大白话讲解 二、Storm的集群架构以及核心概念 1、Storm的集群架构 Nimbus，Supervisor，ZooKeeper，Worker，Executor，Task 2、Storm的核心概念 Topology，Spout，Bolt，Tuple，Stream 拓扑：务虚的一个概念 Spout：数据源的一个代码组件，就是我们可以实现一个spout接口，写一个java类，在这个spout代
一、Storm简介 1. 引例 在介绍Storm之前，我们先看一个日志统计的例子：假如我们想要根据用户的访问日志统计使用斗鱼客户端的用大数据培训户的地域分布情况，一般情况下我们会分这几步： 取出访问日志中客户端的IP 把IP转换成对应地域 按照地域进行统计 Hadoop貌似就可以轻松搞
Flink-Storm 是 Flink 官方提供的用于 Flink 兼容 Storm 程序 beta 工具，并且在 Release 1.8 之后去掉相关代码。本文主要讲述 58 实时计算平台如何优化 Flink-Storm 以及基于 Flink-Storm 实现真实场景下大规模 Storm 任务平滑迁移 Flink。 背景 58 实时计算平台旨在为集团业务部
2021SC@SDUSC spout源码分析（一） 2021SC@SDUSC 文章目录 spout源码分析（一）核心概念介绍ISpout.javaShellSpout.java 2021SC@SDUSC 核心概念介绍 1、结构： Spout是storm的核心组件之一，最源头的接口是IComponent。 2、发送： 当Spout从外部获取数据后，向Topology中发出的Tuple可
PHP解析Excel有个比较有名的库是phpoffice/phpexcel。在实际使用的过程中，遇到上万行的Excel时，phpexcel的内存使用量会飙升。今天我来介绍另一个高效解析Excel的PHP库box/spout。 看官方介绍是：Read and write spreadsheet files in a fast and scalable way，可见这个库在解析E
1 TransactionTopology例子 MemoryTransactionalSpout spout = new MemoryTransactionalSpout(DATA, new Fields("word"), PARTITION_TAKE_PER_BATCH); TransactionalTopologyBuilder builder = new TransactionalTopologyBuilder("global-count", "sp
Storm命令行操作 1）nimbus：启动nimbus守护进程 storm nimbus 2）supervisor：启动supervisor守护进程 storm supervisor 3）ui：启动UI守护进程。 storm ui 4）list：列出正在运行的拓扑及其状态 storm list 5）logviewer：Logviewer提供一个web接口查看Storm日志文件。 storm logvi
转载的第一篇博客 原文链接 1、ack是什么 ack 机制是storm整个技术体系中非常闪亮的一个创新点。 通过Ack机制，spout发送出去的每一条消息，都可以确定是被成功处理或失败处理， 从而可以让开发者采取动作。比如在Meta中，成功被处理，即可更新偏移量，当失败时，重复发送数据。 因此，通过Ack
目录 一、Storm概述二、Storm特性三、Storm架构原理四、Storm服务组件（1）Topology（拓扑）（2） 数据模型Tuple（3）Spout（4）Bolt（5）并行元素（Worker、Executor、Task）的关系 六、Storm工作原理七、Storm与Hadoop的对比 一、Storm概述 Apache Storm是一个免费的开源分布式实时计算系统。 Sto
2.1 Storm编程模型 2.1.1 元组（Tuple） 元组（Tuple），是消息传递的基本单元，是一个命名的值列表，元组中的字段可以是任何类型的对象。Storm使用元组作为其数据模型，元组支持所有的基本类型、字符串和字节数组作为字段值，只要实现类型的序列化接口就可以使用该类型的对象。元组本来应该
一、Storm基础 1.基于Storm的应用电商 实时推荐电信 诈骗电话2.核心概念 Topologies 拓扑，将整个流程串起来，由spout和bolt组成 Streams 数据流，抽象概念，没有边界的tuple构成 Spouts 数据源，Topology的消息生产者 Bol
