storm

1、简介 Twitter Storm是一个分布式的、容错的 实时计算 系统，它被托管在GitHub上，遵循 Eclipse Public License 1.0。Storm是由BackType开发的实时处理系统，BackType现在已在Twitter麾下。GitHub上的最新版本是Storm 0.5.2，基本是用Clojure写的。 Storm为分布式实时计算提供了一组通用原语，可被用于“流处理”之中，实时处理消息并更新数据库。这是管理队列及工作者集群的另一种方式。 Storm也可被用于“连续计算”（continuous computation），对数据流做连续查询，在 计算时就将结果以流的形式输出 给用户。它还可被用于“分布式RPC”，以并行的方式运行昂贵的运算。 Storm的主工程师Nathan Marz表示： 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。更棒的是你可以使用任意编程语言来做开发。 2、Storm主要特点 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杂性 。 可以使用各种编程语言。你可以在Storm之上使用各种编程语言

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 1.启动nimbus，进程名为nimbus nohup storm nimbus & 2.启动supervisor，进程名为supervisor nohup storm supervisor & 3.启动ui，进程名为core nohup storm ui & 4.启动log nohup storm logviewer & 5.上传topo storm jar storm_topo.jar com.cjun.MainTopology myTopo storm_topo.jar：项目的jar包 com.cjun.MainTopology：主类的路径 myTopo：此topo在storm ui中显示的名称 6.杀死storm进程 先用jps查看storm进程，然后用：kill -9 x，杀死对应的进程，x为对应进程的进程号。 7.storm/jstorm杀死topo storm/jstorm kill count count为topo的名字 8.查看storm集群状况，浏览器输入网址：http://nimbus:8080 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/2260928/blog/364162

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 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一直没有解决 监控太简单 对ZK 访问频繁 JStorm 相比Storm更稳定 Nimbus 实现HA：当一台nimbus挂了，自动热切到备份nimbus 原生Storm RPC：Zeromq 使用堆外内存，导致OS 内存不够，Netty 导致OOM；JStorm底层RPC 采用netty + disruptor保证发送速度和接受速度是匹配的 新上线的任务不会冲击老的任务：新调度从cpu，memory，disk，net 四个角度对任务进行分配，已经分配好的新任务

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> （1）要将系统中的算法调优。有可能一个算法浪费了一小部分时间，但由于数据量可能比较大，以至于整体上1秒的时间内可能浪费大量的时间。因此，算法的设计还是比较重要的。 （2）其次，就是调整系统中占用资源比较多、运算速度比较慢的那些spout和bolt。在进行topology设计时需要设计好每个bolt的并行度。对于运行速度比较慢的bolt，需要调大他们的并行度，是得更多的资源用到这些计算上面来。这里，bolt运行的快慢是可以从ui界面中看到的，如下图： 如上图，其中，capacity表示一种容量，其实就是占用的资源的百分比。比如，0.799就表示占用了79.9%的分配给这个bolt的资源。这个数值越大，则表示的处理起来速度越慢，则更要加大它的并行度。 （3）然后就是设置acker的数量。acker是在bolt成功处理后，进行ack调用的线程（还是进程，我忘记了）。当数据量比较大时，需要使用这个线程的次数就比较多，因此有可能这个线程就是制约处理速度的因素。因此，可以适当调大acker的数量，用于进行ack的调用。系统中，如果不设置的话，acker的数量默认为1；可以通过以下语句在topology中进行设定： conf.put(Config.TOPOLOGY_ACKER_EXECUTORS, 10);/

文章目录 Storm 简介 Storm 与 MapReduce 的区别 Storm 计算模型 Storm 应用场景 Storm 特点 Storm 计算模型详述 Storm 案例 Storm 数据累加 Storm Word Count Storm 数据分发策略* Storm 架构设计* 角色作用 Storm 架构与 Hadoop 架构比较 Storm 任务提交流程 Storm 并发机制* Worker Executor Task 之间的联系 调整 Worker Executor Task 的数量 rebalance 再平衡 Storm 通信机制 Worker 进程间的数据通信 Worker内部的数据通信* Storm 安装 伪分布式 完全分布式 Storm 容错保护机制 集群节点宕机 进程挂掉 消息的完整性 DRPC -同步实时分析 DRPC设计目的： DRPC架构图 DRPC 实现 DRPC 远程模式 kafka* Topics and Logs： 角色 Kafka集群部署 kafka 与 flume 整合 flume 与 Storm 整合 Flume 、Storm 、Kafka 整合架构 项目案例 模拟电信项目 事务 Design1 Design2 Design3 三种事务 Storm 简介 Storm 是个实时的、分布式以及具备高容错(协调 )的计算系统 Storm

