不多说,直接上干货! Storm的雪崩问题的解决办法1: Storm概念学习系列之并行度与如何提高storm的并行度 Storm的雪崩问题的解决办法2:…

把stream当做一列火车, tuple当做车厢,spout当做始发站,bolt当做是中间站点!!! 见 Storm概念学习系列之Spout数据源 Storm概念学习系列之Topology拓扑 Storm概念学习系列之Blot消息处理者 Storm概念学习系列之Tuple元组…

不多说,直接上干货! storm的设计思想 在 Storm 中也有对流(Stream)的抽象,流是一个不间断的.无界的连续 Tuple(Storm在建模事件流时,把流中的事件抽象为 Tuple 即元组).Storm 认为每个流都有一个 Stream 源,也就是原始元组的源头,所以它将这个源头抽象为 Spout, Spout 可能连接 Twitter API 并不断发出推文( Tweet),也可能从某个队列中不断读取队列元素并装配为 Tuple 发射. 有了源头即 Spout 也就是有了流,同样的…

不多说,直接上干货! 至于为什么,有storm的定时任务.这个很简单.但是,这个在工作中非常重要! 假设有如下的业务场景 这个spoult源源不断地发送数据,boilt呢会进行处理.然后呢,处理后的结果,假设要写到mysql里面. 假设,spout有几十万条,这么过来.写入到bolt,意味着,它一秒钟要调用mysql几十万此.即操作频率太快,这样导致会出现问题.   所以,很有必要进行storm的定时任务!!! storm的定时任务,它可以每隔指定的时间将数据整合一次存入数据库. 见博客 Sto…

这个概念,对于理解storm很有必要. 1.worker进程死掉 worker是真实存在的.可以jps查看. 正是因为有了storm的可靠性,所以storm会重新启动一个新的worker进程. 2.supervisor进程死掉 不会影响之前已经提交的topology的执行,只是后期不能再想这个节点分配任务罢了. 3.nimbus进程死掉 不会影响之前已经提交的topology的执行,只是后期不能再想这个节点分配任务罢了. 4.节点宕机 5.ack/fail消息确认机制 见博客 Storm编程入门…

不多说,直接上干货! Storm核心组件 了解 Storm 的核心组件对于理解 Storm 原理非常重要,下面介绍 Storm 的整体,然后介绍 Storm 的核心. Storm 集群由一个主节点和多个工作节点组成.主节点运行一个名为“Nimbus”的守护进程,工作节点都运行一个名为“Supervisor”的守护进程,两者的协调工作由 ZooKeeper 来完成, ZooKeeper 用于管理集群中的不同组件. 每一个工作节点上运行的 Supervisor 监听分配给它那台机器的工作,根据需要启…

不多说,直接上干货! storm简介 Storm 是 Twitter 开源的.分布式的.容错的实时计算系统,遵循 Eclipse Public License1.0. Storm 通过简单的 API 使开发者可以可靠地处理无界持续的流数据,进行实时计算. Twitter Storm 是使用 Clojure(发音同 closure)语言实现的. Clojure 是 Lisp 语言的一种现代方言.类似于 Lisp, Clojure 支持一种功能性编程风格,但 Clojure 还引入了一些特性来简化多…

不多说,直接上干货! storm的功能 Storm 有许多应用领域:实时分析.在线机器学习.持续计算.分布式 RPC(远过程调用协议,一种通过网络从远程计算机程序上请求服务). ETL(Extraction-Transformation-Loading 的缩写,即数据抽取.转换和加载)等. 下面介绍 Storm 的三大主要应用 (1)流处理( stream processing) Storm 可用来实时处理新数据和更新数据库,兼具容错性和可扩展性,即 Storm 可以用来处理源源不断流进来的消息…

不多说,直接上干货! storm的特性 Storm 是一个开源的分布式实时计算系统,可以简单.可靠地处理大量的数据流. Storm支持水平扩展,具有高容错性,保证每个消息都会得到处理,而且处理速度很快(在一个小集群中,每个节点每秒可以处理数以百万计的消息). Storm 的部署和运维都很便捷,而且更为重要的是,可以使用任意编程语言来开发应用. 下面介绍 Storm 的特点(1)编程模型简单 在大数据处理方面, Hadoop 为开发者提供了 MapReduce 原语,使并行批处理程序变得非常简单和…

不多说,直接上干货! Storm与Hadoop的角色和组件比较 Storm 集群和 Hadoop 集群表面上看很类似.但是 Hadoop 上运行的是 MapReduce 作业,而在 Storm 上运行的是拓扑 Topology,这两者之间是非常不同的.一个关键的区别是:一个MapReduce 作业最终会结束,而一个 Topology 拓扑会永远运行(除非手动杀掉).表 1-1 列出了 Hadoop 与 Storm 的不同之处. 如果只用一个短语来描述 Storm,可能会是这样:分布式实时计算系统…