本题其实就是storm的wordcout,需要把一个gz压缩的文件读取,并使用storm计算其pv. 样本 数据: 存储为accesslog.gz 我把它加载到我的虚拟机中/mnt/下. 没有使用trident,刚学习最基本的. 所以把spout的数目设定为1. 把文件路径存储在config 的map中了,其实是想使用参数进行传递,这样更友好. 读取完之后把它存储到一个文件当中. 在这里使用的是调试的模式,如果需要运行在集群中的话,还是需要调整的. 再做一个bolt,专门用来写文件.      …

所就职的公司是一家互联网视频公司,存在大量的实时计算需求,计算uv,pv等一些经典的实时指标统计.由于要统计当天的实时 UV,当天的uv由于要存储当天的所有的key,面临本地内存不够用的问题,异常重启后会丢失本地缓存,造成计算结果不准确的问题.:如果使用外部缓存比如redis,memcache等,在高并发时会出现效率问题. 在不断的实践中,不断改进方案,积累了如下经验: 1.使用bitMap可以节约内存. 使用redis的bitMap,并发时候会有问题. a .只使用本地内存 由于reidis在…

Storm Trident的核心数据模型是一批一批被处理的“流”,“流”在集群的分区在集群的节点上,对“流”的操作也是并行的在每个分区上进行. Trident有五种对“流”的操作: 1.      不需要网络传输的本地批次运算 2.      需要网络传输的“重分布”操作,不改变数据的内容 3.      聚合操作,网络传输是该操作的一部分 4.      “流”分组(grouby)操作 5.      合并和关联操作 批次本地操作: 批次本地操作不需要网络传输,本格分区(partion)的运算…

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…

Storm on YARN: Storm on YARN被视为大规模Web应用与传统企业应用之间的桥梁.它将Storm事件处理平台与YARN(Yet Another Resource Negotiator)应用管理框架进行了组合,为此前进行批处理的Hadoop应用提供了低延迟的处理能力. 诞生背景(yahoo): 雅虎公司平台副总裁Bruno Fernandez-Ruiz表示,他们发现Hadoop在处理海量数据时的速度还不够快.Hadoop和MapReduce的速度无法满足用户事件,比如电子邮件…

Storm特性 1. 低延迟和高性能 在一个小集群中,每个节点每秒可以处理数以百万计的消息. 2. 可扩展 在Storm集群中主要有三个实体:工作进程.线程和任务.Storm集群中每台机器上都可以运行多个工作进程,每个工作进程又可以创建多个线程,每个线程可以执行多个任务,任务是真正进行数据处理的实体. 3. 高可靠性 Storm可以保证Spout发出的每条消息都能被完全处理,Spout发出的消息后续可能会触发产生成千上万条消息,可以形象的理解为一棵消息树,只有当这颗消息树中的所有消息都被处理了才…

Flume-ng Flume是一个分布式.可靠.和高可用的海量日志采集.聚合和传输的系统. Flume的文档可以看http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html 官方的英文文档 介绍的比较全面. 不过这里写写自己的见解 这个是flume的架构图 从上图可以看到几个名词: Agent: 一个Agent包含Source.Channel.Sink和其他的组件.Flume就是一个或多个Agent构成的. Source:数据源.简单的说就是agent获取数据的入口…

编写storm程序,对数据进行聚合并且写入到mysql, 本文  主要说明数据中有多个字段需要进行sum或其他操作时的程序写法 1.主程序main方法,storm 拓扑运行入口 public class CopyOfPvTopo { public static void main(String[] args) throws Exception { System.out.println("-------------------------------------------------------…

1.Storm全面.系统.深入讲解,采用最新的稳定版本Storm 0.9.0.1 :   2.注重实践,对较抽象难懂的技术点如Grouping策略.并发度及线程安全.批处理事务.DRPC.Storm Trident均结合企业场景开发案例进行讲解,  让学员觉得简单易懂:   3.分享积累的经验和技巧,从架构的角度剖析场景和设计实现方案:   4.讲师Cloudy具有丰富的电商云平台架构经验,对流计算更是涉足早.沉淀深,课程依然沿用重实践.重实战的风格.     学习课程需要具有: Java基础.…

1.storm基本架构 storm的主从分别为Nimbus.Supervisor,工作进程为Worker. 2.计算模型 Storm的计算模型分为Spout和Bolt,Spout作为管口.Bolt作为中间节点,数据传输的单元为tuple,每个tuple都有一个值列表, 需要注意这个值列表是带name列表的,Bolt只需要订阅Bolt/Spout的值列表的某些name,就能获得该Bolt/Spout传过来的相应字段的数据. 需要清楚并行度是怎么计算的,并行度其实就是Task的数目(也就是Bolt/…