Storm UI link:http://lbxc.iteye.com/category/221265 本文主要解释下storm ui上各项属性的含义. 1. mainpage 首页主要分为3块: a. Cluster Summary Nimbus uptime: nimbus的启动时间 Supervisors: storm集群中supervisor的数目 used slots: 使用了的slots数 free slots: 剩余的slots数 total slots: 总的slots数 Run

Transactionalspouts Trident是以小批量(batch)的形式在处理tuple.而且每一批都会分配一个唯一的transaction id.不同spout的特性不同,一个transactionalspout会有例如以下这些特性: 1.有着相同txid的batch一定是一样的. 当重播一个txid相应的batch时,一定会重播和之前相应txid的batch中相同的tuples. 2.各个batch之间是没有交集的.每一个tuple仅仅能属于一个batch 3.每个tuple都属

Storm UI ——本文主要解释下storm ui上各项属性的含义. 通过http://UI_Server:8080可以打开Storm Web UI看看Storm集群的状态. 1. mainpage 首页主要分为3块: a. Cluster Summary version:storm版本  Nimbus uptime: nimbus的启动时间 Supervisors: storm集群中supervisor的数目 used slots: 使用了的slots数 free slots: 剩余的slo

备注——使用: 1.单机版本: 启动zkServer.nimbus.supervisor.ui服务: zkServer.sh start zkServer.sh status #查看zkserver是否成功启动 (bin/zkCli.sh启动java客户端测试zookeeper服务是否可用) storm nimbus& storm supervisor& storm ui& 通过http://UI_Server:8080可以打开Storm Web UI看看Storm集群的状态. 在

安装: 安装 zookeeper : 下载 zookeeper :http://zookeeper.apache.org/releases.html#download. 将 zookeeper-3.4.7.tar.gz 解压到目录,/usr/local/zookeeper-3.4.7. 拷贝zookeeper的conf/zoo_sample.cfg并重命名为zoo.cfg,内容修改如下: # The number of milliseconds of each tick tickTime=200

Setting up your development environment 1. download j2se 6 SDK from http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html chmod 775 jdk-6u35-linux-64.bin yes | jdk-6u35-linux-64.bin mv jdk1.6.0_35 /opt ln -s /opt/jdk1.6.0_35/bin/java /us

一.Storm中执行的组件      我们知道,Storm的强大之处就是能够非常easy地在集群中横向拓展它的计算能力,它会把整个运算过程切割成多个独立的tasks在集群中进行并行计算.在Storm中,一个task就是执行在集群中的一个Spout或Bolt实例.      为了方便理解Storm怎样并行处理我们分给它的任务,这里我先介绍一下在集群中涉及到Topology的四种组件: Nodes(machines):集群中的节点,就是这些节点一起工作来执行Topology. Workers(JVM

博文作者:妳那伊抹微笑 itdog8 地址链接 : http://www.itdog8.com(个人链接) 博客地址:http://blog.csdn.net/u012185296 博文标题:_00019 Storm的体系结构介绍以及Storm入门案例(官网上的简单Java案例) 个性签名:世界上最遥远的距离不是天涯,也不是海角,而是我站在妳的面前.妳却感觉不到我的存在 技术方向:Flume+Kafka+Storm+Redis/Hbase+Hadoop+Hive+Mahout+Spark ...

原文地址: http://storm.apache.org/releases/1.2.1/Understanding-the-parallelism-of-a-Storm-topology.html 什么构成一个运行的拓扑:工作进程,执行器和任务 storm区分以下三个用于在Storm集群中实际运行拓扑的主要实体: 1. 工作进程2. 执行器(线程)3. 任务 这是他们的关系的一个简单的说明 [译者理解:1个工作进程(worker)可包括1或多个执行器(executor/thread),1个执行

Storm的官方网址:http://storm.apache.org/index.html :集群部署的基本流程(基本套路): 集群部署的流程:下载安装包.解压安装包.修改配置文件.分发安装包.启动集群; 1:安装一个zookeeper集群,之前已经部署过,这里省略,贴一下步骤: 安装配置zooekeeper集群:        1.1:解压            tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz        1.2:修改配置            cd /ho

