Nimbus HA feature is quite important for our application running on the storm cluster. So, we've been working on the problem for some time and now a solution seems not that perfect but be enough to apply has comed out. Numbus的高性能特征对于运行在Storm上的应用来说是相当…

Storm开启HA高可用,包括Nimbus和UI开启两个及以上的进程. 基于已经安装好的Storm集群,开启关键节点角色的HA高可用. Storm安装请参考Storm集群安装Version1.0.1 1.修改storm.yaml文件 配置项配置可以启动nimbus的节点: nimbus.seeds: ["zdh-237", "zdh-238", "zdh-239"] 2.启动Nimubs和UI高可用 在集群中配置的三个节点启动nimbus和UI进…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_7e89c3f501012vtr.html 什么是高可用性?很多公司的服务都是24小时*365天不间断的.比如Call Center.这就要求高可用性.再比如购物网站,必须随时都可以交易.那么当购物网的server挂了一个的时候,不能对业务产生任何影响.这就是高可用性. 高可用性2个问题:如何共享数据或同步数据?如何处理failover?解释failover,意思就是当服务器down掉,或者出现错误的时候,可以自动的切换到其他待命的服…

Running Apache Storm Securely Apache Storm offers a range of configuration options when trying to secure your cluster. By default all authentication and authorization is disabled but can be turned on as needed. Firewall/OS level Security You can stil…

storm笔记:Storm+Kafka简单应用 这几天工作须要使用storm+kafka,基本场景是应用出现错误,发送日志到kafka的某个topic.storm订阅该topic.然后进行兴许处理.场景很easy,可是在学习过程中.遇到一个奇怪的异常情况:使用KafkaSpout读取topic数据时,没有向ZK写offset数据,致使每次都从头開始读取. 纠结了两天,最终碰巧找到原因:应该使用BaseBasicBolt作为bolt的父类.而不是BaseRichBolt. 通过本文记录一下这样的情…

nimbus 是整个集群的控管核心,负责topology的提交.运行状态监控.任务重新分配等工作. zk就是一个管理者,监控者. 总体描述:nimbus下命令(分配任务),zk监督执行(心跳监控worker.supurvisor的心跳都归它管),supervisor领旨(下载代码),招募人马(创建worker和线程等),worker.executor就给我干活!task就是具体要干的活. 主控节点与工作节点 Storm集群中有两类节点:主控节点(Master Node)和工作节点(Worker…

本系列会分析OpenStack 的高可用性(HA)概念和解决方案: (1)OpenStack 高可用方案概述 (2)Neutron L3 Agent HA - VRRP (虚拟路由冗余协议) (3)Neutron L3 Agent HA - DVR (分布式虚机路由器) (4)Pacemaker 和 OpenStack Resource Agent (RA) (5)RabbitMQ HA (6)MySQL HA 1. RabbitMQ 集群 你可以使用若干个RabbitMQ 节点组成一个 Rab…

Storm 实战:构建大数据实时计算(阿里巴巴集团技术丛书,大数据丛书.大型互联网公司大数据实时处理干货分享!来自淘宝一线技术团队的丰富实践,快速掌握Storm技术精髓!) 阿里巴巴集团数据平台事业部商家数据业务部 编著 ISBN 978-7-121-22649-6 2014年8月出版 定价:59.00元 184页 16开 编辑推荐 Storm以其简单.灵活.健壮而著称.随着大数据实时处理需求的强劲增长,Storm的出现填补了大数据处理生态系统的缺失,并被越来越多的公司所采用. <Storm实战…

本课主题 Master HA 解析 Master HA 解析源码分享 [引言部份:你希望读者看完这篇博客后有那些启发.学到什么样的知识点] 更新中...... Master HA 解析 生产环境下一般采用 ZooKeeper 做 HA,且建义为 3台 Master, ZooKeeper 会自动管理 Master 的切换 采用 ZooKeeper 做 HA 的时候,ZooKeeper 会负责保存整个 Spark 集群运行的元数据:所有 Worker 的信息, 所有 Driver 的信息, 应用程序…

1.cmd窗口中输入emulator -avd test 启动AVD时报错: Running an x86 based Android Virtual Device (AVD) is 10x faster. We strongly recommend creating a new AVD. 这个说的是使用一个x86的模拟器比使用arm内核的要快10倍,所以这只是个提示,让你换成内核为x86的模拟器呢!不换的话你就只能等了,操作每一步都可能要等个好三四秒. 我的是等了6.7分钟界面一直卡着. 2.…

