kafka  单台机器部署 1个partition storm 单台机器部署 hbase 四台机器集群 机器配置大概是4G cpu 4G内存 从kafka 读出到storm,然后flush到hbase中 34秒处理了6869条记录,每条记录416字节 仅仅从kafka 读出到storm 4秒处理了6869条记录,每条记录416字节 如果开启两个bolt,flush到hbase 28秒处理了6869条记录,每条记录416字节 (提升了6秒) 如果开启5个bolt,flush到hbase 19秒处理…

Flume+Kafka+Storm+Hbase+HDSF+Poi整合 需求: 针对一个网站,我们需要根据用户的行为记录日志信息,分析对我们有用的数据. 举例:这个网站www.hongten.com(当然这是一个我虚拟的电商网站),用户在这个网站里面可以有很多行为,比如注册,登录,查看,点击,双击,购买东西,加入购物车,添加记录,修改记录,删除记录,评论,登出等一系列我们熟悉的操作.这些操作都被记录在日志信息里面.我们要对日志信息进行分析. 本文中,我们对购买东西和加入购物车两个行为进行分析.然后…

kafka+storm+hbase实现计算WordCount. (1)表名:wc (2)列族:result (3)RowKey:word (4)Field:count 1.解决: (1)第一步:首先准备kafka.storm和hbase相关jar包.依赖如下: <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance&qu…

1.HBase Increment计数器 hbase counter的原理: read+count+write,正好完成,就是讲key的value读出,若存在,则完成累加,再写入,若不存在,则按"0"处理,再加上你需要累加的值. 传统上,如果没有 counter,当我们要给一个 column 的值 +1 或者其他数值时,就需要先从该 column 读取值,然后在客户端修改值,最后写回给 Region Server,即一个 Read-Modify-Write (RMW) 操作.在这样的过…

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-…

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据. Hadoop一般用在离线的分析计算中,而storm区别于hadoop,用在实时的流式计算中,被广泛用来进行实时日志处理.实时统计.实时风控等场景,当然也可以用在对数据进行实时初步的加工,存储到分布式数据库中如HBase,便于后续的查询.面对的大批量的数据的实时计算,storm实现了一个可扩展的.低延迟.可靠性和容错的分布式计算平台.1.对象介绍tuple:表示流中一个基本的处理单元,可以包括多个fi…

Flume-ng Flume是一个分布式.可靠.和高可用的海量日志采集.聚合和传输的系统. Flume的文档可以看http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html 官方的英文文档 介绍的比较全面. 不过这里写写自己的见解 这个是flume的架构图 从上图可以看到几个名词: Agent: 一个Agent包含Source.Channel.Sink和其他的组件.Flume就是一个或多个Agent构成的. Source:数据源.简单的说就是agent获取数据的入口…

转自:http://www.tuicool.com/articles/mMrQnu7 一 直以来都想接触Storm实时计算这块的东西,最近在群里看到上海一哥们罗宝写的Flume+Kafka+Storm的实时日志流系统的搭建文档,自己也 跟着整了一遍,之前罗宝的文章中有一些要注意点没提到的,以后一些写错的点,在这边我会做修正:内容应该说绝大部分引用罗宝的文章的,这里要谢谢罗宝兄 弟,还有写这篇文章@晨色星空J2EE也给了我很大帮助,这里也谢谢@晨色星空J2EE 之前在弄这个的时候,跟群里的一些人讨…

http://blog.csdn.net/weijonathan/article/details/18301321 一直以来都想接触Storm实时计算这块的东西,最近在群里看到上海一哥们罗宝写的Flume+Kafka+Storm的实时日志流系统的搭建文档,自己也跟着整了一遍,之前罗宝的文章中有一些要注意点没提到的,以后一些写错的点,在这边我会做修正:内容应该说绝大部分引用罗宝的文章的,这里要谢谢罗宝兄弟,还有写这篇文章@晨色星空J2EE也给了我很大帮助,这里也谢谢@晨色星空J2EE 之前在弄这个…

1.实时处理框架 即从上面的架构中我们可以看出,其由下面的几部分构成: Flume集群 Kafka集群 Storm集群 从构建实时处理系统的角度出发,我们需要做的是,如何让数据在各个不同的集群系统之间打通(从上面的图示中也能很好地说明这一点),即需要做各个系统之前的整合,包括Flume与Kafka的整合,Kafka与Storm的整合.当然,各个环境是否使用集群,依个人的实际需要而定,在我们的环境中,Flume.Kafka.Storm都使用集群. 2. Flume+Kafka整合 2.1 整合思路…