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

1 strom集群规划 Nimbus:hadoop1 zookeeper:hadoop2,hadoop3,hadoop4 supervisor:hadoop5,hadoop6,hadoop7 安装文件:apache-storm-1.0.0.tar 2 配置文件 storm.zookeeper.servers: - "hadoop2" - "hadoop3" - "hadoop4" nimbus.seeds: ["hadoop1"

1.安装zookeeper 3.1下载zookeeper安装包, 建议下载3.4.5及以上的版本 http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/zookeeper/ 3.2.下载完毕之后,解压文件 tar -zxvf zookeeper-3.4.7.tar.gz -C  /export/servers/ cd /export/servers ln -s zookeeper-3.4.7 zookeeper 修改配置文件 cd  /export/servers/zooke

1. 集群部署的基本流程 集群部署的流程:下载安装包.解压安装包.修改配置文件.分发安装包.启动集群 注意: 所有的集群上都需要配置hosts vi  /etc/hosts 192.168.239.128 storm01 zk01 hadoop01 192.168.239.129 storm02 zk02 hadoop02 192.168.239.130 storm03 zk03 hadoop03 1. 集群部署的基础环境准备 安装前的准备工作(zk集群已经部署完毕) l 关闭防火墙 chkco

1.离线计算是什么 离线计算:批量获取数据,批量传输数据,周期性批量计算数据,数据展示 代表技术:sqoop批量导入数据,hdfs批量存储数据,mapreduce批量计算数据,hive批量计算数据,***任务调度 2.流式就算是什么 流式计算:数据实时产生,数据实时传输,数据实时计算,实时展示 代表技术:flume实时获取数据,kafka实时数据存储,storm/jstorm实时数据计算,redies实时结果缓存 ----将源源不断的数据实时收集,并实时计算,尽可能得到计算结果 3.Storm是

http://www.haroldnguyen.com/blog/2015/01/setting-up-storm-and-running-your-first-topology/ ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ Setting up Storm and Running Your Firs

什么是Apache Storm Apache Storm是一个分布式实时大数据处理系统.Storm设计用于在容错和水平可扩展方法中处理大量数据.它是一个流数据框架,具有最高的摄取率.虽然Storm是无状态的,它通过Apache ZooKeeper管理分布式环境和集群状态.通过Storm可以并行地对实时数据执行各种操作.Storm易于部署和操作,并且它可以保证每个消息将通过拓扑至少处理一次. Apache Storm核心概念 Apache Storm从一端读取​​实时数据的原始流,并将其传递通过一

作者:Jack47 PS:如果喜欢我写的文章,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. 注:本文主要内容翻译自understanding-the-parallelism-of-a-storm-topology 本篇文章介绍了Storm拓扑的并发模型.介绍了Worker进程,Executor(线程)和Task(任务)之间的关系,如何按照需要配置他们.本文基于Storm 0.8.1版本,最新发布版本已经到了0.9.5了. 对于不了解Storm的朋友,可以先去

集成 Flume/kafka/storm 是为了收集日志文件而引入的方法,最终将日志转到storm中进行分析.storm的分析方法见后面文章,这里只讨论集成方法. 以下为具体步骤及测试方法: 1.分别在各个服务器上启动 zookeeper/kafka/storm,[hadoop@master apache-flume-1.5.2-bin]$ jps1926 QuorumPeerMain3659 Kafka3898 Jps3787 core3726 nimbus3838 supervisor [h

1.首先 安装zookeeper   2.安装Java环境   3.安装Python   下载python包,编译安装     1.解压      2.configure     3.make     4make install   4.Storm集群的安装部署 1)上传文件解压 在 conf/storm.yaml  进行相关配置 (配置文件格式一定注意 这个是很坑爹)  storm.zookeeper.servers:      - "bigdata1"      - "b

Storm on YARN: Storm on YARN被视为大规模Web应用与传统企业应用之间的桥梁.它将Storm事件处理平台与YARN(Yet Another Resource Negotiator)应用管理框架进行了组合,为此前进行批处理的Hadoop应用提供了低延迟的处理能力. 诞生背景(yahoo): 雅虎公司平台副总裁Bruno Fernandez-Ruiz表示,他们发现Hadoop在处理海量数据时的速度还不够快.Hadoop和MapReduce的速度无法满足用户事件,比如电子邮件