1.Storm整合Kafka 使用Kafka作为数据源,起到缓冲的作用 // 配置Kafka订阅的Topic,以及zookeeper中数据节点目录和名字 String zks = KafkaProperties.Connect; BrokerHosts brokerHosts = new ZkHosts(zks); String topic = KafkaProperties.topic; String group = KafkaProperties.groupId; SpoutConfig s…

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…

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…

Flume+Kafka+Storm+Hbase+HDSF+Poi整合 需求: 针对一个网站,我们需要根据用户的行为记录日志信息,分析对我们有用的数据. 举例:这个网站www.hongten.com(当然这是一个我虚拟的电商网站),用户在这个网站里面可以有很多行为,比如注册,登录,查看,点击,双击,购买东西,加入购物车,添加记录,修改记录,删除记录,评论,登出等一系列我们熟悉的操作.这些操作都被记录在日志信息里面.我们要对日志信息进行分析. 本文中,我们对购买东西和加入购物车两个行为进行分析.然后…

kafka+storm+hbase实现计算WordCount. (1)表名:wc (2)列族:result (3)RowKey:word (4)Field:count 1.解决: (1)第一步:首先准备kafka.storm和hbase相关jar包.依赖如下: <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance&qu…

转自:http://www.tuicool.com/articles/mMrQnu7 一 直以来都想接触Storm实时计算这块的东西,最近在群里看到上海一哥们罗宝写的Flume+Kafka+Storm的实时日志流系统的搭建文档,自己也 跟着整了一遍,之前罗宝的文章中有一些要注意点没提到的,以后一些写错的点,在这边我会做修正:内容应该说绝大部分引用罗宝的文章的,这里要谢谢罗宝兄 弟,还有写这篇文章@晨色星空J2EE也给了我很大帮助,这里也谢谢@晨色星空J2EE 之前在弄这个的时候,跟群里的一些人讨…

http://www.aboutyun.com/thread-6855-1-1.html 个人观点:大数据我们都知道hadoop,但并不都是hadoop.我们该如何构建大数据库项目.对于离线处理,hadoop还是比较适合的,但是对于实时性比较强的,数据量比较大的,我们可以采用Storm,那么Storm和什么技术搭配,才能够做一个适合自己的项目.下面给大家可以参考.可以带着下面问题来阅读本文章:1.一个好的项目架构应该具备什么特点?2.本项目架构是如何保证数据准确性的?3.什么是Kafka?4.f…

http://blog.csdn.net/weijonathan/article/details/18301321 一直以来都想接触Storm实时计算这块的东西,最近在群里看到上海一哥们罗宝写的Flume+Kafka+Storm的实时日志流系统的搭建文档,自己也跟着整了一遍,之前罗宝的文章中有一些要注意点没提到的,以后一些写错的点,在这边我会做修正:内容应该说绝大部分引用罗宝的文章的,这里要谢谢罗宝兄弟,还有写这篇文章@晨色星空J2EE也给了我很大帮助,这里也谢谢@晨色星空J2EE 之前在弄这个…

强大的功能,丰富的插件,让logstash在数据处理的行列中出类拔萃 通常日志数据除了要入ES提供实时展示和简单统计外,还需要写入大数据集群来提供更为深入的逻辑处理,前边几篇ELK的文章介绍过利用logstash将kafka的数据写入到elasticsearch集群,这篇文章将会介绍如何通过logstash将数据写入HDFS 本文所有演示均基于logstash 6.6.2版本 数据收集 logstash默认不支持数据直接写入HDFS,官方推荐的output插件是webhdfs,webhdfs使用…