1一键脚本 #!/bin/bash # 1 声明 #-------------------------------------- #请在strom/bin/下执行脚本 #supervisor-hosts:配置supervisor的主机名,请自行配置 #BASH_PATH 需要自行配置 #-------------------------------------- BASH_PATH=/root/apps/storm-1.1.1 cd $BASH_PATH/bin # 2 创建启动脚本文件 tou

目录 场景假设 调优步骤和方法 Storm 的部分特性 Storm 并行度 Storm 消息机制 Storm UI 解析 性能优化 场景假设 在介绍 Storm 的性能调优方法之前,假设一个场景:项目组部署了3台机器,计划运行且仅运行 Storm(1.0.1) + Kafka(0.9.0.1) + Redis(3.2.1) 的小规模实验集群,集群的配置情况如下表: 主机名 硬件配置 角色描述 hd01 2CPUs, 4G RAM, 2TB 机械硬盘 nimbus, supervisor, ui,

Storm 性能优化 目录 场景假设 调优步骤和方法 Storm 的部分特性 Storm 并行度 Storm 消息机制 Storm UI 解析 性能优化 场景假设 在介绍 Storm 的性能调优方法之前,假设一个场景:项目组部署了3台机器,计划运行且仅运行 Storm(1.0.1) + Kafka(0.9.0.1) + Redis(3.2.1) 的小规模实验集群,集群的配置情况如下表: | 主机名 | 硬件配置 | 角色描述 ||: ---------------- :|: ----------

Storm 性能优化  原文地址:http://www.jianshu.com/p/f645eb7944b0 目录 场景假设 调优步骤和方法 Storm 的部分特性 Storm 并行度 Storm 消息机制 Storm UI 解析 性能优化 场景假设 在介绍 Storm 的性能调优方法之前,假设一个场景:项目组部署了3台机器,计划运行且仅运行 Storm(1.0.1) + Kafka(0.9.0.1) + Redis(3.2.1) 的小规模实验集群,集群的配置情况如下表: 主机名 硬件配置 角色

点击打开链接 [plain] view plain copy stop thermald stop mpdecision stop thermal-engine # online A57 echo 1 > /sys/devices/system/cpu/cpu2/online echo 1 > /sys/devices/system/cpu/cpu3/online echo 1 > /sys/devices/system/cpu/cpu4/online echo 1 > /sys/

准备环境:linux平台.jmeter安装包. jdk   一. 安装jdk        jdk的安装可以参考以下内容        http://jingyan.baidu.com/article/90808022d25fa3fd90c80f5f.html vi/ect/profile shift+G跳转到最后一行 shift+4跳转到最后一行数值 按i 移动光标至最后一行 shift+insert 复制内容 Jmeter_Home=/usr/local/jmeter MAVEN_HOME=

一.环境 https://xxx.xxx.svc?wsdl 用户名:username 密码:password 对其中的GetProduct接口进行测试 备注:GetProducts.xml文件内容和SoapAction的获取方法,参考我的另一篇文章: http://www.cnblogs.com/Jourly/p/6893472.html 二.在lr中生成脚本 1.新建一个lr脚本,选择webservice协议 2.点击创建,点击Import SOAP 3.导入GetProducts.xml文件

一.环境信息 https://xxx.xxx.svc?wsdl 用户名:username 密码:password 对其中的GetProduct接口进行测试 二.通过soapui获取soup请求信息 1.获取GetProduct接口的soap请求 2.将第三步的整理内容,存为GetProduct.xml 三.通过jmeter,对webservice接口编写脚本 1.新建一个测试计划 2.新建一个webservice协议的请求:sampler->SOAP/XML_RPC Request 3.URL里

前段时间接触了一下loadrunner的接口性能测试,然后尝试了一下手动编写脚本,毕竟录制这种东西,不是每次都能通的,而且录制下来的脚本,通常是有很多其他杂七杂八的请求夹杂在中间,没有达到真正的压测接口的目的: loadrunner默认的脚本是C语言的,百度之后发现其实它支持目前所有主流的语言,如:Java User.VB User.VB script User .Javascript User等. 下面是尝试过的几种post接口的请求方式: Post接口,通过JSON方式请求: int i;

    jmeter录制脚本示例   jmeter手工脚本编写与调试   业务逻辑实现之逻辑控制器   业务脚本参数化实现   jmeter处理cookie   beanshell脚本    jmeter脚本录制badboy:

1.默认情况下: 1个supervisor节点启动4个worker进程. 每一个topology默认占用一个worker进程. 每个worker会启动executor. 每个executor默认启动一个task. 2.并行度 什么是并行度?在 Storm 的设定里,并行度大体分为3个方面: 一个 topology 指定多少个 worker 进程并行运行: 一个 worker 进程指定多少个 executor 线程并行运行: 一个 executor 线程指定多少个 task 并行运行. 一般来说,

