理的能力使得人们可以方便地处理海量数据.但是,Hadoop的缺点也和它的优点同样鲜明——延迟大,响应缓慢,运维复杂.Storm就是为了弥补Hadoop的实时性为目标而被创造出来.Sto…

《Apache kafka实战》读书笔记-管理Kafka集群安全之ACL篇

<Apache kafka实战>读书笔记-管理Kafka集群安全之ACL篇作者:尹正杰版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 想必大家能看到这篇博客的小伙伴,估计你对kafka已经有了深入对一步了解了,因为现在的你已经不考虑如何部署kafka以及调优了,而是考虑到kafka安全的问题.其实,在很多企业中,很少有人考虑到kafka的安全,小到几十人的小型互联网公司,达到某些云平台的云服务(我这里就不说是哪家云公司了),他们默认都是不会给kafka配置相关安全策略的,而是要求用户自…

【Storm】storm安装、配置、使用以及Storm单词计数程序的实例分析

前言:阅读笔记 storm和hadoop集群非常像.hadoop执行mr.storm执行topologies. mr和topologies最关键的不同点是:mr执行终于会结束,而topologies永远执行直到你kill. storm集群有两种节点:master和worker. master执行一个后台进程Nimbus,和hadoop的jobtracker相似. Nimbus负责在集群中分发代码.为工作节点分配任务,并监控故障. worker执行一个后台进程Supervisor. supervi…

how tomcat works 读书笔记(二)----------一个简单的servlet容器

app1 (建议读者在看本章之前,先看how tomcat works 读书笔记(一)----------一个简单的web服务器 http://blog.csdn.net/dlf123321/article/details/39378157) 回顾我们上一章,我们开发了一个最最简单的web服务器,它可以使用户访问服务器内的静态资源.当然这是远远不够的,在这一节里,我们就试着让服务器在能相应静态资源的基础上继续支持servlet. servlet接口 javax.servlet.Servlet接口…