tickTuple是Storm中引入的一种定时机制,利用tickTuple能够实现间隔一段时间进行某种处理的逻辑. 在boltA中实现tickTuple注册的方法如下 @Override public Map<String, Object> getComponentConfiguration() { Config conf = new Config(); conf.put(Config.TOPOLOGY_TICK_TUPLE_FREQ_SECS, 3); return conf; } 这样,b…

计算top N words的topology, 用于比如trending topics or trending images on Twitter. 实现了滑动窗口计数和TopN排序, 比较有意思, 具体分析一下代码 Topology 这是一个稍微复杂些的topology, 主要体现在使用不同的grouping方式, fieldsGrouping和globalGrouping  String spoutId = "wordGenerator"; String counterId = &…

原文链接转自:http://woodding2008.iteye.com/blog/2328114 Storm的滑动窗口TickTuple通常用来控制bolt定制执行入库操作,使用过程中遇到了TickTuple"意外停止"的情况. 场景描述 Jiaodian任务共计使用12个worker,tick tuple间隔为5分钟. WebPvLogSpout & WebPvLogBolt的executor数量为12. WebPvLogSpout消费kafka topic,log_pro…

一. 简介      storm作为流计算,处理数据通常以数据驱动.即只有当spout发射数据才会进行计算.那么如果想要做定时任务如何处理哪,例如有的bolt需要输出一段时间统计的结果,这里一段时间可能是几秒.几分钟或者几小时.如果还是以数据进行驱动的话必然会输出时间不可确定.同样也可以启一个线程一段时间执行一次,这也是一种解决方案.但是我希望有种更优雅的解决方案,就是这里说的tick.tick是由storm框架进行计时,到达设定时间会发送一个特殊的tuple:ticktuple,此时处理定时任…

storm开发解决问题点1.kafka消费速度跟不上问题 这个问题可以从加大topic partition进行解决,可以在topic正在运行时候运行命令 ./kafka-topics --alter --zookeeper rhel071:2181 --topic heartbeat --partitions 6进行扩容,并且只能往上扩容,不能减少partition.每个partition会对应一个storm的spout,所以能整体增加消费速度.当然如果kafka下面log挂了多个磁盘,那么多个…

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. 本文主要翻译自Storm官方文档Guaranteeing message processing,但我觉得官方文档写的有些随意,啰嗦,所以做了一些修改,里面的配图自己重新画了,能够更加贴切的表达意思. 内容简介 Storm可以保证从Spout发出的每个消息都能被完全处理.Storm的可靠性机制是完全分布式的(distributed),可伸缩的(scalable),容错的…

2016-11-14  22:05:29 有哪些典型的Storm应用案例? 数据处理流: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.不像其它的流处理系统,Storm不需要中间队列. 连续计算:连续发送数据到客户端,使它们能够实时更新并显示结果,如网站指标. 分布式远程过程调用: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.频繁的CPU密集型操作并行化. push/pull Sockets 在系统底层,Stor…

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 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. 注:本文主要内容翻译自understanding-the-parallelism-of-a-storm-topology 本篇文章介绍了Storm拓扑的并发模型.介绍了Worker进程,Executor(线程)和Task(任务)之间的关系,如何按照需要配置他们.本文基于Storm 0.8.1版本,最新发布版本已经到了0.9.5了. 对于不了解Storm的朋友,可以先去…

最近利用闲暇时间,又重新研读了一下Storm.认真对比了一下Hadoop,前者更擅长的是,实时流式数据处理,后者更擅长的是基于HDFS,通过MapReduce方式的离线数据分析计算.对于Hadoop,本身不擅长实时的数据分析处理.两者的共同点都是分布式的架构,而且,都类似有主/从关系的概念.本文中我就不具体阐述Storm集群和Zookeeper集群如何部署的问题,我想通过一个实际的案例切入,分析一下如何利用Storm,完成实时分析处理数据的. Storm本身是Apache托管的开源的分布式实时计…

