本博文的主要内容有 .storm单机模式,打包,放到storm集群 .Storm的并发机制图 .Storm的相关概念 .附PPT 打包,放到storm集群去.我这里,是单机模式下的storm. weekend110-storm  ->   Export   ->   JAR file   -> 当然,这边,肯定是,准备工作已经做好了.如启动了zookeeper,storm集群. 上传导出的jar sftp> cd /home/hadoop/ sftp> put c:/d de…

一,目的 在学习的过程中,需要用到 PDI---一个开源的ETL软件.主要是用它来设计一些转换流程来处理数据.但是,在PDI中设计好的 transformation 是在本地的执行引擎中执行的,(参考源码中的 Trans.java ),现可以对DI加以改造:在DI中设计的转换,将之转换成Storm的Topology,然后再把该Topology提交到Storm集群中执行.这样,既可以利用DI强大的设计能力(因为在DI中可以设计各种各样的转换流程,这些用DI设计出来的 transformation流…

storm集群上运行的是一个个topology,一个topology是spouts和bolts组成的图.当我们开发完topology程序后将其打成jar包,然后在shell中执行storm jar xxxxxx.jar xxxxxxxClass就可以将jar包上传到storm集群的nimbus上,并执行topology.本文主要分析下topology的jar包是如何上传到nimbus上的.首先我们从storm的jar命令入手,jar命令的实现位于storm根目录的bin/storm文件里.定义如…

提交示例代码: 1  ); // 设置一个ack线程 9      conf.setDebug(true); // 设置打印所有发送的消息及系统消息 10      StormSubmitter.submitTopology("test", conf, builder.createTopology()); 11  }   1.构建 TopologyBuilder 对象 builder,主要用于对各个组件(bolt.spout)进行配置,TopologyBuilder主要属性字段定义如下…

一.Storm中执行的组件      我们知道,Storm的强大之处就是能够非常easy地在集群中横向拓展它的计算能力,它会把整个运算过程切割成多个独立的tasks在集群中进行并行计算.在Storm中,一个task就是执行在集群中的一个Spout或Bolt实例.      为了方便理解Storm怎样并行处理我们分给它的任务,这里我先介绍一下在集群中涉及到Topology的四种组件: Nodes(machines):集群中的节点,就是这些节点一起工作来执行Topology. Workers(JVM…

来自:https://storm.apache.org/documentation/Understanding-the-parallelism-of-a-Storm-topology.html http://blog.csdn.net/derekjiang/article/details/9040243 概念理解 原文中用了一张图来说明在一个storm cluster中,topology运行时的并发机制. 其实说白了,当一个topology在storm cluster中运行时,它的并发主要跟3个…

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…

Twitter Storm中Topology的状态 状态转换如下,Topology 的持久化状态包括: active, inactive, killed, rebalancing 四个状态. 代码上看到每种状态都可以转换成一些持久化 ( 写入到 zk 中的状态 ) 或者中间状态. (defn state-transitions [nimbus storm-id status] {:active {:monitor (reassign-transition nimbus storm-id) :in…

Spark是一个基于内存的分布式计算框架.执行在其上的应用程序,依照Action被划分为一个个Job.而Job提交执行的总流程.大致分为两个阶段: 1.Stage划分与提交 (1)Job依照RDD之间的依赖关系是否为宽依赖.由DAGScheduler划分为一个个Stage.并将每一个Stage提交给TaskScheduler: (2)Stage随后被提交,并由TaskScheduler将每一个stage转化为一个TaskSet: 2.Task调度与运行:由TaskScheduler负责将Task…

功能:提交一个新的Topology,并为Topology创建storm-id(topology-id),校验其结构,设置必要的元数据,最后为Topology分配任务. 实现源码: 1  ); Config conf = new Config(); 4  // 8对应 TOPOLOGY-MAX-TASK-PARALLELISM配置项的值 5  Conf.setMaxTaskParallelism(8);   system-topology! 功能: 验证用户提交的Topology,同时为提交的to…

一个topology的启动包括了三个步骤 1)创建TopologyBuilder,设置输入源,输出源 2)获取config 3)提交topology(这里不考虑LocalCluster本地模式) 以storm.starter的ExclamationTopology为例: public static void main(String[] args)throws Exception { TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder(); builder.…

1,分布式单词计数的流程 首先要有数据源,在SentenceSpout中定义了一个字符串数组sentences来模拟数据源.字符串数组中的每句话作为一个tuple发射.其实,SplitBolt接收SentenceSpout发射的tuple,它将每句话分割成每个单词,并将每个单词作为tuple发射.再次,WordCountBolt接收SplitBolt发送的tuple,它将接收到的每一个单词统计计数,并将 <单词:出现次数> 作为tuple发射.最后,ReportBolt接收WordCountB…

