不多说,直接上干货! Worker工作者进程   工作者进程(Worker)是一个java进程,执行拓扑的一部分任务.一个Worker进程执行一个Topology的子集,它会启动一个或多个Executor线程来执行一个Topology的组件(Spout或Bolt).因此,拓扑在执行时,可能跨一个或多个Worker.Storm会尽量均匀分配任务给所有的Worker. 注意:不会出现一个Worker为多个Topology服务的情况.

一.storm是一个用于实时流式计算的分布式计算引擎,弥补了Hadoop在实时计算方面的不足(Hadoop在本质上是一个批处理系统). 二.storm在实际应用场景中的位置一般如下: 其中的编号1~5说明如下: 1.Flume用于收集日志信息: 2.结合数据传输功能可以把收集到的日志信息实时传输到kafka集群,或保存到Hadoop hdfs中保存. 这里之所以选择kafka集群是因为kafka集群具备缓冲功能,可以防止数据采集速度和数据处理速度不匹配导致数据丢失,这样做可以提高可靠性. 3.使

Storm 调优是非常重要的, 仅次于写出正确的代码, 好在Storm官网上有关于worker executors tasks的介绍, http://storm.incubator.apache.org/documentation/Understanding-the-parallelism-of-a-Storm-topology.html 这篇文章是收录自这个blog: http://www.michael-noll.com/blog/2012/10/16/understanding-the-p

报错信息: java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: org.apache.zookeeper.KeeperException$ConnectionLossException: KeeperErrorCode = ConnectionLoss for /brokers/topics/ejabberd-chat-offlines/partitions at storm.ka

一.关于Web Worker工作线程 HTML5几个优势特性里,就包括了Web Worker,这货可以了解为多线程,正常形况下,浏览器执行某段程序的时候会阻塞直到运行结束后在恢复到正常状态,而HTML5的Web Worker就是为了解决这个问题. 允许JavaScript创建多个线程,但是子线程完全受主线程控制,且不得操作DOM. 所以它能解决两个问题:一.解决程序阻塞问题:二.提升效率. 二.示例 常测试效率最常用的无非就是fibonacci了,我们也来个fibonacci性能测试. var

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. 内容简介 本文是Storm系列之一,介绍了Storm的起源,Storm作者的八卦,Storm的特点和Storm模型的基本原理,着重介绍了Storm中的基本概念(Spout, Bolt, Stream, Tuple等)和对应的编程接口,可以作为Storm的入门文档来阅读. 八卦 之前的技术文章都写的有点一板一眼,太正经了.今天在文章正式开始前,跟大家八卦一下Storm的

最近利用闲暇时间,又重新研读了一下Storm.认真对比了一下Hadoop,前者更擅长的是,实时流式数据处理,后者更擅长的是基于HDFS,通过MapReduce方式的离线数据分析计算.对于Hadoop,本身不擅长实时的数据分析处理.两者的共同点都是分布式的架构,而且,都类似有主/从关系的概念.本文中我就不具体阐述Storm集群和Zookeeper集群如何部署的问题,我想通过一个实际的案例切入,分析一下如何利用Storm,完成实时分析处理数据的. Storm本身是Apache托管的开源的分布式实时计

基础 http://os.51cto.com/art/201308/408739.htm   模型 http://www.cnblogs.com/linjiqin/archive/2013/05/28/3104016.html 一.Storm基本概念 在运行一个Storm任务之前,需要了解一些概念: Topologies Streams Spouts Bolts Stream groupings Reliability Tasks Workers Configuration Storm集群和Ha

英文原文地址 中英文对照地址 History of Apache Storm and lessons learned --项目创建者 Nathan Marz Apache Storm 最近成为了ASF的顶级项目,这对于该项目和我个人而言是一个重大的里程碑.很难想像4年前Storm只是我脑海中的一个想法,但现在却成为了一个有着大社区支持并被无数企业使用的繁荣项目.在此我将在本文中回首Storm的成长历程及其经验教训. 我会根据我当初必须要克服的主要挑战来涵盖Storm历史的相关主题.本文前25%是

Storm0.9.0发布通知中文翻译版(2013/12/10 by 富士通邵贤军 有错误一定告诉我 shaoxianjun@hotmail.com^_^) 我们很高兴宣布Storm 0.9.0已经成功发布,你可以从the downloads page下载. 本次发布对茁壮成长的Storm来说是一次巨大的进步. 我们追加了一些新特性,你会在下面看到详细的介绍, 此外这次发布的另一个着重点是修复了大量跟稳定性相关的 bug. 虽然很多用户已经在自己的环境中把0.9.x版本的Storm成功运行起来,但

