Storm On YARN带来的优点

1)弹性计算资源 将storm执行在yarn上后.Storm能够与其它计算框架(如mapreduce)共享整个集群的资源.这样当Storm负载骤增时,可动态为它添加计算资源. 负载减小时,能够释放资源. 2)共享底层存储 执行在yarn上的Storm能够与其它计算框架共享HDFS存储,避免多个集群带来的维护成本.同一时候避免了数据跨集群复制带来的网络开销. 3)支持多个storm同一时候执行 避免了维护成本带来了一个版本的集群.

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

Storm On YARN带来的好处 相比于将Storm部署到一个独立的集群中,Storm On YARN带来的好处很多,主要有以下几个: 弹性计算资源: 将Storm运行到YARN上后,Storm可与其他应用程序(比如MapReduce批处理应用程序)共享整个集群中的资源,这样,当Storm负载骤增时,可动态为它增加计算资源,而当负载减小时,可释放部分资源,从而将这些资源暂时分配给负载更重的批处理应用程序. 共享底层存储: Storm可与运行在YARN上的其他框架共享底层的一个HDFS存储系统

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 <

按照storm on yarn(Apache hadoop)部署好之后,然后修改HADOOP_HOME,hadoopenv.sh中的JAVA_HOME,以及storm-yarn-master中pom.xml的hadoop version 启动顺序依次为: hdfs:start-dfs.sh yarn:start-yarn.sh zookeeper:zkServer.sh start storm nimbus:storm nimbus UI:storm ui   #localhost:8080 s

最近在部署storm on yarn ,部署参考文章 http://www.tuicool.com/articles/BFr2Yvhttp://blog.csdn.net/jiushuai/article/details/18729367 在安装完zookeeper,配置好storm 和storm on yarn后,启动zookeeper,其中zookeeper的port为2181,然后通过mvn package 编译工程,发现会出现错误,然后使用mvn packet -DskipTests 重

下载 从github上下载storm-yarn的源码 https://github.com/yahoo/storm-yarn 编译 前提需要安装好JDK和Maven,解压storm-yarn-master.zip,并修改pom.xml中storm和hadoop版本 <properties> <storm.version>0.9.0</storm.version> <hadoop.version>2.5.0-cdh5.3.0</hadoop.versio

随着云计算.大数据迅速发展,亟需用hadoop解决大数据量高并发访问的瓶颈.谷歌.淘宝.百度.京东等底层都应用hadoop.越来越多的企 业急需引入hadoop技术人才.由于掌握Hadoop技术的开发人员并不多,直接导致了这几年hadoop技术的薪水远高于JavaEE及 Android程序员. Hadoop入门薪资已经达到了 8K 以上,工作1年可达到 1.2W 以上,具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到 30万—50万 . 一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司,所以学习had

本文出处:www.cnblogs.com/langtianya/p/5199529.html 伴随着信息科技日新月异的发展,信息呈现出爆发式的膨胀,人们获取信息的途径也更加多样.更加便捷,同时对于信息的时效性要求也越来越高.举个搜索场景中的例子,当一个卖家发布了一条宝贝信息时,他希望的当然是这个宝贝马上就可以被卖家搜索出来.点击.购买啦,相反,如果这个宝贝要等到第二天或者更久才可以被搜出来,估计这个大哥就要骂娘了.再举一个推荐的例子,如果用户昨天在淘宝上买了一双袜子,今天想买一副泳镜去游泳,但是