Jstorm

jdk8:

MaxTenuringThreshold of 20 is invalid; must be between 0 and 15
Error: Could not create the Java Virtual Machine.
Error: A fatal exception has occurred. Program will exit.

jstorm-core-2.1.0.jar　　default.yaml

nimbus.childopts: " -Xms4g -Xmx4g -Xmn1536m -XX:PermSize=256m  -XX:SurvivorRatio=4 -XX:MaxTenuringThreshold=15 -XX:+UseConcMarkSweepGC  -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=5 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError  -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=5 -XX:GCLogFileSize=100M -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSMaxAbortablePrecleanTime=5000 "

时间： 2024-08-02 06:54:45

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有了基本的概念之后,我们用jstorm来做一点小事情吧做一个很无聊的事情:给定一个时间戳,输出对应的问候语规则是:时间戳的十位对应的数字对应不同的时间段,0-2代表早上,3代表中午,4-6代表下午,7-9代表晚上,分别输出早上,中午,下午和晚上. 我们用spout来发送时间戳,bolt来处理时间戳并输出对应的问候语,并且统计每一时间段的问候数目,判断时间戳的生成是否随机. 代码如下: public class TimeStampSpout implements IRichSpout{ pri

（二）　kafka-jstorm集群实时日志分析之 ---------jstorm集成spring

后面为了引入Dubbo RPC框架(用spring配置),先把spring 引入jstorm中,请先了解一下jsorm多线程方面的文档:http://storm.apache.org/documentation/Understanding-the-parallelism-of-a-Storm-topology.html ． A worker process executes a subset of a topology. A worker process belongs to a specifi

JStorm注意事项

storm.yaml的配置可以参照defaults.yaml,例如: nimbus.childopts: " -Xms256m -Xmx256m -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 " 启动nimbus和supervisor是要设定-D参数: 在eclipse的VM arguments 中设定: -Djstorm.home=D:\

Storm 和JStorm

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.以下为阿里巴巴团队放弃直接使用Storm选择自行开发JStorm的原因: 阿里拥有自己的实时计算引擎类似于hadoop 中的MR 开源storm

JStorm第一个程序WordCount详解

一.Strom基本知识(回顾) 1,首先明确Storm各个组件的作用,包括Nimbus,Supervisor,Spout,Bolt,Task,Worker,Tuple nimbus是整个storm任务的管理者,并不实际进行工作.负责在集群中分发代码,对节点分配任务,并监视主机故障. supervisor是实际进行工作的节点,负责监听工作节点上已经分配的主机作业,启动和停止Nimbus已经分配的工作进程. Worker是具体处理Spout/Bolt逻辑的进程,worker数量由拓扑中的conf.s

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分布式实时日志系统（一）环境搭建之 Jstorm 集群搭建过程/Jstorm集群一键安装部署

最近公司业务数据量越来越大,以前的基于消息队列的日志系统越来越难以满足目前的业务量,表现为消息积压,日志延迟,日志存储日期过短,所以,我们开始着手要重新设计这块,业界已经有了比较成熟的流程,即基于流式处理,采用 flume 收集日志,发送到 kafka 队列做缓冲,storm 分布式实时框架进行消费处理,短期数据落地到 hbase.mongo中,长期数据进入 hadoop 中存储. 接下来打算将这其间所遇到的问题.学习到的知识记录整理下,作为备忘,作为分享,带给需要的人. 淘宝开源了许多产品组件

kafka的并行度与JStorm性能优化

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