转发请注明原文地址:http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/6031398.html 最近协助同事优化一个并发消费kafka数据用来计算的任务,压测过程中发现有两个spout对应的topic消费速度明显低于其他topic的指标,每个spout分配10个并发消费速度到了1w左右完全就上不去了,通过监控埋点分析出spout以及下游的bolt代码块里面的业务代码执行耗时完全不高于其余可以正常消费的topic对应的spout组件. 最后只能摘出有问题的代码新做一个d…

本文主要介绍了Storm Spout,并以KafkaSpout为例,进行了说明. 概念 数据源(Spout)是拓扑中数据流的来源.一般 Spout 会从一个外部的数据源读取元组然后将他们发送到拓扑中.根据需求的不同,Spout 既可以定义为可靠的数据源,也可以定义为不可靠的数据源.一个可靠的 Spout 能够在它发送的元组处理失败时重新发送该元组,以确保所有的元组都能得到正确的处理:相对应的,不可靠的 Spout 就不会在元组发送之后对元组进行任何其他的处理. 一个 Spout 可以发送多个数据…

1. ISpout接口 ISpout作为实现spout的核心interface, spout负责feeding message, 并且track这些message. 如果需要Spout track发出的message, 必须给出message-id, 这个message-id可以是任意类型, 但是如果不指定或将message-id置空, storm就不会track这个message 必须要注意的是, spout线程会在一个线程中调用ack, fail, nextTuple, 所以不用考虑互斥,…

[命令]storm rebalance topology-name [-w wait-time-secs] [-n new-num-workers] [-e component=parallelism]*  storm rebalance mytopology -n 5 -e blue-spout=3 -e yellow-bolt=1 [链接] !!! Storm的消息保证机制 https://www.jianshu.com/p/d521c7c91298 Storm中Spout使用注意事项小结 …

最近利用闲暇时间,又重新研读了一下Storm.认真对比了一下Hadoop,前者更擅长的是,实时流式数据处理,后者更擅长的是基于HDFS,通过MapReduce方式的离线数据分析计算.对于Hadoop,本身不擅长实时的数据分析处理.两者的共同点都是分布式的架构,而且,都类似有主/从关系的概念.本文中我就不具体阐述Storm集群和Zookeeper集群如何部署的问题,我想通过一个实际的案例切入,分析一下如何利用Storm,完成实时分析处理数据的. Storm本身是Apache托管的开源的分布式实时计…

对于Storm,它有一个很重要的特性:“Guarantee no data loss” ——可靠性 很显然,要做到这个特性,必须要track每个data的去向和结果.Storm是如何做到的呢——acker机制. 先概括下acker所参与的工作流程: Spout创建一个新的Tuple时,会发一个消息通知acker去跟踪: Bolt在处理Tuple成功或失败后,也会发一个消息通知acker: acker会找到发射该Tuple的Spout,回调其ack或fail方法. 我们说RichBolt和Basi…

最近利用闲暇时间,又重新研读了一下Storm.认真对比了一下Hadoop,前者更擅长的是,实时流式数据处理,后者更擅长的是基于HDFS,通过MapReduce方式的离线数据分析计算.对于Hadoop,本身不擅长实时的数据分析处理.两者的共同点都是分布式的架构,而且,都类似有主/从关系的概念.本文中我就不具体阐述Strom集群和Zookeeper集群如何部署的问题,我想通过一个实际的案例切入,分析一下如何利用Storm,完成实时分析处理数据的. Storm本身是Apache托管的开源的分布式实时计…

1.Storm第一个Demo 2.Windows下基于eclipse的Storm应用开发与调试 3.Storm实例+mysql数据库保存 4.Storm原理介绍 5. flume+kafka+storm+mysql 实时架构 1.Storm第一个Demo Storm运行模式: 本地模式(Local Mode): 即Topology(相当于一个任务,后续会详细讲解)  运行在本地机器的单一JVM上,这个模式主要用来开发.调试. 远程模式(Remote Mode):在这个模式,我们把我们的Topol…