一、确定安装storm版本，这里默认安装storm2.1.0 二、搭建storm集群步骤开始（Here's a summary of the steps for setting up a Storm cluster : ） 安装一个Zookeeper集群（一般3台足够)( Set up a Zookeeper cluster ) （ 问题：单机需要装Zookeeper么 ） Zookeeper需要加入监控（ It’s critical that you run Zookeeper under supervision, since Zookeeper is fail-fast and will exit the process if it encounters any error case. See here for more details. ） Zookeeper需要安装压缩Zookeeper数据和日志（ It’s critical that you set up a cron to compact Zookeeper’s data and transaction logs. The Zookeeper daemon does not do this on its own, and if you don’t set up a cron, Zookeeper will

转载自：http://www.infoq.com/cn/news/2011/09/twitter-storm-real-time-hadoop Twitter将Storm正式开源了，这是一个分布式的、容错的实时计算系统，它被托管在GitHub上，遵循 Eclipse Public License 1.0。Storm是由BackType开发的实时处理系统，BackType现在已在Twitter麾下。GitHub上基本是用Clojure写的。 Storm为分布式实时计算提供了一组通用原语，可被用于“流处理”之中，实时处理消息并更新数据库。这是管理队列及工作者集群的另一种方式。 Storm也可被用于“连续计算”（continuous computation），对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。它还可被用于“分布式RPC”，以并行的方式运行昂贵的运算。 Storm的主工程师Nathan Marz表示： 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。更棒的是你可以使用任意编程语言来做开发。 Storm的主要特点如下： 简单的编程模型。类似于MapReduce降低了并行批处理复杂性

处理实时的大数据流最常用的就是分布式计算系统，下面分别介绍Apache中处理大数据流的三大框架: Apache Storm 这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。他是一个流数据框架，具有最高的社区率。虽然Storm是无状态的，它通过ApacheZooKeeper管理分布式环境和鸡群状态。使用起来非常简单，并且还支持并行地对实时数据执行各种操作。 Apache Storm继续成为实时数据分析的领导者是因为它的易于操作和设置，并且它保证每个消息将通过拓扑至少处理一次。使用storm时常常会设计一个用于实时计算的土状结构，称之为拓扑（topplogy）。将这个拓扑提交给集群之后，集群中的主控节点（master node）将分发代码，将任务分配给工作节点（worker node）。拓扑结构中履行职能的角色有两种：spout和bolt，其中spout发送消息，负责将数据流以tuple元组（不可变数组，固定的键值对）的形式发送出去；bolt则负责转换这些数据流，在bolt中可以完成计算、过滤等操作，bolt之间也可以随机互相发送消息。 下面是Storm的集群设计和其内部架构。 Twitter使用Storm框架处理流式大数据的应用场景： Twitter分析的输入来自Twitter Streaming API。Spout将使用Twitter

集群规划 角色 IP hostname nimbus 192.168.100.101 dda supervisor 192.168.100.102 ddb supervisor 192.168.100.106 ddg drpc.servers 192.168.100.106 ddg Nimbus可以配置多台，实现HA，这里暂时就配置一台 需要对外开放的端口： 6627: Nimbus 默认端口 3772: DRPC 默认端口 8080: Storm UI Web端口 配置文件 storm/conf/defaults.yaml 建议： Nimbus、DRPC的端口直接用默认的，无需更改 Nimbus wget http://mirrors.shuosc.org/apache/storm/apache-storm-1.1.1/apache-storm-1.1.1.tar.gz #配置Zookeeper storm.zookeeper.servers: - "192.168.100.105" - "192.168.100.104" - "192.168.100.103" #配置数据存储路径 storm.local.dir: "/root/apache-storm-1.1.0/data" #配置Nimbus master，如果有多个，可以填写，用逗号隔开 nimbus.seeds: [

个性化视频推荐系统 1. 个性化推荐与应用 2. 视频推荐系统 3. 推荐系统简介 ：后台系统每天做一次数据的全量处理，统计分析用户以往的观看记录，将统计后的结果作为推荐的依据，然后 将视频个性 化的推荐给用户，提高用户观看视频的可能性。 存在的问题： 1. 单机部署 2. 处理数据量有限，不能扩展 3. 无法做到实时性 Storm是什么？ 1. Storm是Twitter开源的一个分布式的实时计算系统 2. 使用场景：数据的实时分析，持续计算，分布式RPC等等。 Storm优点： 1. 分布式 2. 可扩展 3. 高可靠性 4. 编程模型简单 5. 高效实时 下载Storm安装包 1. 官网地址： http://storm-project.net/ 2. 源码地址： https://github.com/nathanmarz/storm 3. 技术论坛： https://groups.google.com/forum/#!forum/storm-user 4. 安装包结构介绍 Storm安装 环境：centos6.4 软件： jzmq-master-----java与c++通讯的桥梁，有了它，就可以使用zeromp了 storm-0.8.2 zeromq-2.1.7-----号称史上最牛逼的消息队列（用c++写的） zookeeper-3.4.5 1.编译安装ZMQ： tar