目录 storm编程指南 (一)创建spout (二)创建split-bolt (三)创建wordcount-bolt (四)创建report-bolt (五)创建topo storm编程指南 @(博客文章)[storm|大数据] 本文介绍了storm的基本编程,关于trident的编程,请见??? 本示例使用storm运行经典的wordcount程序,拓扑如下: sentence-spout->split-bolt->count-bolt->report-bolt 分别完成句子的产生.…

目录 storm-kafka编程指南 一.原理及关键步骤介绍 (一)使用storm-kafka的关键步骤 1.创建ZkHosts 2.创建KafkaConfig 3.设置MultiScheme 4.创建Spout 5.建立拓扑: (二)当拓扑出错时,如何从上一次的kafka位置继续处理消息 (三)结果写回kafka 二.完整示例 (一)简介 (二)单词拆分 (三)定义拓扑行为 1.定义kafka的相关配置 2.定义拓扑,进行单词统计后,写入一个分布式内存中. 3.从分布式内存中读取结果并进行输出…

目录 trident原理及编程指南 一.理论介绍 1.trident是什么? 2.trident处理单位 3.事务类型 二.编程指南 1.定义输入流 2.统计单词数量 3.输出统计结果 4.split的字义 三.使用kafka作为数据源 1.定义kafka相关配置 2.从kafka中读取消息并处理 3.提交拓扑: trident原理及编程指南 @(博客文章)[storm|大数据] 一.理论介绍 1.trident是什么? Trident is a high-level abstraction f…

Spark结构式流编程指南 概览 Structured Streaming 是一个可拓展,容错的,基于Spark SQL执行引擎的流处理引擎.使用小量的静态数据模拟流处理.伴随流数据的到来,Spark SQL引擎会逐渐连续处理数据并且更新结果到最终的Table中.你可以在Spark SQL上引擎上使用DataSet/DataFrame API处理流数据的聚集,事件窗口,和流与批次的连接操作等.最后Structured Streaming 系统快速,稳定,端到端的恰好一次保证,支持容错的处理. 小…

Spark Streaming 编程指南 概述 一个入门示例 基础概念 依赖 初始化 StreamingContext Discretized Streams (DStreams)(离散化流) Input DStreams 和 Receivers(接收器) DStreams 上的 Transformations(转换) DStreams 上的输出操作 DataFrame 和 SQL 操作 MLlib 操作 缓存 / 持久性 Checkpointing Accumulators, Broadcas…

目录 Overview Quick Example Programming Model Basic Concepts Handling Event-time and Late Data Fault Tolerance Semantics API using Datasets and DataFrames Creating streaming DataFrames and streaming Datasets Input Sources Schema inference and partition…

从16年4月5号开始学习kafka,后来由于项目需要又涉及到了storm. 经过几天的扫盲,到今天16年4月13日,磕磕碰碰的总算是写了一个kafka+storm的HelloWorld的例子. 为了达到前人栽树后人乘凉的知识共享的目的,我尝试着梳理一下过程. ====实例需求 由kafka消息队列源源不断生产数据,然后由storm进行实时消费. 大家可以设想这些数据源是不同商品的用户行为操作行为,我们是不是就可以实时观测到用户关注商品的热点呢? ====环境准备 (1)Linux: 公司暂时没有…

Spark Streaming 编程指南 Overview A Quick Example Basic Concepts Linking Initializing StreamingContext Discretized Streams (DStreams) Input DStreams and Receivers Transformations on DStreams Output Operations on DStreams DataFrame and SQL Operations MLli…

Flink 的流数据 API 编程指南 Flink 的流数据处理程序是常规的程序 ,通过再流数据上,实现了各种转换 (比如 过滤, 更新中间状态, 定义窗口, 聚合).流数据可以来之多种数据源 (比如, 消息队列, socket 流, 文件). 通过sink组件落地流计算的最终结果,比如可以把数据落地文件系统,标准输出流比如命令行界面, Flink 的程序可以运行在多种上下文环境 ,可以单独只是Flink api,也可以嵌入其他程序. execution可以运行在本地的 JVM里, 也可以 运行…

Structured Streaming 编程指南 概述 快速示例 Programming Model (编程模型) 基本概念 处理 Event-time 和延迟数据 容错语义 API 使用 Datasets 和 DataFrames 创建 streaming DataFrames 和 streaming Datasets Input Sources (输入源) streaming DataFrames/Datasets 的模式接口和分区 streaming DataFrames/Dataset…