近来在看Storm的相关资料,以下总结一下配置过程和Hello World例子. Storm是分布式的实时计算系统.详细文档可参考Storm网站,也可以参阅<Getting started with storm>,以下程序示例即来自于这本书. 先看配置(可参考这里): 配置文件在下载安装包中的conf文件夹,名字为storm.yaml ########### These MUST be filled in for a storm configuration storm.zookeeper.se…

Storm分布式实时流计算框架相关技术总结 Storm作为一个开源的分布式实时流计算框架,其内部实现使用了一些常用的技术,这里是对这些技术及其在Storm中作用的概括介绍.以此为基础,后续再深入了解Storm的内部实现细节. 1. Zookeeper集群 Zookeeper是一个针对大型分布式系统的可靠协调服务系统,其采用类似Unix文件系统树形层次结构的数据模型(如:/zoo/a,/zoo/b),节点内可存储少量数据(<1M,当节点存储大数据量时,实际应用中可能出现同步问题). Zookeep…

转自:http://shiyanjun.cn/archives/977.html Storm实时计算:流操作入门编程实践   Storm是一个分布式是实时计算系统,它设计了一种对流和计算的抽象,概念比较简单,实际编程开发起来相对容易.下面,简单介绍编程实践过程中需要理解的Storm中的几个概念: Topology Storm中Topology的概念类似于Hadoop中的MapReduce Job,是一个用来编排.容纳一组计算逻辑组件(Spout.Bolt)的对象(Hadoop MapReduce…

不多说,直接上干货! 什么是实时流计算?    1.实时流计算背景 2.实时计算应用场景 3.实时计算处理流程 4.实时计算框架 什么是实时流计算? 所谓实时流计算,就是近几年由于数据得到广泛应用之后,在数据持久性建模不满足现状的情况下,急需数据流的瞬时建模或者计算处理.这种实时计算的应用实例有金融服务.网络监控.电信数据管理. Web 应用.生产制造.传感检测,等等.在这种数据流模型中,单独的数据单元可能是相关的元组(Tuple),如网络测量.呼叫记录.网页访问等产生的数据.但是,这些数据以大…

概念 实时流式计算: 大数据环境下,流式数据将作为一种新型的数据类型,这种数据具有连续性.无限性和瞬时性.是实时数据处理所面向的数据类型,对这种流式数据的实时计算就是实时流式计算. 特征 实时流式计算与传统的数据处理技术不同,其具有一下特点: 低延迟:从处理的数据角度来看,每一条数据都可以在有限的时间内由系统成功处理完成,就是响应的时间很短. 高吞吐:从处理的过程角度来看,系统节点在单位时间内能够成功处理的数据量比较多,也就是高吞吐量.对于数据处理的目标本质来说高吞吐量和低延迟是一样的. 高容错…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP sockets,从数据源获取数据之后,可以使用诸如map.reduce.join和window等高级函数进行复杂算法的处理…

铭文一级: 第二章:初识实时流处理 需求:统计主站每个(指定)课程访问的客户端.地域信息分布 地域:ip转换 Spark SQL项目实战 客户端:useragent获取 Hadoop基础课程 ==> 如上两个操作:采用离线(Spark/MapReduce)的方式进行统计 实现步骤: 课程编号.ip信息.useragent 进行相应的统计分析操作:MapReduce/Spark 项目架构 日志收集:Flume 离线分析:MapReduce/Spark 统计结果图形化展示 问题 小时级别 10分钟…

Spark入门实战系列--7.Spark Streaming(上)--实时流计算Spark Streaming原理介绍 http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747735.html 1.Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP…

1.Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafka.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP sockets,从数据源获取数据之后,可以使用诸如map.reduce.join和window等高级函数进行复杂算法的处理.最后还可以将处理结果存储到文件系统,数据库和实时仪表盘.在“One Stack rule t…

初识kafka https://www.cnblogs.com/wenBlog/p/9550039.html 简介 Kafka经常用于实时流数据架构,用于提供实时分析.本篇将会简单介绍kafka以及它为什么能够广泛应用. kafka的增长是爆炸性的.2017年超过三分之一的世界五百强公司在使用kafka.这其中很多公司每天通过kafka处理超过TB级别的数据.kafka被用于实时数据流.收集大数据或者做一些实时分析.kafka是也为基于内存的微服务提供数据持久化并把数据传输给复杂的事件流系统和I…