一.Storm 1.1 简介 Storm 是一个开源的分布式实时计算框架,可以以简单.可靠的方式进行大数据流的处理.通常用于实时分析,在线机器学习.持续计算.分布式 RPC.ETL 等场景.Storm 具有以下特点: 支持水平横向扩展: 具有高容错性,通过 ACK 机制每个消息都不丢失: 处理速度非常快,每个节点每秒能处理超过一百万个 tuples : 易于设置和操作,并可以与任何编程语言一起使用: 支持本地模式运行,对于开发人员来说非常友好: 支持图形化管理界面. 1.2 Storm 与 Ha

数据存储层在项目Ninesky.DataLibrary中实现,整个项目只有一个类Repository.   目录 奔跑吧,代码小哥! MVC5网站开发之一 总体概述 MVC5 网站开发之二 创建项目 MVC5 网站开发之三 数据存储层功能实现 MVC5 网站开发之四 业务逻辑层的架构和基本功能 MVC5 网站开发之五 展示层架构 MVC5 网站开发之六 管理员 1.登录.验证和注销 MVC5 网站开发之六 管理员 2.添加.删除.重置密码.修改密码.列表浏览 MVC5 网站开发之七 用户功能 1

如下图中分区到 日 志的虚线表示 : 业务逻辑层的一个分区对应物理存储层的一个日志 . 消息集到数据文件的虚线表示 : 客户端发送的消息集最终会写入日志分段对应的数据文件,存储到Kafka的消息代理节点 .  Kafka服务在启动时会先创建各种相关的组件,最后才会创建 KafkaApis . 业务组件一般都有后台的线程,除了创建组件后,也要启动这些后台线程. 消费者客户端发送“加入组请求”和“同步组请求”给服务端,服务端通过KafkaApis将每请求的处理交给消费组的协调者( GroupCoor

上次赶时间,就很流水账地写了上次项目对EF的一次实践应用模式,因为太长了,也没能探讨太多,所以再继续扩展. 这次想探讨的是,实体,如果作为类似于领域模型的业务模型存在,它的数据能否来自不同的数据源.这个想法首先是来自于这次应用中,Model First + 代码补充的方式形成了一个极好的效果.一方面满足了范式,减少了数据存储量:另一方面利用了封装特性,向业务提供了一个符合业务期望的实体. 首先看一个例子 我用Model First建立了Account一个实体,实际生成的代码如下: public

转载自:http://blog.codinglabs.org/articles/how-web-analytics-data-collection-system-work.html 网站数据统计分析工具是网站站长和运营人员经常使用的一种工具,比较常用的有谷歌分析.百度统计和腾讯分析等等.所有这些统计分析工具的第一步都是网站访问数据的收集.目前主流的数据收集方式基本都是基于javascript的.本文将简要分析这种数据收集的原理,并一步一步实际搭建一个实际的数据收集系统. 数据收集原理分析 简单来

导读网站数据统计分析工具是各网站站长和运营人员经常使用的一种工具,常用的有 谷歌分析.百度统计和腾讯分析等等.所有这些统计分析工具的第一步都是网站访问数据的收集.目前主流的数据收集方式基本都是基于javascript的.在此简要分析数据收集的原理,并按照步骤,带领大家一同搭建一个实际的数据收集系统. 数据收集原理分析 简单来说,网站统计分析工具需要收集到用户浏览目标网站的行为(如打开某网页.点击某按钮.将商品加入购物车等)及行为附加数据(如某下单行为产生的订单金额等).早期的网站统计往往只收集一

Client写入 -> 存入MemStore,一直到MemStore满 -> Flush成一个StoreFile,直至增长到一定阈值 -> 出发Compact合并操作 -> 多个StoreFile合并成一个StoreFile,同时进行版本合并和数据删除 -> 当StoreFiles Compact后,逐步形成越来越大的StoreFile -> 单个StoreFile大小超过一定阈值后,触发Split操作,把当前Region Split成2个Region,Region会下

最近一直在进行Doris的向量化计算引擎的开发工作,在进行CPU热点排查时,发现了存储层上出现的CPU热点问题.于是尝试通过SIMD的指令优化了这部分的CPU热点代码,取得了较好的性能优化效果.借用本篇手记记录下问题的发现,解决过程一些对于C/C++程序性能问题的一些解决思路,希望各位也能有所收获. 1.热点代码的发现 最近在进行Doris的部分查询调优工作,通过perf定位CPU执行热点时,发现了以下的热点部分: 这里通过perf可以看到,将近一半的CPU耗时损耗在BinaryDictPage

需求描述 在生产环境中,很多情况下需要采集数据,用以定位问题或者形成基线. 关于SQL Server中的数据采集有着很多种的解决思路,可以采用Trace.Profile.SQLdiag.扩展事件等诸多方案. 几种方案各有利弊,其中从SQL Server2012版本开始,微软的开始各种整合这些采集方案,力推扩展事件. 对于上述的数据采集只是一种实现手段,对于采集完数据的存储没有统一的规范,并且对于多服务器的数据采集及汇总没形成统一的规范. 本篇实现 1.通过SQL Server自带的数据采集器实现

本文将阐述 Ceilometer 中的数据收集机制.Ceilometer 使用三种机制来收集数据: Notifications:Ceilometer 接收 OpenStack 其它服务发出的 notification message Polling:直接从 Hypervisor 或者 使用 SNMP 从host machine,或者使用 OpenStack 其它服务的 API 来获取数据. RESTful API:别的 application 使用 Ceilometer 的 REST API 创

