初入Storm 前言 学习Storm已经有两周左右的时间,但是认真来说学习过程确实是零零散散,遇到问题去百度一下,找到新概念再次学习,在这样的一个循环又不成体系的过程中不断学习Storm. 前人栽树,后人乘凉,也正是因为网上有这样多热心的人,分享自己的见解,才能够让开发变得更简单.也正是基于这个目的,同时公司恰好是做大数据的,预计还有相当长的时间需要深入Storm,决定写一下Storm系列相关知识. 正文 在大数据处理中,目前来看,有这样三种主要的数据处理方式,以hadoop为主的大数据批处理框…

1.是什么构成一个可运行的topology? worker processes(worker进程),executors(线程)和tasks. 一台Storm集群里面的机器可能运行一个或多个worker进程,一个worker进程运行一个特定topology的executors. 一个worker进程可能运行一个或多个executors.每个executor是一个线程.一个executor运行同一个spout或者bolt的一个或多个task. 一个task完成具体的数据处理. 一个worker进程执…

不多说,直接上干货! Stream消息流是Storm中最关键的抽象,是一个没有边界的Tuple序列. Stream Grouping 消息流组是用来定义一个流如何分配到Tuple到Bolt. Stream消息流和Stream Grouping消息流组 Storm核心的抽象概念是“流”.流是一个分布式并行创建和处理的无界的连续元组(Tuple).流通过给流元组中字段命名来定义.在默认情况下,元组可以包含整型.长整型.短整型.字节.字符串.双精度浮点数.单精度浮点数.布尔型和字节数组. Stream…

Storm 系列(二)实时平台介绍 本章中的实时平台是指针对大数据进行实时分析的一整套系统,包括数据的收集.处理.存储等.一般而言,大数据有 4 个特点: Volumn(大量). Velocity(高速). Variety(多样). Value(价值),因此针对大数据的实时平台有以下特点. 延退 :高延迟意味着实时性的缺失. 分布式 :互联网时代,大多数的系统都是部署在一套由多台廉价 Linux 服务器组成的集群上. 高性能 :高速产生的大量数据,通过计算分析获取其中的价值,这需要高性能可靠的处…

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 ex…

伴随着信息科技日新月异的发展,信息呈现出爆发式的膨胀,人们获取信息的途径也更加多样.更加便捷,同时对于信息的时效性要求也越来越高.举个搜索场景中的例子,当一个卖家发布了一条宝贝信息时,他希望的当然是这个宝贝马上就可以被卖家搜索出来.点击.购买啦,相反,如果这个宝贝要等到第二天或者更久才可以被搜出来,估计这个大哥就要骂娘了.再举一个推荐的例子,如果用户昨天在淘宝上买了一双袜子,今天想买一副泳镜去游泳,但是却发现系统在不遗余力地给他推荐袜子.鞋子,根本对他今天寻找泳镜的行为视而不见,估计这哥们心里就…

Storm 系列(一)基本概念 Apache Storm(http://storm.apache.org/)是由 Twitter 开源的分布式实时计算系统. Storm 可以非常容易并且可靠地处理无限的数据流.对比 Hadoop 的批处理, Storm 是一个实时的.分布式的.具备高容错的计算系统. Storm 的使用场景非常广泛,比如实时分析.在线机器学习.分布式 RPC.ETL 等.Storm 非常高效,在一个多节点集群上每秒钟可以轻松处理上百万条的消息. Storm 还具有良好的可扩展性和…

Storm系列三: Storm消息可靠性保障 在上一篇 Storm系列二: Storm拓扑设计 中我们已经设计了一个稍微复杂一点的拓扑. 而本篇就是在上一篇的基础上再做出一定的调整. 在这里先大概提一下上一篇的业务逻辑, 我们会不断收到来自前端的消息,消息包含消息的发送时间,消息内容,结束标识, 消息的发送者, SessionId等其他信息, 我们需要做的事情是当接收到消息之后,根据SessionId判断是否属于同一消息, 如果是的话将内容拼接, 如果结束标识为 true, 表示会话已结束,则存…

Storm系列二: Storm拓扑设计 在本篇中,我们就来根据一个案例,看看如何去设计一个拓扑, 如何分解问题以适应Storm架构,同时对Storm拓扑内部的并行机制会有一个基本的了解. 本章代码都在: git@github.com:zyzdisciple/storm_study.git 项目下的 user_behavior包下. 问题案例 有这样一种场景,在前端存在会话,我们会不断收到来自前端的消息,消息包含消息的发送时间,消息内容,结束标识, 消息的发送者, SessionId等其他信息,…

概念,见博客 Storm概念学习系列之stream grouping(流分组) Storm的stream grouping的Shuffle Grouping 它是随机分组,随机派发stream里面的tuple,保证polt的每个人物接收到的tuple数目相同.(它能实现较好的负载均衡) 如果工作中没有特殊要求,一般用Shuffle Grouping. 编写StormTopologyShufferGrouping.java package zhouls.bigdata.stormDemo; imp…