补充：实时流计算和离线数据流计算 （一）离线计算 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 1，hivesql 2、调度平台 3、Hadoop集群运维 4、数据清洗（脚本
Storm的架构： Nimbus： 风暴Nimbus执行一些功能，包括调度、监视和分发jar。它还提供系统的运行监控组件，并管理多个拓扑的计数器。因此，Nimbus组件在功能上过载，并且由于各种原因常常成为操作瓶颈。 首先，Nimbus调度程序在粒度级别上不支持Storm Worker的资源预留和隔离
storm中的一些原语： 要说明上面的问题，得先了解storm中的一些原语，比如： tuple和message tuple：在storm中，消息是通过tuple来抽象表示的，每个tuple知道它从哪里来，应往哪里去，包含了其在tuple-tree（如果是anchored的话）或者DAG中的位置，等等信息。 spoutspout充当了tuple的发送源，spout通过和其
1.提高storm并发度？ 并行度就是多线程，主要是调整三个实体 1.worker进程 2.exectors（线程） 3.Task（线程) 在worker下可以可以采用多线程的方式运行程序。task是运行在exector里面的 worker运行在从节点里面,从节点可以启动多个worker。灰色的是exectors.一个work下多个exector
4、 消息不丢失机制 4.1、ack是什么 ack 机制是storm整个技术体系中非常闪亮的一个创新点。 通过Ack机制，spout发送出去的每一条消息，都可以确定是被成功处理或失败处理， 从而可以让开发者采取动作。比如在Meta中，成功被处理，即可更新偏移量，当失败时，重复发送数据。 因此，通过Ack机制
网上的资料已经很好，并且是很多了，我在此只是写下我自己做storm应用时所遇到的问题 并且以下内容知识不会涉及到很全面的，注重个人体会，知识总结 随意搜的文章，感觉还不错 https://www.cnblogs.com/peak-c/p/6297794.html https://blog.csdn.net/weiyongle1996/article/details/7
Storm是一个分布式实时计算系统，它设计了一种对流和计算的抽象，概念比较简单，实际编程开发起来相对容易。 下面，简单介绍编程实践过程中需要理解的Storm中的几个概念： 一. Topology Storm中Topology的概念类似于Hadoop中的MapReduce Job，是一个用来编排、容纳一组计算逻辑组件（Spo
Storm并行度相关的概念 worker进程1个worker进程执行的是1个topology的子集（注：不会出现1个worker为多个topology服务）。1个worker进程会启动1个或多个executor线程来执行1个topology的component(spout或bolt)。因此，1个运行中的topology就是由集群中多台物理机上的多个worker进
【技术沙龙002期】数据中台：宜信敏捷数据中台建设实践|宜信技术沙龙 将于5月23日晚8点线上直播，点击报名 一、静态数据和流数据 静态数据：为了支持决策分析而构建的数据仓库系统，其中存放的大量历史数据就是静态数据。 流数据：以大量、快速、时变的流形式持续到达的数据。（例如：实时产生的
1.基本概念 Topologies ： 拓扑，也俗称一个任务,拓扑 Spouts ： 拓扑的消息源,Spout消息源 Bolts ： 拓扑的处理逻辑单元,Bolt消息处理者 tuple：消息元组，如Spout发送给Bolt、Bolt发送给Bolt的内容被看作是一个消息元组 Streams ： 流 Stream groupings ：流的分组策略
实时计算 接上篇，离线计算是对已经入库的数据进行计算，在查询时对批量数据进行检索、磁盘读取展示。 而实时计算是在数据产生时就对其进行计算，然后实时展示结果，一般是秒级。 举个例子来说，如果有个大型网站，要实时统计用户的搜索内容，这样就能计算出热点新闻及突发事件了。 按照以前离线
实时计算 接上篇，离线计算是对已经入库的数据进行计算，在查询时对批量数据进行检索、磁盘读取展示。 而实时计算是在数据产生时就对其进行计算，然后实时展示结果，一般是秒级。 举个例子来说，如果有个大型网站，要实时统计用户的搜索内容，这样就能计算出热点新闻及突发事件了。 按照以前离线
