storm深入研究

本文借鉴官文,添加了一些解释和看法,其中有些理解,写的比较粗糙,有问题的地方希望大家指出.写这篇文章,是想把一些官文和资料中基础.重点拿出来,能总结出便于大家理解的话语.与大多数"wordcount"代码不同的是,并不会有如何运行第一storm代码等内容,只有在运行完代码后,发现需要明白:"知其然,并知其所以然". Storm是什么?为什么要用Storm?为什么不用Spark? 第一个问题,以下概念足以解释: Storm是基于数据流的实时处理系统,提供了大吞吐量的实

一 storm起源 storm作为一个流式处理框架,它与hadoop的根本区别在于hadoop的输入不是持续的,而storm的输入是持续的.storm是一个开源的,分布式的流式的计算系统.随着有些公司数据量增长非常快和和数据量特别大就出现了分布式的需要,把一个计算任务拆解成多个计算机同时运行.Google发表的三篇论文,Google File System,BigTable,MapReduce奠定了分布式的理论基础,原Yahoo的Doug Cutting根据这些学术论文研究出hadoop.基于h

项目背景 最近公司做一个项目,用户需要对网站访问者的广告点击/浏览记录进行实时统计分析,分析结果存入数据库,输出报表.我们采用了Kafka+Storm+Zookeeper的解决方案.之前没有接触过,经过一段时间的研究,最终完成了项目.接下来的内容我将介绍我们的解决方案.供大家参考.我们的系统结构如下: 总体结构介绍 业务系统把点击/浏览广告业务日志统一按规定的格式发送到Kafka集群中,不同的业务日志可以分别发送给Kafka不同的主题.Storm集群中运行了我们的实时统计拓扑,该统计拓扑分别从K

4.1 简介 storm可以确保spout发送出来的每个消息都会被完整的处理.本章将会描述storm体系是如何达到这个目标的,并将会详述开发者应该如何使用storm的这些机制来实现数据的可靠处理. 4.2 理解消息被完整处理 一个消息(tuple)从spout发送出来,可能会导致成百上千的消息基于此消息被创建. 我们来思考一下流式的“单词统计”的例子: storm任务从数据源(Kestrel queue)每次读取一个完整的英文句子:将这个句子分解为独立的单词,最后,实时的输出每个单词以及它出现过

[原]storm源码之storm代码结构[译] 说明:本文翻译自Storm在GitHub上的官方Wiki中提供的Storm代码结构描述一节Structure of the codebase,希望对正在基于Storm进行源码级学习和研究的朋友有所帮助. Storm的源码共分为三个不同的层次. 首先,Storm在设计之初就考虑到了兼容多语言开发.Nimbus是一个thrift服务,topologies被定义为Thrift结构体.Thrift的运用使得Storm可以被任意开发语言使用. 其次,Stor

一 Storm简介 Storm是Twitter开源的一个类似于Hadoop的实时数据处理框架,它原来是由BackType开发,后BackType被Twitter收购,将Storm作为Twitter的实时数据分析系统. 实时数据处理的应用场景很广泛,例如商品推荐,广告投放,它能根据当前情景上下文(用户偏好,地理位置,已发生的查询和点击等)来估计用户点击的可能性并实时做出调整. twitter列举了storm的三大作用领域: 1.信息流处理(Stream Processing) Storm可以用来实

转自:http://blog.csdn.net/hrn1216/article/details/51538962 翻译太累了,再也不想去翻译了,真的太累了: 在这个教程中, 你将学到如何创建一个Storm topologies以及怎样把它部署到storm集群上.本教程中,Java将作为主要使用的语言,但在一小部分示例中将会使用Python来阐述storm处理多语言的能力. 预备工作 本教程使用的例子来自于 storm-starter 项目. 我们建议你拷贝该项目并跟随这个例子来进行学习. 请阅读

转自:http://blog.linezing.com/?p=1847 storm:http://www.cnblogs.com/panfeng412/tag/Storm/ http://blog.linezing.com/?cat=92 1.1   实时流计算 互联网从诞生的第一时间起,对世界的最大的改变就是让信息能够实时交互,从而大大加速了各个环节的效率.正因为大家对信息实时响应.实时交互的需求,软件行业除了个人操作系统之外,数据库(更精确的说是关系型数据库)应该是软件行业发展最快.收益最为

问题导读1.如何设置storm内存?2.如果没有配置文件的情况下,该如何配置一些参数?3.通过哪个参数可以配置内存? Storm中真正干活的是各个worker,而worker由supervisor负责启动.在topology启动过程中我们会看到如下的启动日志: 这就是启动一个worker进程,也就是一个JVM进程.默认情况下,Storm启动worker进程时,JVM的最大内存是768M.但我在使用过程中,由于会在Bolt中加载大量数据,768M内存无法满足需求,会导致内存溢出程序崩溃.经过研究发