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. 一个Storm拓扑,就是一个复杂的多阶段的流式计算.Storm中的组件(Component)就是对各个阶段的一个抽象,其中的Spout是生产者的角色,它负责源源不断地从Storm外部接收消息,扔给下游的组件处理,下游组件处理完成后,最终输出到外部的存储系统. 本文主要讲解消息在Storm内部的各个组件(Component)之间如何进行传递,本文适用于JStorm 2.…

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.…

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…

概要:在使用storm分布式计算框架进行数据处理时,如何保证进入storm的消息的一定会被处理,且不会被重复处理.这个时候仅仅开启storm的ack机制并不能解决上述问题.那么该如何设计出一个好的方案来解决上述问题? 现有架构背景:本人所在项目组的实时系统负责为XXX的实时产生的交易记录进行处理,根据处理的结果向用户推送不同的信息.实时系统平时接入量每秒1000条,双十一的时候,最大几十万条. 原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6219878…

序:在开发storm项目时,提交项目jar包当把依赖的第三方jar包都打进去提交storm集群启动时报了发现多个同名的文件错误由此开始了一段对jar包的深刻理解之路. java.lang.RuntimeException: Found multiple defaults.yaml resources. You're probably bundling the Storm jars with your topology jar. [jar:file:/home/hadoop/app/storm/l…

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redis数据条数 + 写入hbase条数 + 写入kafka条数.time_stamp + process_name + from_kafka + to_redis + to_hdfs + to_kafka 给出实现的…

asm的引用冲突 1. Jersey & Storm 0.9.3 jersey 1.8 (which depends on asm 3.0) Storm 0.93 (which depends on asm 4.0) When runs in JDK7 and excludes storm#asm,everything works well. While runs in JDK8, then we got arraysOutofBounds exception. The root cause i…

最近在HDP2.1的HBase环境中安装了一个Storm测试机器(单节点,JDK8),遇到了几个问题,记录下来. 尝试步骤 1. 使用和HBase一样HDP版本,直接安装Storm yum install storm 顺利安装完了.nimbus, supervisor and ui都能顺利起来.一个小插曲是,中途需要修改UI使用的端口,默认的8080被占用.所幸只需要添加配置 ui.port 就解决了. 然后提交topology后,怎么都跑不起来.查看version,蒙逼了,Storm的版本是0…

Tasks & executors relation Q1. However I'm a bit confused by the concept of "task". Is a task an running instance of the component(spout or bolt) ? An executor having multiple tasks actually is saying the same component is executed for multi…

Storm Windowing 简介 Storm可同时处理窗口内的所有tuple.窗口可以从时间或数量上来划分,由如下两个因素决定: 窗口的长度,可以是时间间隔或Tuple数量: 滑动间隔(sliding Interval),可以是时间间隔或Tuple数量: 要确保topo的过期时间大于窗口的大小加上滑动间隔 Sliding Window:滑动窗口 按照固定的时间间隔或者Tuple数量滑动窗口. 如果滑动间隔和窗口大小一样则等同于滚窗, 如果滑动间隔大于窗口大小则会丢失数据, 如果滑动间隔小于窗…

上次实现了flume+kafka+hbase+ELK:http://www.cnblogs.com/super-d2/p/5486739.html 这次我们可以加上storm: storm-0.9.5简单配置如下: 安装依赖 wget http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u45-b14/jdk-8u45-linux-x64.tar.gz tar zxvf jdk-8u45-linux-x64.tar.gz cd jdk-8u45-linux-…

下面是自己安装和测试storm的一些笔记,比较乱,后续有时间在整理一篇. storm jar all-my-code.jar com.storm.MyTopology arg1 arg2这个命令会运行主类: com.strom.MyTopology, 参数是arg1, arg2.这个类的main函数定义这个topology并且把它提交给Nimbus.storm jar负责连接到Nimbus并且上传jar包. activate和deactivate是在spout被activate或deactiva…