问题导读1.如何设置storm内存?2.如果没有配置文件的情况下,该如何配置一些参数?3.通过哪个参数可以配置内存? Storm中真正干活的是各个worker,而worker由supervisor负责启动.在topology启动过程中我们会看到如下的启动日志: 这就是启动一个worker进程,也就是一个JVM进程.默认情况下,Storm启动worker进程时,JVM的最大内存是768M.但我在使用过程中,由于会在Bolt中加载大量数据,768M内存无法满足需求,会导致内存溢出程序崩溃.经过研究发…

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…

dataSource:数据源,生产数据的东西 spout:接收数据源过来的数据,然后将数据往下游发送 bolt:数据的处理逻辑单元.可以有很多个,基本上每个bolt都处理一部分工作,然后将数据继续往下游的bolt发送 storm不会保存数据,也不会生产数据,只是一个数据的搬运工 tuple:元组的概念,可以理解为一个数组,或者一个集合,里面可以封装很多东西,数据从上游往下游发送,都是封装在tuple里面了 topology:spout与bolt组织到一起,形成一个topology 注意,配置文件…

nimbus:主节点,接收客户端提交的任务,并且分配任务,新的版本当中nimbus已经可以有多个了 zookeeper集群:storm依靠zk来保存一些节点信息,nimbus将分配的任务信息都写入到zk当中 supervisor:从节点,主要是我们的任务执行的节点,两个作用,接收任务,负责管理worker进程 worker:进程的概念,资源分配的单位 executor:线程的概念,CPU调度执行的单位 task:任务的执行,新的版本里面已经没了 =========================…

在大数据时代,数据规模变得越来越大.由于数据的增长速度和非结构化的特性,常用的软硬件工具已无法在用户可容忍的时间内对数据进行采集.管理和处理.本文主要介绍如何在阿里云上使用Kafka和Storm搭建大规模消息分发和实时数据流处理系统,以及这个过程中主要遭遇的一些挑战.实践主要立足建立一套汽车状态实时监控系统,可以在阿里云上立即进行部署. 实时大数据处理利器——Storm和Kafka 大数据时代,随着可获取数据的渠道增多,比如常见的电子商务.网络.传感器的数据流.太空数据等,数据规模也变得越来越大…

我们知道Storm本身是一个独立运行的分布式流式数据处理框架,Springboot也是一个独立运行的web框架.那么如何在Strom框架中集成Springboot使得我们能够在Storm开发中运用Spring的Ioc容器及其他如Spring Jpa等功能呢?我们先来了解以下概念: Storm主要的三个Component:Topology.Spout.Bolt.Topology作为主进程控制着spout.bolt线程的运行,他们相当于独立运行的容器分布于storm集群中的各个机器节点. Sprin…

1.定义拓扑topology public class MessageTopology { public static void main(String[] args) throws Exception { //组装topology TopologyBuilder topologyBuilder = new TopologyBuilder(); topologyBuilder.setSpout("RabbitmqSpout", new RabbitmqSpout()); topolog…

Visual Object Tracking based on Adaptive Siamese and Motion Estimation 本文提出一种利用上一帧目标位置坐标,在本帧中找出目标可能出现的位置的网路--motion estimation network (named MEN)  .在产生候选位置时,本文从两个可能的坐标下手,采用高斯分布产生很多候选框.然后将候选框送进Siamese Network进行相似性对比. 作者选用最近几帧的目标作为匹配对象(Buffer),提升鲁棒性.…

写在前面的话 上一节的主从环境能够解决我们保证数据安全性的问题,但是却无法解决我们在主节点挂掉的时候服务继续使用的问题,同时也不能自动切换新的主. 我们运维的目的肯定是希望即使主库挂掉一个,服务依旧能够继续使用,也就是有一个库能够顶上去,充当主的位置,这也就是高可用 HA 的目的. Redis 自带了高可用的方案,就是 Redis Sentinel. Redis Sentinel Redis Sentinel 是一个独立的进程,它能够监控多个 Master Slave 集群,所以它更新是剥离于…