阅读目录 Storm来源 初探 再探 构建第一个版本 被Twitter收购 开源的Storm 发布之后 Storm的技术演进 构建开发者社区版 离开Twitter 提交到Apache Apache孵化 结论 Apache Storm 最近成为了ASF的顶级项目,这对于该项目和我个人而言是一个重大的里程碑.很难想像4年前Storm只是我脑海中的一个想法,但现在却成为了一个有着大社区支持并被无数企业使用的繁荣项目.在此我将在本文中回首Storm的成长历程及其经验教训. 我会根据我当初必须要克服的主要

简介: Storm是一个免费开源.分布式.高容错的实时计算系统.它与其他大数据解决方案的不同之处在于它的处理方式.Hadoop 在本质上是一个批处理系统,数据被引入 Hadoop 文件系统 (HDFS) 并分发到各个节点进行处理.当处理完成时,结果数据返回到 HDFS 供始发者使用.Hadoop的高吞吐,海量数据处理的能力使得人们可以方便地处理海量数据.但是,Hadoop的缺点也和它的优点同样鲜明——延迟大,响应缓慢,运维复杂.Storm就是为了弥补Hadoop的实时性为目标而被创造出来.Sto

Storm是一个分布式的.容错的实时计算系统,遵循Eclipse Public License 1.0,Storm可以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算,Storm之于实时处理,就好比Hadoop之于批处理.Storm保证每个消息都会得到处理,而且它很快——在一个小集群中,每秒可以处理数以百万计的消息.可以使用任意编程语言来做开发.主要商业应用及案例:TwitterStorm的优点1. 简单的编程模型.类似于MapReduce降低了并行批处理复杂性,Storm降低了进行实时处理的复

2.1 Storm基本概念 在运行一个Storm任务之前,需要了解一些概念: Topologies Streams Spouts Bolts Stream groupings Reliability Tasks Workers Configuration Storm集群和Hadoop集群表面上看很类似.但是Hadoop上运行的是MapReduce jobs,而在Storm上运行的是拓扑(topology),这两者之间是非常不一样的.一个关键的区别是: 一个MapReduce job最终会结束,

 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.背景知识 在不修改Storm任何源代码的情况下,让Storm运行在YARN上,最简单的实现方法是将Storm的各个服务组件(包括Nimbus和Supervisor),作为单独的任务运行在YARN上,当前比较有名的“Storm On YARN”实现是由yahoo!开源的,它基本实现了上述描述的功能,下面具体进行说明:(1) YARN-Storm Client提供了一系列Shell命令供用户控制YARN上的Storm服务,比如构建一个Storm集群命令如下:storm-yarn launch <

最近利用闲暇时间,又重新研读了一下Storm.认真对比了一下Hadoop,前者更擅长的是,实时流式数据处理,后者更擅长的是基于HDFS,通过MapReduce方式的离线数据分析计算.对于Hadoop,本身不擅长实时的数据分析处理.两者的共同点都是分布式的架构,而且,都类似有主/从关系的概念.本文中我就不具体阐述Strom集群和Zookeeper集群如何部署的问题,我想通过一个实际的案例切入,分析一下如何利用Storm,完成实时分析处理数据的. Storm本身是Apache托管的开源的分布式实时计

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 ...

Nimbus server, 首先从启动命令开始, 同样是使用storm命令"storm nimbus”来启动看下源码, 此处和上面client不同, jvmtype="-server", 最终调用"backtype.storm.daemon.nimbus"的mainnimbus是用clojure实现的, 但是clojure是基于JVM的, 所以在最终发布的时候会产生nimbus.class,所以在用户使用的时候完全可以不知道clojure, 看上去所有都

1 概念 目前最新的0.8.0版本里面 worker -> 进程.一个worker只能执行同一个spout/bolt的task,一个worker里面可以有多个executor. executor -> 线程. 一个executor执行可以执行多个task. task -> storm进行任务分配的基本单位. 2  例子 storm实战入门一 本节探讨一下storm具体怎么使用,明白怎么在windows下开发storm程序. 功能描述:实时随机输出一字符串. 在开发前记得导入storm需要

背景:目前就职于国内最大的IT咨询公司,恰巧又是毕业季,所在部门招了100多个应届毕业生,本人要跟部门新人进行为期一个月的大数据入职培训,特此将整理的文档分享出来. 原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/7274361.html 微信:intsmaze Storm是一个开源的分布式实时计算系统,可以简单.可靠的处理大量的数据流.Storm支持水平扩展,具有高容错性,保证每个消息都会得到处理. Storm核心组件 Nimbus:负责资源分配和任务调