大圆的那些事:http://www.cnblogs.com/panfeng412/tag/Storm/ xcc的博客:http://blog.csdn.net/damacheng/article/category/2813803 简单之美:http://shiyanjun.cn/archives/category/opensource/storm 马努的学习之路:http://www.cnblogs.com/xymqx/tag/Storm/…

概述 我们知道storm一个很重要的特性是它能够保证你发出的每条消息都会被完整处理, 完整处理的意思是指: 一个tuple被完全处理的意思是: 这个tuple以及由这个tuple所导致的所有的tuple都被成功处理.而一个tuple会被认为处理失败了如果这个消息在timeout所指定的时间内没有成功处理. 也就是说对于任何一个spout-tuple以及它的所有子孙到底处理成功失败与否我们都会得到通知.关于如果做到这一点的原理,可以看看Twitter Storm如何保证消息不丢失这篇文章.从那篇文…

1.hadoop有master与slave,Storm与之对应的节点是什么? 2.Storm控制节点上面运行一个后台程序被称之为什么? 3.Supervisor的作用是什么? 4.Topology与Worker之间的关系是什么? 5.Nimbus和Supervisor之间的所有协调工作有master来完成,还是Zookeeper集群完成? 6.storm稳定的原因是什么? 7.如何运行Topology? strom jar all-your-code.jar backtype.storm.MyT…

一.简介:       storm中有一个很重要的特性: 保证发出的每个tuple都会被完整处理.一个tuple被完全处理的意思是: 这个tuple以及由这个tuple所产生的所有的子tuple都被成功处理.           如果任一个消息在timeout所指定的时间内没有完成处理,那这个tuple就失败了. 二.原理:              acker并不会为每个tuple都分配内存空间来完成跟踪,而是利用了一个非常巧妙的算法,这个算法只需使用恒定的20字节就可以完成整个tuple树的…

阅读目录: 概述 算法介绍 清理线程 获取.插入.删除 总结 概述 最近在看storm,发现其中的TimeCacheMap算法设计颇为高效,就简单分享介绍下. 思考一下如果需要一个带过期淘汰的缓存容器,我们通常会使用定时器或线程去扫描容器,以便判断是否过期从而删除.但这样性能并不友好,在数据量较大时O(n)检查是一笔不小的开销,并且在大量过期数据删除时需要频繁对容器加锁,这会多少会影响到正常的数据读写删除. Storm设计了一种比较高效的时间缓存容器TimeCacheMap,它的算法可以在某个时…

配置storm集群的过程中出现写问题,记录下来 1.storm是通过zookeeper管理的,先要安装zookeeper,从zk官网上下来,我这里下下来的的3.4.9,下载后移动到/usr/local,并解压. tar -zxvf zookeeper-3.4.9.tar.gz 2.进入conf目录,复制zoo_sample.cfg且改名未zoo.cfg,修改zoo.cfg配置文件 cp zoo_sample.cfg /usr/local/zookeeper-3.4.9/conf/zoo.cfg…

我们在学习ack机制的时候,我们知道Storm的Bolt有BaseBasicBolt和BaseRichBolt.在BaseBasicBolt中,BasicOutputCollector在emit数据的时候,会自动和输入的tuple相关联,而在execute方法结束的时候那个输入tuple会被自动ack.在使用BaseRichBolt需要在emit数据的时候,显示指定该数据的源tuple要加上第二个参数anchor tuple,以保持tracker链路,即collector.emit(oldTup…

正在学习storm的大兄弟们,我又来传道授业解惑了,是不是觉得自己会用ack了.好吧,那就让我开始啪啪打你们脸吧. 先说一下ACK机制: 为了保证数据能正确的被处理, 对于spout产生的每一个tuple, storm都会进行跟踪. 这里面涉及到ack/fail的处理,如果一个tuple处理成功是指这个Tuple以及这个Tuple产生的所有Tuple都被成功处理, 会调用spout的ack方法: 如果失败是指这个Tuple或这个Tuple产生的所有Tuple中的某一个tuple处理失败, 则会调…