import java.io.File; import java.io.IOException; import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; import org.apache.commons.io.FileUtils; import backtype.storm.Config; imp…

前言:阅读笔记 storm和hadoop集群非常像.hadoop执行mr.storm执行topologies. mr和topologies最关键的不同点是:mr执行终于会结束,而topologies永远执行直到你kill. storm集群有两种节点:master和worker. master执行一个后台进程Nimbus,和hadoop的jobtracker相似. Nimbus负责在集群中分发代码.为工作节点分配任务,并监控故障. worker执行一个后台进程Supervisor. supervi…

package com.mengyao.storm; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; import org.apache.commons.io.FileUtils; import…

准备工作: 将运行Scala-Eclipse的机器节点(CloudDeskTop)内存调整至4G,因为需要在该节点上跑本地(local)Spark程序,本地Spark程序会启动Worker进程耗用大量内存资源 本地运行模式(主要用于调试) 1.首先将Spark的所有jar包拷贝到hadoop用户家目录下 [hadoop@CloudDeskTop spark-2.1.1]$ pwd /software/spark-2.1.1 [hadoop@CloudDeskTop spark-2.1.1]$ c…

例子需求: spout:向后端发送{"sentence":"my dog has fleas"}.一般要连数据源,此处简化写死了. 语句分割bolt(SplitSentenceBolt):订阅spout发送的tuple.每收到一个tuple,bolt会获取"sentence"对应值域的值,然后分割为一个个的单词.最后,每个单词向后发送1个tuple: {"word":"my"} {"word&qu…

需求:计算单词在文档中出现的次数,每出现一次就累加一次 遇到的问题 这个问题是<scope>provided</scope>作用域问题 https://www.cnblogs.com/biehongli/p/8316885.html 这个问题是需要把从文件中读取的内容放入list 代码如下 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://m…

一:自定义实现InputFormat *数据源来自于内存 *1.InputFormat是用于处理各种数据源的,下面是实现InputFormat,数据源是来自于内存. *1.1 在程序的job.setInputFormatClass(MyselfmemoryInputFormat.class); *1.2 实现InputFormat,extends InputFormat< , >,实现其中的两个方法,分别是getSplits(..),createRecordReader(..). *1.3 g…

java.lang.NoClassDefFoundError: backtype/storm/topology/IRichSpout at java.lang.Class.getDeclaredMethods0(Native Method) at java.lang.Class.privateGetDeclaredMethods(Class.java:2701) at java.lang.Class.privateGetMethodRecursive(Class.java:3048) at ja…

   前言: 根据前面的几篇博客学习,现在可以进行MapReduce学习了.本篇博客首先阐述了MapReduce的概念及使用原理,其次直接从五个实验中实践学习(单词计数,二次排序,计数器,join,分布式缓存). 一 概述 定义 MapReduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE).这样做的好处是可以在任务被分解后,可以通过大量机器进行并行计算,减少整个操作的时间. 适用范围:数据量大,但是数据种类小可以放入内存. 基…

Hadoop分布环境搭建步骤: 1.软硬件环境 CentOS 7.2 64 位 JDK- 1.8 Hadoo p- 2.7.4 2.安装SSH sudo yum install openssh-clients openssh-server 测试: ssh localhost 测试完事 exit命令退出 3.安装JAVA环境 sudo yum install java-1.8.0-openjdk java-1.8.0-openjdk-devel 配置:目录root/下面的bashrc文件结尾添加:…