类似于这种注释,方便使用. 有两种方式一种是生成PHP文件时,自动生成,一种是手动生成. 第一种:自动生成 一图解释所有.这么配置就OK了. 这种方法还有一种就是,在包括里边编写,直接引用,先写PHP File Header文件 然后引用. 第二种方法,就是自己创建了,随时使用.还是找设置,但是这回找的是模板 自己新建了一个模板,叫做,user,然后在里边简历了一个叫Notes的快捷方式(姑且这么叫).在左下角模板文本里,这么编写 . /** * Created by * User: $NAME

Squall是Storm之上的类SQL查询工具,能够将类SQL语句转换成topology,然后提交给Storm运行. 安装Squall前要先安装Java和sbt(simple build tool),通过这两个软件将Squall源码编译成squall-0.2.0.jar和squall-dependencies-0.2.0.jar. [一]安装sbt 1.下载sbt,解压后在bin目录下运行sbt脚本,首次运行会联网下载一些sbt依赖的软件包,例如会下载ivy2工具来管理包. 2.在/etc/pr

要使用storm首先要安装以下工具:JDK.Python.zookeeper.zeromq.jzmq.storm (注:各个模块都是独立的,如果安装失败或者卡顿可以单独百度某个模块的安装,都是可以的.) JDK1.7安装 参见上篇<Ubuntu下安装配置JDK1.7>http://www.cnblogs.com/stone_w/p/4469548.html 第一步,安装Python2.7.2(ubuntu) wget http://www.python.org/ftp/python/2.7.2

一.引言: 在storm发布到0.9.x以后,配置storm将会变得简单很多,也就是只需要配置zookeeper和storm即可,而不再需要配置zeromq和jzmq,由于网上面的storm配置绝大部分都是0.9以前的storm版本,所以有很多工作是不需要进行的,下面就storm的0.9.5版本在linux环境下进行配置进行详细解析. 由于配置storm只需要两个步骤,大大简化了配置,也是storm团队做了很大的努力,让程序员们专注于程序,让storm配置进行异常简单,好了,废话说了不少,下面正

我们知道storm的作用主要是进行流式计算,对于源源不断的均匀数据流流入处理是非常有效的,而现实生活中大部分场景并不是均匀的数据流,而是时而多时而少的数据流入,这种情况下显然用批量处理是不合适的,如果使用storm做实时计算的话可能因为数据拥堵而导致服务器挂掉,应对这种情况,使用kafka作为消息队列是非常合适的选择,kafka可以将不均匀的数据转换成均匀的消息流,从而和storm比较完善的结合,这样才可以实现稳定的流式计算,那么我们接下来开发一个简单的案例来实现storm和kafka的结合 s

前面说过storm集群的部署,这篇主要介绍storm单机环境部署,其实他们之间很类似,就是将之前配置文件中所有的集群条目改成本机的地址即可,部署之前应该按前面solr和zookeeper单机环境部署那篇文章中,正确设置好zookeeper并且启动zookeeper服务,设置方法和前面完全一致,接下来开始配置storm,首先释放storm并且放到/usr/目录下,命令如下: $ .tar.gz $ mkdir /usr/storm $ / /usr/storm/ $ cd /usr/storm/a

Storm集群的安装分为以下几步: 1.首先保证Zookeeper集群服务的正常运行以及必要组件的正确安装 2.释放压缩包 3.修改storm.yaml添加集群配置信息 4.使用storm脚本启动相应服务并查看服务状态 5.通过web查看storm集群的状态 安装Storm之前首先保证之前安装的Zookeeper服务正常运行,包括配置hosts映射,主机名修改,防火墙都已经设置完好 Storm是由java编写,因此必须依赖JDK运行,系统首先应正确安装JDK 部分需要依赖Python,红帽系列L

TimeCacheMap是Twitter Storm里面一个类, Storm使用它来保存那些最近活跃的对象,并且可以自动删除那些已经过期的对象. 不过在storm0.8之后TimeCacheMap被弃用了,取而代之的是RotatingMap. RotatingMap与TimeCacheMap的区别如下: 1.前者去掉了自动清理的线程,让用户自己去控制清理过期的数据,控制清理数据用rotate()方法,就是去尾加新头. 2.前者get,put等方法都不加锁了,需要用户自己控制锁 总之就是提供了更大

欢迎转载,转载请注明出版,徽沪一郎. 本文重点分析storm的worker进程在正常启动之后有哪些类型的线程,针对每种类型的线程,剖析其用途及消息的接收与发送流程. 概述 worker进程启动过程中最重要的两个函数是mk-worker和worker-data,代码就不一一列出了.worker顺利启动之后会拥有如下图所示的各类线程. 接收和发送线程 worker在启动的时候会生成进程级别的消息接收和消息发送线程,它们视具体配置而定,可以是基于zmq,也可以基于netty,这个没有太多好说的.soc

配置好storm之后就可以开始在eclipse里面写topology了. 下面是我在网上搜到的一个简单的例子,我按照自己的理解注释了一下. 第一步,创建mvn工程 这是pom.xml文件 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://m

storm有两种操作模式: 本地模式和远程模式. 本地模式:你可以在你的本地机器上开发测试你的topology, 一切都在你的本地机器上模拟出来; 远端模式:你提交的topology会在一个集群的机器上执行. 本文以Twitter Storm官方Wiki为基础,详细描述如何快速搭建一个Storm集群,其中,项目实践中遇到的问题及经验总结,在相应章节以"注意事项"的形式给出. 1.   Strom集群组件 Storm集群中包含两类节点:主控节点(Master Node)和工作节点(Wor

