http://www.michael-noll.com/blog/2012/10/16/understanding-the-parallelism-of-a-storm-topology/ 这篇文章好好读一读.…

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…

Storm入门教程 1. Storm基础 Storm Storm主要特点 Storm基本概念 Storm调度器 Storm配置 Guaranteeing Message Processing(消息处理保障机制) Daemon Fault Tolerance(守护线程容错机制) 理解Storm拓扑的并行 Tutorial Local模式 本地模式的通用配置: 在生产环境中运行Topologies 通用配置 杀死topology 更新运行中的topology 监控topology Local模式 本…

Twitter Storm: 在生产集群上运行topology 发表于 2011 年 10 月 07 日 由 xumingming 作者: xumingming | 可以转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明网址: http://xumingming.sinaapp.com/185/twitter-storm-在生产集群上运行topology/ 本文翻译自: https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Running-topologi…

关于,storm的启动我这里不多说了. 见博客 storm的3节点集群详细启动步骤(非HA和HA)(图文详解) 建立stormDemo项目 Group Id :  zhouls.bigdata Artifact Id : stormDemo Package : stormDemo <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-i…

前期博客 Storm编程入门API系列之Storm的Topology默认Workers.默认executors和默认tasks数目 继续编写 StormTopologyMoreWorker.java package zhouls.bigdata.stormDemo; import java.util.Map; import org.apache.storm.Config; import org.apache.storm.LocalCluster; import org.apache.storm.…

前期博客 Storm编程入门API系列之Storm的Topology默认Workers.默认executors和默认tasks数目 Storm编程入门API系列之Storm的Topology多个Workers数目控制实现 继续编写 StormTopologyMoreExecutor.java package zhouls.bigdata.stormDemo; import java.util.Map; import org.apache.storm.Config; import org.apac…

前期博客 Storm编程入门API系列之Storm的Topology默认Workers.默认executors和默认tasks数目 Storm编程入门API系列之Storm的Topology多个Workers数目控制实现 继续编写 StormTopologyMoreTask.java package zhouls.bigdata.stormDemo; import java.util.Map; import org.apache.storm.Config; import org.apache.s…

一. Storm集群组件 Storm集群中包含两类节点:主控节点(Master Node)和工作节点(Work Node).其分别对应的角色如下: 主控节点(Master Node)上运行一个被称为Nimbus的后台程序,它负责在Storm集群内分发代码,分配任务给工作机器,并且负责监控集群运行状态.Nimbus的作用类似于Hadoop中JobTracker的角色. 每个工作节点(Work Node)上运行一个被称为Supervisor的后台程序.Supervisor负责监听从Nimbus分配给…

概念,见博客 Storm概念学习系列之storm的定时任务 Storm的定时任务,分为两种实现方式,都是可以达到目的的. 我这里,分为StormTopologyTimer1.java   和  StormTopologyTimer2.java 编写代码StormTopologyTimer1.java 我这里,用的是shuffleGrouping方式.若大家不懂的话,见我下面的博客 Storm编程入门API系列之Storm的Topology的stream grouping //设置定时任务 con…

概念,见博客 Storm概念学习系列之storm的可靠性  什么业务场景需要storm可靠性的ACK确认机制? 答:想要保住数据不丢,或者保住数据总是被处理.即若没被处理的,得让我们知道. public void nextTuple() { num++; System.out.println("spout:"+num); int messageid = num; //开启消息确认机制,就是在发送数据的时候发送一个messageid,一般情况下,messageid可以理解为mysql数据…

基础 http://os.51cto.com/art/201308/408739.htm   模型 http://www.cnblogs.com/linjiqin/archive/2013/05/28/3104016.html 一.Storm基本概念 在运行一个Storm任务之前,需要了解一些概念: Topologies Streams Spouts Bolts Stream groupings Reliability Tasks Workers Configuration Storm集群和Ha…

作者: xumingming | 可以转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明网址: http://xumingming.sinaapp.com/736/twitter-storm-transactional-topolgoy/ 本文翻译自: https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Transactional-topologies 概述 Storm通过保证每个tuple至少被处理一次来提供 可靠的数据处理 .关于这一点最常被问到的问…

一.storm与Hadoop对比 Hadoop: 全量数据处理使用的大多是鼎鼎大名的hadoop或者hive,作为一个批处理系统,hadoop以其吞吐量大.自动容错等优点,在海量数据处理上得到了广泛的使用. Hadoop下的Map/Reduce框架对于数据的处理流程是: 1. 将要处理的数据上传到Hadoop的文件系统HDFS中. 2. Map阶段 a)   Master对Map的预处理:对于大量的数据进行切分,划分为M个16~64M的数据分片(可通过参数自定义分片大小) b)   调用Mapp…

1.1.课程的背景 Storm是什么? 为什么学习Storm? Storm是Twitter开源的分布式实时大数据处理框架,被业界称为实时版Hadoop. 随着越来越多的场景对Hadoop的MapReduce高延迟无法容忍,比如网站统计.推荐系统.预警系统.金融系统(高频交易.股票)等等, 大数据实时处理解决方案(流计算)的应用日趋广泛,目前已是分布式技术领域最新爆发点,而Storm更是流计算技术中的佼佼者和主流. 按照storm作者的说法,Storm对于实时计算的意义类似于Hadoop对于批处理…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. TridentTopology是storm提供的高层使用接口,常见的一些SQL中的操作在tridenttopology提供的api中都有类似的影射.关于TridentTopology的使用及运行原理,当前进行详细分析的文章不多. 从TridentTopology到vanilla topology(普通的topology)由三个层次组成: 面向最终用户的概念stream, operation 利用planner将tridenttopology转换成vanill…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 本文详细分析TridentTopology的可靠性实现, TridentTopology通过transactional spout与transactional state相结合,能够做到tuple“只被处理一次,不多也不少”.也就是做到事务性处理exactly-once,要么成功,要么失败. 而一般的storm topology是无法保证eactly-once的处理的,它们要么是at-least-once(至少被处理一次,有可能被处理多次):要么是at-mo…