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 storm-0.9 apache-flume-1.6.0 一.Flume+Kafka+Storm架构设计 采集层:实现日志收集,使用负载均衡策略消息队列:作用是解耦及不同速度系统缓冲实时处理单元:用Storm来进行数据处理,最终数据流入DB中展示单元:数据可视化,使用WEB框架展示 二.案例:通过flume客户端向flume采集器发送日志,flume将日…

Storm 系列(二)实时平台介绍 本章中的实时平台是指针对大数据进行实时分析的一整套系统,包括数据的收集.处理.存储等.一般而言,大数据有 4 个特点: Volumn(大量). Velocity(高速). Variety(多样). Value(价值),因此针对大数据的实时平台有以下特点. 延退 :高延迟意味着实时性的缺失. 分布式 :互联网时代,大多数的系统都是部署在一套由多台廉价 Linux 服务器组成的集群上. 高性能 :高速产生的大量数据,通过计算分析获取其中的价值,这需要高性能可靠的处…

Storm系列二: Storm拓扑设计 在本篇中,我们就来根据一个案例,看看如何去设计一个拓扑, 如何分解问题以适应Storm架构,同时对Storm拓扑内部的并行机制会有一个基本的了解. 本章代码都在: git@github.com:zyzdisciple/storm_study.git 项目下的 user_behavior包下. 问题案例 有这样一种场景,在前端存在会话,我们会不断收到来自前端的消息,消息包含消息的发送时间,消息内容,结束标识, 消息的发送者, SessionId等其他信息,…

博客公告: (1)本博客全部博客文章搬迁至<博客虫>http://blogchong.com/ (2)文章相应的源代码下载链接參考博客虫站点首页的"代码GIT". (3)很多其它的相关文章更新,以及代码等.请关注博客虫站点,站点中有技术Q群,以及代码共享链接. (4)该博客内容还会继续更新,只是会慢一些. 该文档为实实在在的原创文档,转载请注明作者及出处. 类型 具体 备注 ² 该文档为原创模拟项目:流数据监控<1>文档<流数据监控设计文档>.相继会…

弄 <dependency> <groupId>org.apache.storm</groupId> <artifactId>storm-core</artifactId> <version>0.9.5</version> </dependency> 经常使用类 backtype.storm.topology.TopologyBuilder 用来建立topology. SpoutDeclarer backtyp…

Storm并行度 wordcount 统计job代码 public class WordCountTopology { private static final String SENTENCE_SPOUT_ID = "sentence-spout"; private static final String SPLIT_BOLT_ID = "split-bolt"; private static final String COUNT_BOLT_ID = "c…

storm开发解决问题点1.kafka消费速度跟不上问题 这个问题可以从加大topic partition进行解决,可以在topic正在运行时候运行命令 ./kafka-topics --alter --zookeeper rhel071:2181 --topic heartbeat --partitions 6进行扩容,并且只能往上扩容,不能减少partition.每个partition会对应一个storm的spout,所以能整体增加消费速度.当然如果kafka下面log挂了多个磁盘,那么多个…

1. 简介 是一个分布式, 高容错的 实时计算框架 Storm进程常驻内存, 永久运行 Storm数据不经过磁盘, 在内存中流转, 通过网络直接发送给下游 流式处理(streaming) 与 批处理(batch) 批处理(batch): MapReduce 微批处理(MircroBatch): Spark (性能上近似 Streaming, 但是还是有所不及) 流(streaming): Storm, Flink(其实Flink也可以做批处理) Storm MapReduce 流式处理 批处理…

storm作为第一款大数据领域的流式计算引擎,在2013年推出之后风头一时无二.后续虽然有spark streaming也作为流式计算的引擎,但storm依然在流式计算的江湖占有稳定的地位.直到2017年,flink作为流式计算引擎异军突起,几年间,风云突变,流计算言必谈flink. 诚然,flink对比storm和spark streaming都有很多优势,但作为早期storm的使用者,一直也很想了解storm这些年的发展. 通过梳理storm自己的发版说明,发现storm还是做了很多的事情,…

