环境: 1.kafka+zookeeper 2.window平台 3.eclipse 设置: 1.kafka和zookeeper安装,另一篇有介绍(https://www.cnblogs.com/51python/p/10870258.html) 2.eclipse代码(建立maven工程) pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/20…

使用trident接口时,storm读取kafka数据会将kafka消费记录保存起来,将消费记录的位置保存在tridentTopology.newStream()的第一个参数里, 如果设置成从头开始消费,在单机情况下,消费记录没能保存下来,每次都是从头消费,但是在集群模式下,消费记录是被保存在zookeeper中的,再次提交集群运行并不会从头开始消费,而是从zookeeper中记录的位置开始消费,要想从新开始消费, 可以通过改变tridentTopology.newStream()的第一个参数来…

单机本地运行storm报错: 错误如下: java.lang.NullPointerException: null at test2.Spot2.nextTuple(Spot2.java:) ~[classes/:na] at backtype.storm.daemon.executor$fn__3371$fn__3386$fn__3415.invoke(executor.clj:) ~[storm-core-.jar:] at backtype.storm.util$async_loop$fn…

flume-1.6.0 kafka0.9.0.0 storm0.9.6 一.部署flume 1.解压 tar -xzvf apache-flume-1.6.0-bin.tar.gz -C ../app/ 2.在conf目录中添加自己的配置文件,内容是source.sink.channel的配置 cd ../app/apache-flume-1.6.0-bin/conf 新建配置文件flume-directory-kafka.conf,内容如下 # flume-directory-kafka.co…

集成 Flume/kafka/storm 是为了收集日志文件而引入的方法,最终将日志转到storm中进行分析.storm的分析方法见后面文章,这里只讨论集成方法. 以下为具体步骤及测试方法: 1.分别在各个服务器上启动 zookeeper/kafka/storm,[hadoop@master apache-flume-1.5.2-bin]$ jps1926 QuorumPeerMain3659 Kafka3898 Jps3787 core3726 nimbus3838 supervisor [h…

前面说过storm集群的部署,这篇主要介绍storm单机环境部署,其实他们之间很类似,就是将之前配置文件中所有的集群条目改成本机的地址即可,部署之前应该按前面solr和zookeeper单机环境部署那篇文章中,正确设置好zookeeper并且启动zookeeper服务,设置方法和前面完全一致,接下来开始配置storm,首先释放storm并且放到/usr/目录下,命令如下: $ .tar.gz $ mkdir /usr/storm $ / /usr/storm/ $ cd /usr/storm/a…

在基于Hadoop平台的很多应用场景中,我们需要对数据进行离线和实时分析,离线分析可以很容易地借助于Hive来实现统计分析,但是对于实时的需求Hive就不合适了.实时应用场景可以使用Storm,它是一个实时处理系统,它为实时处理类应用提供了一个计算模型,可以很容易地进行编程处理.为了统一离线和实时计算,一般情况下,我们都希望将离线和实时计算的数据源的集合统一起来作为输入,然后将数据的流向分别经由实时系统和离线分析系统,分别进行分析处理,这时我们可以考虑将数据源(如使用Flume收集日志)直接连接…

Flume-ng Flume是一个分布式.可靠.和高可用的海量日志采集.聚合和传输的系统. Flume的文档可以看http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html 官方的英文文档 介绍的比较全面. 不过这里写写自己的见解 这个是flume的架构图 从上图可以看到几个名词: Agent: 一个Agent包含Source.Channel.Sink和其他的组件.Flume就是一个或多个Agent构成的. Source:数据源.简单的说就是agent获取数据的入口…

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据. Hadoop一般用在离线的分析计算中,而storm区别于hadoop,用在实时的流式计算中,被广泛用来进行实时日志处理.实时统计.实时风控等场景,当然也可以用在对数据进行实时初步的加工,存储到分布式数据库中如HBase,便于后续的查询.面对的大批量的数据的实时计算,storm实现了一个可扩展的.低延迟.可靠性和容错的分布式计算平台.1.对象介绍tuple:表示流中一个基本的处理单元,可以包括多个fi…

转载自http://www.tuicool.com/articles/NzyqAn 在基于Hadoop平台的很多应用场景中,我们需要对数据进行离线和实时分析,离线分析可以很容易地借助于Hive来实现统计分析,但是对于实时的需求Hive就不合适了.实时应用场景可以使用Storm,它是一个实时处理系统,它为实时处理类应用提供了一个计算模型,可以很容易地进行编程处理.为了统一离线和实时计算,一般情况下,我们都希望将离线和实时计算的数据源的集合统一起来作为输入,然后将数据的流向分别经由实时系统和离线分析…