有代码的书籍看起来就是爽,看完顺便跑个demo,感觉很爽! 场景分析 主要是利用apache的访问日志来进行分析统计 如用户的IP来源,来自哪个国家或地区,用户使用的Os,浏览器等信息,以及像搜索的热词等信息的统计 这里日志信息如下 24.25.135.19 - - [1-01-2011:06:20:31 -0500] "GET / HTTP/1.1" 200 864 "http://www.adeveloper.com/resource.html" "M…

阅读目录 Storm来源 初探 再探 构建第一个版本 被Twitter收购 开源的Storm 发布之后 Storm的技术演进 构建开发者社区版 离开Twitter 提交到Apache Apache孵化 结论 Apache Storm 最近成为了ASF的顶级项目,这对于该项目和我个人而言是一个重大的里程碑.很难想像4年前Storm只是我脑海中的一个想法,但现在却成为了一个有着大社区支持并被无数企业使用的繁荣项目.在此我将在本文中回首Storm的成长历程及其经验教训. 我会根据我当初必须要克服的主要…

作者: xumingming | 可以转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明网址: http://xumingming.sinaapp.com/811/twitter-storm-code-analysis-coordinated-bolt/ 关于Twitter Storm的新特性: Transactional Topology 被问到的最多的问题是: Storm是怎么知道一个Bolt处理完成了它所有的tuple的? 其实要做到这一点还是有蛮多事情要做的, 幸运的是Sto…

转自:http://xumingming.sinaapp.com/127/twitter-storm如何保证消息不丢失/ storm保证从spout发出的每个tuple都会被完全处理.这篇文章介绍storm是怎么做到这个保证的,以及我们使用者怎么做才能充分利用storm的可靠性特点. 一个tuple被”完全处理”是什么意思? 就如同蝴蝶效应一样,从spout发射的一个tuple可以引起其它成千上万个tuple因它而产生, 想想那个计算一篇文章中每个单词出现次数的topology. Topolog…

======================================== 3.  storm与hdfs的整合使用 3.1.功能需求: 实现随机发送订单数据,从计算订单的总金额,然后将订单中的数据写入到hdfs永久保存. 详见代码.…

一.Storm核心概念 1.1 Topologies(拓扑) 一个完整的Storm流处理程序被称为Storm topology(拓扑).它是一个是由Spouts 和Bolts通过Stream连接起来的有向无环图,Storm会保持每个提交到集群的topology持续地运行,从而处理源源不断的数据流,直到你将主动其杀死(kill)为止. 1.2 Streams(流) Stream是Storm中的核心概念.一个Stream是一个无界的.以分布式方式并行创建和处理的Tuple序列.Tuple可以包含大多…

一.Storm核心概念 1.1 Topologies(拓扑) 一个完整的 Storm 流处理程序被称为 Storm topology(拓扑).它是一个是由 Spouts 和 Bolts 通过 Stream 连接起来的有向无环图,Storm 会保持每个提交到集群的 topology 持续地运行,从而处理源源不断的数据流,直到你将主动其杀死 (kill) 为止. 1.2 Streams(流) Stream 是 Storm 中的核心概念.一个 Stream 是一个无界的.以分布式方式并行创建和处理的…

Understanding the Parallelism of a Storm Topology What makes a running topology: worker processes, executors and tasks 在一个Strom集群中,实际运行一个topology有三个主要的实体 Worker processes Executors (threads) Tasks 下面是一张草图简单说明他们之间的关系: A worker process executes a subse…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 本文从外部消息在worker进程内部的转化,传递及处理过程入手,一步步分析在worker-data中的数据项存在的原因和意义.试图从代码实现的角度来回答,如果是从头开始实现worker的话,该如何来定义消息接口,如何实现各自接口上的消息处理. Topology到Worker的映射关系 Topology由Spout,Bolt组成,其逻辑关系大体如下图所示. 无论是Spout或Bolt的处理逻辑都需要在进程或线程内执行,那么它们与进程及线程间的映射关系又是如何呢…

Storm中涉及到了很多组件,例如nimbus,supervisor等等,在参考了这两篇文章之后,对这个有了更好的理解. Understanding the parallelism of a Storm topology https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Understanding-the-parallelism-of-a-Storm-topology http://www.cnblogs.com/yufengof/p/storm-worker-e…

storm简介 Storm是一个分布式实时流式计算平台,支持水平扩展,通过追加机器就能提供并发数进而提高处理能力:同时具备自动容错机制,能自动处理进程.机器.网络等异常. 它可以很方便地对流式数据进行实时处理和分析,能运用在实时分析.在线数据挖掘.持续计算以及分布式 RPC 等场景下.Storm 的实时性可以使得数据从收集到处理展示在秒级别内完成,从而为业务方决策提供实时的数据支持. storm vs spark streaming storm适用场景 需要纯实时,不能忍受1秒以上延迟的场景下使…

Understanding the Internal Message Buffers of Storm Jun 21st, 2013 Table of Contents Internal messaging within Storm worker processes Illustration Detailed description Worker processes Executors Where to go from here How to configure Storm's internal…

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…