需求描述 在生产环境中,很多情况下需要采集数据,用以定位问题或者形成基线. 关于SQL Server中的数据采集有着很多种的解决思路,可以采用Trace.Profile.SQLdiag.扩展事件等诸多方案. 几种方案各有利弊,其中从SQL Server2012版本开始,微软的开始各种整合这些采集方案,力推扩展事件. 对于上述的数据采集只是一种实现手段,对于采集完数据的存储没有统一的规范,并且对于多服务器的数据采集及汇总没形成统一的规范. 本篇实现 1.通过SQL Server自带的数据采集器实现

数据收集程序一般功能 经socket数据的接收的另一侧.端方能够访问智能电表采集器,你可曾与计算机之间的通信的通信协议(你良好的一致性是谁client,谁是服务端,即数据流) 为收集程序要求 可扩展:协议到来的时候,你能够不修改其它代码,仅仅创建相应的解码器和通信类就可以. 可配置:能够通过文件或者数据库来载入对方和自己的配置信息. 模块化程度高:採集程序依照模块功能划分为例如以下的几个主要模块(配置载入模块.两级消息队列.消费线程.解码器管理器.两级解码器.通信模块) 採集程序的一般架构 wa

传统的日志查看方式 使用fluentd之后 一.介绍 Fluentd是一个开源的数据收集器,可以统一对数据收集和消费,以便更好地使用和理解数据. 几大特色: 使用JSON统一记录 简单灵活可插拔架构 最小的资源需求 内置可靠性 1. JSON统一记录 Fluentd尽可能地将数据结构转化为JSON格式,这样可以使Fluentd统一处理日志数据的各个方面:收集,过滤,缓冲和输出多个源和目的地(Unified Logging Layer)的日志.JSON格式对于下游数据处理容易得多,因为它具有足够的

cAdvisor 是 google 开发的容器监控工具,我们来看看 cAdvisor 有什么能耐. 在 host 中运行 cAdvisor 容器. docker run \ --volume=/:/rootfs:ro \ --volume=/var/run:/var/run:rw \ --volume=/sys:/sys:ro \ --volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \ --publish=8080:8080 \ --detach=true

前面的 ELK 中我们是用 Filebeat 收集 Docker 容器的日志,利用的是 Docker 默认的 logging driver json-file,本节我们将使用 fluentd 来收集容器的日志. Fluentd 是一个开源的数据收集器,它目前有超过 500 种的 plugin,可以连接各种数据源和数据输出组件.在接下来的实践中,Fluentd 会负责收集容器日志,然后发送给 Elasticsearch.日志处理流程如下: 这里我们用 Filebeat 将 Fluentd 收集到的

什么是数据收集器? 数据以key/value形式存在,收集一些状态,简化数据收集的状态 计算到底发送了多少request等等统计信息 如何对404页面进行设置? 通过response.status等于判断状态是否为404,然后把失败的URL添加到初始化的失败列表中,设置失败计数收集器 在spider类逻辑中: def __inint__(self): self.fail_urls = [] # 定义存储失败url列表 def parse(self, response): if response.

为什么 Confluence 收集使用数据? 针对 Confluence 我们很自豪 Confluence 是这个星球上最高效和强大的协作工具,我们也计划继续保持这个特性,尽我们最大的努力提供更新的 Confluence 版本.为了我们能够优先发布我们的新 Confluence 版本,我们需要了解我们的客户是如何使用 Confluence 的,这个对我们来说非常重要,如果我不了解用户是如何使用的,我们将不能确定哪些功能是用户需要的.我们收集的数据将有助于我们从成千上万的用户使用中确定哪些对用户而

JsSDK设计规则在js sdk中我们需要收集launch.pageview.chargeRequest和eventDuration四种数据,所以我们需要在js中写入四个方法来分别收集这些数据,另外我们还需要提供一些操作cookie和发送数据的的公用方法. SDK测试 启动集群上的hdfs+nginx+flume进程,创建web项目加载js,然后发送数据到nginx服务器中,查看最终是否在hdfs中有数据的写入.命令: start-dfs.sh: 启动hdfs命令 su root:切换用户 se

JavaSDK设计规则 JavaSDK提供两个事件触发方法,分别为onChargeSuccess和onChargeRefund.我们在java sdk中通过一个单独的线程来发送线程数据,这样可以减少对业务系统的延时性. SDK测试 启动集群上的hdfs+nginx+flume进程,通过模拟数据的发送然后将数据发送到nginx服务器中,查看最终是否在hdfs中有数据的写入. 命令: start-dfs.sh: 启动hdfs命令 su root:切换用户 service nginx restart:

大数据时代,一大技术特征是对海量数据采集.存储和分析的多组件解决方案.而其中对来自于传感器.APP的SDK和各类互联网应用的原生日志数据的采集存储则是基本中的基本.本系列文章将从0到1,概述一下搭建基于Kafka.Flume.Zookeeper.HDFS.Hive的海量数据分析系统的框架.核心应用和关键模块. 项目源代码存储于GitHub:源码 系统架构概述 本系列文章所介绍的数据分析系统,定位于一种通用的大数据分析系统,可用于电商.互联网和物联网的实际解决方案中.该应用主要解决从多种多样的互联

第三百五十四节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—数据收集(Stats Collection) Scrapy提供了方便的收集数据的机制.数据以key/value方式存储,值大多是计数值. 该机制叫做数据收集器(Stats Collector),可以通过 Crawler API 的属性 stats 来使用无论数据收集(stats collection)开启或者关闭,数据收集器永远都是可用的. 因此您可以import进自己的模块并使用其API(增加值或者设置新的状态键(stat k