 开始使用storm 本章将讲述如何安装.部署.启动和停止 Storm 集群. Storm 的安装比较简单,但在安装 Storm 之前需要做好充足的准备,本章将介绍安装的整个流程.在官网上可以下载到Storm 最新的和稳定的几个版本.截至本书截稿之前, Storm 的最新版本是 0.9.3,但是本书主要对 0.8.2 版本进行讲解. 2.1 环境准备 在安装 Storm 的之前要做一些准备工作,这涉及操作系统设置.ZooKeeper 集群的管理以及 Storm 安装之前的一些依赖库.下面将介绍

1,install zeromq 期间可能出现:configure: error: cannot link with -luuid, install uuid-dev. 因此可以先安装 sudo apt-get install uuid* sudo apt-get install libtool wget http://download.zeromq.org/zeromq-2.2.0.tar.gz tar zxf zeromq-2.2.0.tar.gz cd zeromq-2.2.0 ./con

Twitter Storm:单机环境的安装与配置 好久没写博客了,这一段时间一直被导师push着做毕业设计.由于目前的方向偏向于图像识别检索,毕设打算做一个基于分布式计算平台的图像检索系统,查阅相关资料发现Hadoop不适用于实时的计算环境,而Twitter Storm却能够满足自己的需求.我花了大概3~4天的时间,才将一个单机环境下的Storm平台部署好,期间经历了各种各样的“奇葩”的错误,此外,网上相关的Storm配置文章各种各样,叙述得多少有些不完整,为此我特下下这篇博客,记录整个安装过程

源:http://daiwa.ninja/index.php/2015/07/18/storm-cpu-overload/ 2015-07-18AUTHORDAIWA STORM在线业务实践-集群空闲CPU飙高问题排查有2条评论 STORM在线业务实践-集群空闲CPU飙高问题排查 最近将公司的在线业务迁移到Storm集群上,上线后遇到低峰期CPU耗费严重的情况.在解决问题的过程中深入了解了storm的内部实现原理,并且解决了一个storm0.9-0.10版本一直存在的严重bug,目前代码已经合并

nimbus-datastorm-core/backtype/storm/nimbus.clj (defn nimbus-data [conf inimbus] (let [forced-scheduler (.getForcedScheduler inimbus)] {:conf conf :inimbus inimbus ; INimbus实现类, standalone-nimbus的返回值 :submitted-count (atom 0) ; 已经提交的计算拓扑的数量, 初始值为原子值0

http://www.reader8.cn/jiaocheng/20131023/2139887.html 错误1:在windows下运行ExclamationTopology或者WordCountTopology时,报“Unable to delete file错误”这是storm的一个bug,0.8.2版本还没有解决,这个错误在cluster.shutdown();时候抛出,没有什么好解决办法,注释掉shutdown()方法程序将不会自己停止,这个错误影响有限,忽略它吧. 参考:Twitte

滑动窗口在监控和统计应用的场景比较广泛,比如每隔一段时间(10s)统计最近30s的请求量或者异常次数,根据请求或者异常次数采取相应措施.在storm1.0版本之前,没有提供关于滑动窗口的实现,需要开发者自己实现滑动窗口的功能(storm1.0以前实现滑动窗口的实现原理可以自行百度). 原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6481588.html 微信:intsmaze 这里主要演示在storm1.0以后如何通过继承storm1.0提供的类来快速

如果hadoop.Storm还感觉混要,那么此篇文章将帮助你把他们完全区分 可以带着下面问题来阅读本文章: 1.hadoop.Storm各是什么运算 2.Storm为什么被称之为流式计算系统 3.hadoop适合什么场景,什么情况下使用hadoop 4.什么是吞吐量 首先整体认识:Hadoop是磁盘级计算,进行计算时,数据在磁盘上,需要读写磁盘:Storm是内存级计算,数据直接通过网络导入内存.读写内存比读写磁盘速度快n个数量级.根据Harvard CS61课件,磁盘访问延迟约为内存访问延迟的7

mk-assignments主要功能就是产生Executor与节点+端口的对应关系,将Executor分配到某个节点的某个端口上,以及进行相应的调度处理.代码注释如下: ;;参数nimbus为nimbus-data对象,:scratch-topology-id为需要重新调度的Topology的id (defnk mk-assignments [nimbus :scratch-topology-id nil] (let [conf (:conf nimbus);;分别从nimbus-data中获取

不得不说storm是一个特别棒的实时计算框架.为了对后文理解的方便,先说几个storm中的术语: Topology:拓扑图或者拓扑结构.在storm中它通过消息分组的分式连接Spout和Bolt节点定义了运算处理的拓扑结构.如下图: 那什么是Spout呢? 在计算任务需要的数据其实就是由Spout提供的,所以它可以说是Storm中的消息源,一般是从外部数据源(日志文件.数据库.消息队列等等)不间断地读取数据然后发送给tuple元组的. 那它是通过谁发送的呢?又是如何发送的呢? 这里我们先回答第一