异常信息: backtype.storm.generated.InvalidTopologyException: null at backtype.storm.daemon.common$validate_structure_BANG_.invoke(common.clj:151) ~[storm-core-0.9.0.1.jar:na] at backtype.storm.daemon.common$system_topology_BANG_.invoke(common.clj:287) ~[…

程序启动报错:backtype.storm.generated.InvalidTopologyException:null 问题解决方法: 这个错误一般都是没有定义输出列造成的 检查Spout和Bolt代码中的declareOutputFields方法declare的Field定义字段数量 等于 collector.emit的字段数量数量,tuple是一个value的list,即是value.getstring(n),n=0,1,2,,3...... @Override public void…

我先试试这个Open Live Writer能不能用. 再在ScribeFire中修改一下已经发布的文章试试看. 这两个写博客的地方都没有原始的编辑器方便,可以插入代码,选择文章的分类.所以以后还有这个编辑器吧. 昨天搞定第一个简单的topology,今天看一个稍微复杂一点的topology,基本上和昨天的一样,这个代码是我在学习极客学院的storm实战的时候,自己照着写下来的. 这个Topology有一个spout输入,三个bolt处理,加上一个topology的类,一共是五个类.[还需要一个…

1.错误日志 31385 [main] WARN backtype.storm.daemon.nimbus - Topology submission exception. (topology name='webloganalyse2') #<InvalidTopologyException InvalidTopologyException(msg:Component: [countIpBolt] subscribes from non-existent stream: [ipCountStre…

java程序运行时的内存空间,按照虚拟机规范有下面几项: )程序计数器 指示下条命令执行地址.当然是线程私有,不然线程怎么能并行的起来. 不重要,占内存很小,忽略不计. )方法区 这个名字很让我迷惑.这里面装的其实是程序运行需要的类文件,常量,静态变量等.作用容易明白. 程序运行时,执行代码先得装入内存,当然java好像是在第一次用到时才加载,这样可以避免装入无用的类,节省内存. 在HosSpot上,方法区现今和永久代是同一个区域.我就这么理解了,虽然作者解释说其实这两者根本不是同一个概念. 概…

问题描述: storm版本:1.2.2,kafka版本:2.11.   在使用storm去消费kafka中的数据时,发生了如下错误. [root@node01 jars]# /opt/storm-1.2.2/bin/storm jar MyProject-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar com.suhaha.storm.storm122_kafka211_demo02.KafkaTopoDemo stormkafka SLF4J: Class pat…

storm每一个bolt在emit之后需要把数据传递到下一个bolt,所以declareOUtputFields 一定要写 默认的情况下不用加streamId,如果加了streamId,后面的bolt在使用shuffleGrouping时一定要写上steamId @Override public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer outputFieldsDeclarer) { // outputFieldsDeclarer.declare…

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…

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…

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…