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…

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…

刚刚接触storm 对于滑动窗口的topN复杂模型有一些不理解,通过阅读其他的博客发现有两篇关于topN的非滑动窗口的介绍.然后转载过来. 下面是第一种: Storm的另一种常见模式是对流式数据进行所谓“streaming top N”的计算,它的特点是持续的在内存中按照某个统计指标(如出现次数)计算TOP N,然后每隔一定时间间隔输出实时计算后的TOP N结果. 流式数据的TOP N计算的应用场景很多,例如计算twitter上最近一段时间内的热门话题.热门点击图片等等. 下面结合Storm-S…

一.引言: 在storm发布到0.9.x以后,配置storm将会变得简单很多,也就是只需要配置zookeeper和storm即可,而不再需要配置zeromq和jzmq,由于网上面的storm配置绝大部分都是0.9以前的storm版本,所以有很多工作是不需要进行的,下面就storm的0.9.5版本在linux环境下进行配置进行详细解析. 由于配置storm只需要两个步骤,大大简化了配置,也是storm团队做了很大的努力,让程序员们专注于程序,让storm配置进行异常简单,好了,废话说了不少,下面正…

在上一篇博客中,我们通过Storm.Net.Adapter创建了一个使用Csharp编写的Storm Topology - wordcount.本文将介绍如何编写Java端的程序以及如何发布到测试的Storm环境中运行. 如果你觉得对你有帮助,欢迎Star和Fork,让更多人看到来帮助完善这个项目. STEP1: 克隆storm官方示例项目 storm-starter: $ git clone git://github.com/apache/storm.git && cd storm/ex…

我们知道storm的作用主要是进行流式计算,对于源源不断的均匀数据流流入处理是非常有效的,而现实生活中大部分场景并不是均匀的数据流,而是时而多时而少的数据流入,这种情况下显然用批量处理是不合适的,如果使用storm做实时计算的话可能因为数据拥堵而导致服务器挂掉,应对这种情况,使用kafka作为消息队列是非常合适的选择,kafka可以将不均匀的数据转换成均匀的消息流,从而和storm比较完善的结合,这样才可以实现稳定的流式计算,那么我们接下来开发一个简单的案例来实现storm和kafka的结合 s…

前面说过了Storm的测试项目,那么此时我们更想自己写一个小项目来练练手,首先我们自己的Windows系统上首先应该安装好maven,然后启动Eclipse for JavaEE版本,接下来开始建立项目并开发 注意,在开发过程中,无论是Windows还是Linux都要完全关闭防火墙,避免网络的问题 单击"File"->"New"->"Maven Project" 接下来的界面默认即可,单击Next 下一步,继续单击Next即可 然后,…

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…

[原]storm源码之storm代码结构[译]  说明:本文翻译自Storm在GitHub上的官方Wiki中提供的Storm代码结构描述一节Structure of the codebase,希望对正在基于Storm进行源码级学习和研究的朋友有所帮助. Storm的源码共分为三个不同的层次. 首先,Storm在设计之初就考虑到了兼容多语言开发.Nimbus是一个thrift服务,topologies被定义为Thrift结构体.Thrift的运用使得Storm可以被任意开发语言使用. 其次,Sto…

1.安装mvn 2.下载源代码 3.build mvn package 过程中出现问题,clojars.org 访问不了.通过私服映射clojars.org并在pom.xml中将dependency的地址改掉. 重新运行mvn package 发现问题: java.lang.RuntimeException: Pipe to subprocess seems to be broken! No output read.Shell Process Exception:/tmp/a3a2aead-49…

source code: package stormdemo; import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWriter; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileReader; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import java.util.HashMap; import jav…

1.创建maven项目: pom.xml: <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd&qu…

说明:本文翻译自Storm在GitHub上的官方Wiki中提供的Storm代码结构描述一节Structure of the codebase,希望对正在基于Storm进行源码级学习和研究的朋友有所帮助. Storm的源码共分为三个不同的层次. 首先,Storm在设计之初就考虑到了兼容多语言开发.Nimbus是一个thrift服务,topologies被定义为Thrift结构体.Thrift的运用使得Storm可以被任意开发语言使用. 其次,Storm的所有接口都是Java语言来定义的.因此,尽管…