部分一:Srorm 简介 1.1 Storm是实时的数据流,Hadoop是批量离线数据 起源背景 Twitter 开源的一个类似于Hadoop的实时数据处理框架 Storm是由Nathan Marz 在BackType公司[做社交数据分析,数据量大]工作中实现的,这家公司后来被Twitter收购. Ps:·Hadoop分布式存储和分布式计算两个难题全部解决了.但是缺点就是不能实时处理数据,Storm的作者就像写一个这样实时数据处理场景的框架出来 1.2 Storm应用场景[实时处理数据] 推荐系

作者:Jack47 转载请保留作者和原文出处 欢迎关注我的微信公众账号程序员杰克,两边的文章会同步,也可以添加我的RSS订阅源. 本文是Storm系列之一,主要介绍Storm的架构设计,推荐读者在阅读Storm介绍(一)的基础之上,阅读这一篇.本文只是作者的读书笔记,偏重于浅层次的架构介绍,如果想真正理解内部设计时候的权衡,还需要更多的去阅读Storm源码. 理解Storm的架构,有助于帮助我们理解大型分布式系统设计中需要解决的问题,以及解决问题的思路,帮助我们更好的进行Storm性能调优化.

[storm集群的搭建以及将开发好的拓扑提交到集群上运行的方法] 在上一篇文章中,我们的拓扑直接运行,并在程序开始时候自动启动一个本地"集群"来运行拓扑.LocalCluster这种方式一般用于本地的开发和调试.而在实际的生产环境中,我们一般是有搭建好的storm集群,我们开发完topology后会提交到集群中的主节点nimbus,由nimbus来向supervisor分发代码,并启动woker来运行topology.下面我们将在本地搭建一个storm运行环境,并将开发好的WordCo

本文导读: 1.What——JStorm是什么? 1.1 概述 .2优点 .3应用场景 .4JStorm架构 2.Why——为什么启动JStorm项目?(与storm的区别) .1storm的现状.缺陷 .2JStorm比Storm更稳定,功能更强大,更快!—— 表现 2.2.1稳定性好的表现 2.2.2调度强大的表现 2.2.3性能更好的表现 .3性能提升的原因所在 .4JStorm的其它优点 .5与flume.S4.AKKA.Spark的比较 3.JStorm的性能优化点 4.JStorm的

脚本增强与调试 一般来说,使用LR的Vugen录制的脚本并不能直接用于测试,需要对脚本进行各方面的增强,主要包括添加注释.关联.检查点.事务.参数化.日志输出等.下面结合刚完成的一个web项目性能测试来对LR性能脚本增强和调试作简单的总结(不包括LR工具基本操作和基本概念的解释). 首先当我们使用LR的Vugen录制完一个脚本后,看着满屏幕LR工具自动生成的脚本代码是否觉得有些无从下手?所以这里有一个特别有用的技巧,就是在录制时可以一边录制一边增加注释,点击录制界面上的增加注释按钮即可实时的增加

对于一些JMeter初学者来说,录制脚本可能是最容易掌握的技能之一.虽然我不建议录制性能脚本(因为录制的脚本比较混乱,必须要通过二次处理才可正常使用),但有时做总比不做要好,是吧?下面我们详细介绍使用JMeter录制脚本的方法(也可以参考上篇<使用Fiddler录制Jmeter性能测试脚本>). 运行环境为Windows 10,JMeter版本为3.3. 我们还是以访问百度首页,并完成一次搜索为例. 1. 配置JMeter JMeter录制脚本原理是配置一个HTTP代理,然后浏览器通过这个代理

一.使用组件的并行度代替线程池 Storm 自身是一个分布式.多线程的框架,对每个Spout 和Bolt,我们都可以设置其并发度:它也支持通过rebalance 命令来动态调整并发度,把负载分摊到多个Worker 上.       如果自己在组件内部采用线程池做一些计算密集型的任务,比如JSON 解析,有可能使得某些组件的资源消耗特别高,其他组件又很低,导致Worker 之间资源消耗不均衡,这种情况在组件并行度比较低的时候更明显. 比如某个Bolt 设置了1 个并行度,但在Bolt 中又启动了线

转自:https://www.cnblogs.com/cn-leodream/p/6497277.html 看介绍文档貌似挺好:https://github.com/alibaba/jstorm   阿里拥有自己的实时计算引擎 类似于hadoop 中的MR 开源storm响应太慢 开源社区的速度完全跟不上Ali的需求 降低未来运维成本 提供更多技术支持,加快内部业务响应速度 现有Storm无法满足一些需求 现有storm调度太简单粗暴,无法定制化 Storm 任务分配不平衡 RPC OOM一直没

关于流处理框架,在先前的文章汇总已经介绍过Strom,今天学习的是来自阿里的的流处理框架JStorm.简单的概述Storm就是:JStorm 比Storm更稳定,更强大,更快,Storm上跑的程序,一行代码不变可以运行在JStorm上.直白的将JStorm是阿里巴巴的团队基于Storm的二次开发产物,相当于他们的Tengine是基于Ngix开发的一样. 阿里拥有自己的实时计算引擎 类似于hadoop 中的MR 开源storm响应太慢 开源社区的速度完全跟不上Ali的需求 降低未来运维成本 提供更