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storm.apache.org/downloads.html查看全部
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Nimbus掛掉,換臺機器重啟就可 supervisor掛掉,將上面的worker遷移走就可以 worker掛掉,利用ack機制保證數據未處理成功,會通知spout重新發送.需要對記錄通過msgId進行去重.也就是spout發送tuple時指定msgId, spout也掛掉: 可以將數據記錄到外部存儲,設置checkpoint。查看全部
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spout分組發送,有很多grouping方式(隨機,按字段分組)查看全部
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strom: kafka-->數據源結點spout多個(數據來源,發送一個個Tuple給到bolt,同樣的Tuple會發到同樣的bolt),普通計算結點bolt(可調用其它語言腳本,如java,python)多個(計算完可以持久化到數據庫),數據流stream,記錄Tuple。 Hdfs: Mapper從hdfs中讀取數據并計算,進行整理后(同一個word一定落到同一個reduce里)發送給reduce-再發送給hdfs查看全部
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storm作業提交運行流程 1.用戶編寫storm Topolgy(wordCountTopology) 一個用戶作業 2.使用client提交Topolgy給nimbus 3.nimbus提派Task給supervisor 4.supervisor為task啟動worker 5.worker執行task查看全部
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storm采用主從結構，主Nimbus和多個從Supervisor,Nimbus只負責管理性的工作單點問題必須保證主節點是無狀態的，重啟就能恢復,相關元數據配置信息都是存儲在zookeeper上。Supervisor主要聽Nimbus的話管理啟動和監控worker, worker是真正干活的進程負責數據傳輸和計算.查看全部
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1.分清流式計算(實效要求高的場景)與批量計算(實效要求不高的場景)各自的適用場景 2.知道流式計算中時效性和正確性的取舍 GFS,bigTable,Mapreduce只適合解決批量計算的場景,只能先收集數據收集得足夠多之后,再進行Mapreduce處理，處理完后結束計算。 搜索引警惡意點擊分析,需要實時知道點擊是否是惡意點擊.以減少損失. apache storm流式數據則是數據持續不斷到來,一般做為一個服務持續不斷運行. 流式計算與批量計算整合開源框架(summint bird(trite),cloud data flow(谷歌))查看全部
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兩種計算的區別查看全部
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批量計算與流式計算的區別查看全部
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批量式計算和流量是計算的區別查看全部
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批量計算與流式計算的區別查看全部
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hadoop生態查看全部
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官網下載地址：storm.apache.org/downloads.html 盡量不要選src，因為壓縮包為src類型的是源碼，需要編譯。 0.9.5.zip版本下載，在current release下面。 maven是storm的項目管理工具，需要在maven官網下載maven。 Maven官網： 下載地址鏈接：archive.apache.org/dist/maven/binaries 解壓maven.把maven的目錄解壓到bin目錄里面。查看全部
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Google發明的幾篇論文解決了各個公司升級服務器的弊端， 分布式框架三篇論文; google file system bigTable MapReduce 流式計算和批量計算： 目前有些人希望通過同一API解決批量計算和流式計算： Summer bird Clouddataflow （ps:此API開源）查看全部
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mvn exec:java "-Dstorm.topology=storm.starter.WordCountTopology"查看全部
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