  ITransactionalSpout 基本事务Topology的Spout接口,内含两部分接口:协调Spout接口以及消息发送Blot接口. TransactionalSpoutBatchExecutor Bolt类型,用于执行ITransactionalSpout中的消息发送Bolt节点. TransactionalSpoutCoordinator Spout类型,用于执行ITransactionalSpout中的协调Spout节点,是系统中唯一的Spout节点,具体功能为初始化事务以及…

本文转自:https://www.linuxidc.com/Linux/2018-02/150886.htm 一.Spark on Standalone 1.spark集群启动后,Worker向Master注册信息 2.spark-submit命令提交程序后,driver和application也会向Master注册信息 3.创建SparkContext对象:主要的对象包含DAGScheduler和TaskScheduler 4.Driver把Application信息注册给Master后,Ma…

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新加节点,重启topology后,出现错误 如果检查了CPU和内存不高后,还出现 java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread  ,此时需要检查linux最大支持的线程数. ulimit -u 查询当前整个系统已用的线程或进程数pstree -p | wc -l vi /etc/security/limits.d/90-nproc.confcat /etc/security/limits.conf 修改可支…

在很多项目中暴力测试时会出现多次点击执行一个方法  可以用下面的语句进行解决 //先将未到时间执行前的任务取消. [[self class] cancelPreviousPerformRequestsWithTarget:self selector:@selector(commitImageAction) object:sender]; [self performSelector:@selector(commitImageAction) withObject:sender afterDelay:…

public static void delModelReturn(string performanceId,DateTime? effectiveDate=null) { using (SqlConnection con = GetEditorConnection()) { con.Open(); using (SqlCommand command = con.CreateCommand()) { SqlTransaction st = con.BeginTransaction(); comm…

(2015年1月31日) 课程目录 01-storm基本概念 02-storm编程规范及demo编写 03-storm的topology提交执行 04-kafka介绍 05-kafka集群部署及客户端编程 06-kafka消费者java客户端编程 07-kafka整合storm…

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架. Hadoop 以一种可靠.高效.可伸缩的方式进行数据处理适用人群有一定Java基础的学生或工作者课程简介 Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架. Hadoop 以一种可靠.高效.可伸缩的方式进行数据处理. Hadoop 是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理. Hadoop 是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度. Hadoop 还…

最新在学习hadoop .storm大数据相关技术,发现网上hadoop .storm 相关学习视频少之又少,这里整理了传智播客段海涛老师的hadoop学习视频,出来给大家学习交流. 视频下载地址:http://demo.liuy88.cn/jp0731.html 第一天        hadoop的基本概念  伪分布式hadoop集群安装  hdfs mapreduce 演示 01-hadoop职位需求状况.avi  02-hadoop课程安排.avi  03-hadoop应用场景.avi  …

流式(streaming)和批量( batch):流式数据,实际上更准确的说法应该是unbounded data(processing),也就是无边界的连续的数据的处理:对应的批量计算,更准确的说法是bounded data(processing),亦即有明确边界的数据的处理. 近年来流式计算框架编程接口的标准化,傻瓜化,SQL化日渐有走上台面的趋势.各家计算框架都开始认真考虑相关的问题,俨然成为大家竞争的热点方向. Dataflow模型:是谷歌在处理无边界数据的实践中,总结的一套SDK级别的解…

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…

配置好storm之后就可以开始在eclipse里面写topology了. 下面是我在网上搜到的一个简单的例子,我按照自己的理解注释了一下. 第一步,创建mvn工程 这是pom.xml文件 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://m…

近期公司有个需求.须要在后端应用server上实时获取STORM集群的执行信息和topology相关的提交和控制,经过几天对STORM UI和CMD源代码的分析,得出能够通过其thrift接口调用实现这些功能.先下载一个thrift库进行编码和安装.关于thrift能够參见这个地方. 安装完毕后,从STORM源代码中将storm.thrift复制到thrift文件夹下. 输入: hrift -gen cpp storm.thrift 会得到一个gen-cpp文件夹,里面就是thrift先关脚本的…

概要 storm cluster可以想像成为一个工厂,nimbus主要负责从外部接收订单和任务分配.除了从外部接单,nimbus还要将这些外部订单转换成为内部工作分配,这个时候nimbus充当了调度室的角色.supervisor作为中层干部,职责就是生产车间的主任,他的日常工作就是时刻等待着调度到给他下达新的工作.作为车间主任,supervisor领到的活是不用自己亲力亲为去作的,他手下有着一班的普通工人.supervisor对这些工人只会喊两句话,开工,收工.注意,讲收工的时候并不意味着wor…

2.1 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Hadoop集群表面上看很类似.但是Hadoop上运行的是MapReduce jobs,而在Storm上运行的是拓扑(topology),这两者之间是非常不一样的.一个关键的区别是: 一个MapReduce job最终会结束,…