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar…

案例场景: 如图所示,7609-1和7609-2分别是网络中的核心设备,起了HSRP,7609-1连接的是WLC-1,,7609-2连接的是WLC-2,WLC1和WLC2的RP口相互连接. WLC的管理地址为192.168.53.1/24,而RMI地址分别为192.168.53.3和192.168.53.4. 关键知识:RMI和RP Redundancy Management Interface The IP address on this interface should be configu…

8. Storm的分发策略 Storm当中的分组策略,一共有八种: 所谓的grouping策略就是在Spout与Bolt.Bolt与Bolt之间传递Tuple的方式.总共有八种方式: 1)shuffleGrouping(随机分组)随机分组:将tuple随机分配到bolt中,能够保证各task中处理的数据均衡: 2)fieldsGrouping(按照字段分组,在这里即是同一个单词只能发送给一个Bolt) 按字段分组: 根据设定的字段相同值得tuple被分配到同一个bolt进行处理: 举例:buil…

storm其实就是一个多进程与多线程的框架 开多个进程:分配到的资源更多 开多个线程:执行的速度更快 设置进程个数以及线程个数 ============================================ 7. storm的并行度 config.setNumWorkers(1); topologyBuilder.setSpout("mySpout", new RandomSpout(),3); topologyBuilder.setBolt("splitBolt&…

课程大纲: 1.storm的基本介绍 2.storm的架构模型 3.storm的安装 4.storm的UI管理界面 5.storm的编程模型 6.storm的入门程序 7.storm的并行度 8.storm的消息的分发策略 9.strom与kafka的集成  搞定 10.            实时看板综合案例 1. storm的基本介绍 storm的官网:http://storm.apache.org/ twitter公司开源提供的,最早的一个版本是0.8.0,处理速度比较快 认知的海岛越大,…

代码: clear M = 600;N = 420;p=200;q=2282; eq = @(x) x^M-(1+q/p)*x^(M-N)+q/p; options = optimset('MaxFunEvals',10000,'MaxIter',1000); x=fsolve(eq,1.2345,options); r=1-x 问题描述: No solution found. fsolve stopped because the relative size of the current ste…

论文地址:https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3330393.3330399 基于深度神经网络的回声消除回归方法 摘要 声学回声消除器(AEC)的目的是消除近端传声器接收到的混合信号中的声学回声.传统的方法是使用自适应有限脉冲响应(FIR)滤波器来识别房间脉冲响应(RIR),因为房间脉冲响应对各种野外场景都不具有鲁棒性.在本文中,我们提出了一种基于深度神经网络的回归方法,从近端和远端混合信号中提取的特征直接估计近端目标信号的幅值谱.利用深度学习强大的建模和泛化能…

论文地址:http://www.interspeech2020.org/uploadfile/pdf/Thu-1-10-5.pdf 基于GAN的回声消除 摘要 生成对抗网络(GANs)已成为语音增强(如噪声抑制)中的热门研究主题.通过在对抗性场景中训练噪声抑制算法,基于GAN的解决方案通常会产生良好的性能.在本文中,提出了卷积循环GAN架构(CRGAN-EC),以解决线性和非线性回声情况.所提出的体系结构在频域中进行了训练,并预测了目标语音的时频(TF)掩码.部署了几种度量损失函数,并研究了它们…

功能已实现,初步集成进来,暂未进行重度优化.但GI的效果已很明显.这里特地给出了开启实时GI前后的效果对比,比对场景如下:1.只有直接光照(方向光源)的场景.2在直接光照(方向光源)基础上开启了实时GI的场景.…

论文原址:https://arxiv.org/pdf/1904.08900.pdf github:https://github.com/princeton-vl/CornerNet-Lite 摘要 基于关键点模式进行目标检测是一种新的方法,他并不需要依赖于anchor boxes,是一种精简的检测网络,但需要大量的预处理才能得到较高的准确率.本文提出CornerNet-Lite,是CornerNet两种变形的组合,一个是CornerNet-Saccade,基于attention机制,从而并不需要…

Storm除了能对消息流进行处理,还能实现crontab定时任务. 只要在bolt中配置TOPOLOGY_TICK_TUPLE_FREQ_SECS项即可实现. @Override public Map<String, Object> getComponentConfiguration() { Config conf = new Config(); conf.put(Config.TOPOLOGY_TICK_TUPLE_FREQ_SECS, 60); //每隔60s发送一次tick信号 retu…