官方英文文档:http://storm.apache.org/documentation/Documentation.html 本文是学习笔记,转载整合加翻译,主要是为了便于学习. 一.基本概念 参考:http://storm.apache.org/documentation/Concepts.html 此段转自:http://xumingming.sinaapp.com/117/twitter-storm%E7%9A%84%E4%B8%80%E4%BA%9B%E5%85%B3%E9%94%AE…

Storm学习笔记 - 消息容错机制 文章来自「随笔」 http://jsynk.cn/blog/articles/153.html 1. Storm消息容错机制概念 一个提供了可靠的处理机制的spout需要记录自己emit(发射)的tuple(消息元祖),当下游bolt处理tuple或者子tuple失败时spout能够重新发射. Storm通过调用Spout的nextTuple()发送一个tuple.为实现可靠的消息处理,首先要给每个发出的tuple带上唯一的ID,并且将ID作为参数传递给So…

Storm学习笔记 - Storm初识 1. Strom是什么? Storm是一个开源免费的分布式计算框架,可以实时处理大量的数据流. 2. Storm的特点 高性能,低延迟. 分布式:可解决数据量大,单机搞不定的场景. 可扩展:随着业务的发展,数据量越来越大,系统可以水平扩展. 容错:单个节点挂了,不影响整个应用. 3. Storm与其他框架的比较 3.1 Storm和Hadoop的比较 Storm用于实时计算,Hadoop用于离线计算. Storm处理的数据保存在内存中,源源不断.Hadoo…

1.如何让一个spout并行读取多个流? 方法:任何spout.bolts组件都可以访问TopologyContext.利用这个特性可以让Spouts的实例之间划分流. 示例:获取到storm集群spouts并行度的大小,和这个spout实例的Task Index,让输入的tracks[]的多个流合理地分到某一个spout实例中.这样就可以实现一个spout并行读取多个流. //open()方法中int spoutsSize = context.getComponentTasks(context…

1. Storm程序的并发机制 1.1 概念 Workers (JVMs): 在一个物理节点上可以运行一个或多个独立的JVM 进程.一个Topology可以包含一个或多个worker(并行的跑在不同的物理机上), 所以worker process就是执行一个topology的子集, 并且worker只能对应于一个topology  Executors (threads): 在一个worker JVM进程中运行着多个Java线程.一个executor线程可以执行一个或多个tasks.但一般默认每个…

1. 简介 流式计算的历史 早在7.8年前诸如UC伯克利.斯坦福等大学就开始了对流式数据处理的研究,但是由于更多的关注于金融行业的业务场景或者互联网流量监控的业务场景,以及当时互联网数据场景的限制,造成了研究多是基于对传统数据库处理的流式化,对流式框架本身的研究偏少.目前这样的研究逐渐没有了声音,工业界更多的精力转向了实时数据库. 2010年Yahoo!对S4的开源,2011年twitter对Storm的开源,改变了这个情况.以前互联网的开发人员在做一个实时应用的时候,除了要关注应用逻辑计算处理…

1 Storm的通信机制 说明:1.worker与worker之间跨进程通信: 2.worker内部中各个executor间的通信,Task对象--->输入队列queue--->执行--->输出队列 1.1通信机制的流程图 1.2通信机制的总结 a.每个task中都对应一个输入队列和输出队列: b.一个worker中所有的task的输入队列被封装在一个InnerMap<TaskId,InputQueue>中: c.当上游的Component组件需要发送数据时,就会拿TaskI…

1.storm介绍         storm是一种用于事件流处理的分布式计算框架,它是有BackType公司开发的一个项目,于2014年9月加入了Apahche孵化器计划并成为其旗下的顶级项目之一.Storm可以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算,Storm用于实时处理,就好比 Hadoop 用于批处理.Storm保证每个消息都会得到处理,而且它很快--在一个小集群中,每秒可以处理数以百万计的消息.更棒的是你可以使用任意编程语言来做开发.storm源码:githup storm特…

Storm流之FieldGrouping字段分组: https://blog.csdn.net/Simon_09010817/article/details/80092080…

Storm概念及组件 Nimbus:负责资源分配和任务调度. Supervisor:负责接受nimbus分配的任务,启动和停止属于自己管理的worker进程. Worker:运行具体处理组件逻辑的进程. Task:worker中每一个spout/bolt的线程称为一个task. 在storm0.8之后,task不再与物理线程对应, 同一个spout/bolt的task可能会共享一个物理线程,该线程称为executor. Topology:storm中运行的一个实时应用程序,因为各个组件间的消息流…