Storm系列二: Storm拓扑设计在本篇中,我们就来根据一个案例,看看如何去设计一个拓扑, 如何分解问题以适应Storm架构,同时对Storm拓扑内部的并行机制会有一个基本的了解。本章代码都在:git@github.com:zyzdisciple/storm_study.git项目下的 user_behavior包下。问题案例有这样一种场景,在前端存在会话,我们会不断收到来自前端的消息,消息包            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Storm提交任务:一项高效的实时流处理解决方案
Apache Storm 是一个开源的分布式实时计算框架,主要用于处理大规模数据流。它通过提供一个简单易用的 API,让开发者能够在其上构建复杂的实时分析程序。Storm 的核心概念是“拓扑”,即各个数据处理组件的网络结构。在本文中,我们将讨论如何提交一个 Storm 任务,并附上必要的代码示例。
## 1. Storm架构概述
Stor            
                
         
            
            
            
            目的   1> 熟悉分布式大数据流式处理的概念和常用技术;   2> 了解开源分布式流式处理平台 Storm 的相关知识;   3> 掌握 Linux 下的 Storm 安装步骤、配置方法和运行管理;   4> 测试 Storm 相关实例参数以及各种指标。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Storm集群提交任务
Apache Storm是一个分布式实时计算系统,可以帮助我们处理日志数据、实时分析等任务。Storm通过将计算任务分解成小的操作单元,在集群中并行处理,从而实现高效的数据流处理。在本文中,我们将探讨如何在Storm集群中提交任务,并提供一些代码示例。
## Storm的基本架构
Storm的计算模型围绕着如下几个核心概念:
1. **Topology**:任务            
                
         
            
            
            
            Hadoop(大数据分析领域无可争辩的王者)专注于批处理。这种模型对许多情形(比如为网页建立索引)已经足够,但还存在其他一些使用模型,它们需要来自高度动态的来源的实时信息。为了解决这个问题,就得借助 Nathan Marz 推出的 Storm(现在在 Twitter 中称为 BackType)。Storm 不处理静态数据,但它处理预计会连续的流数据。考虑到 Twitter 用户每天生成 1.4 亿            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、spark Streaming是基于spark的流式批处理引擎原理:将实时输入数据流以时间片为单位进行拆分,然后经过spark引擎以类似批处理的方式处理每个时间片数据二、sparkStreaming作业流程1.客户端提交作业后启动Driver(Driver是spark作业的Master);2.每个作业包含多个Executor,每个Executor以线程的方式运行task,Spark Strea            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            TopologyMetricsRunnable.TaskStartEvent[oldAssignment=<null>,newAssignment=Assignment[masterCodeDir=C:\Users\MAOXIA~1\AppData\Local\Temp\\e73862a8-f7e7-41f3-883d-af494618bc9f\nimbus\stormdist\d...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            TopologyMetricsRunnable.TaskStartEvent[oldAssignment=<null>,newAssignment=Assignment[masterCodeDir=C:\Users\MAOXIA~1\AppData\Local\Temp\\e73862a8-f7e7-41f3-883d-af494618bc9f\nimbus\stormdist\d...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在默认情况下,交换机在接口上收到任何数据包,将尽全力转发,只有在硬件性能不足的情况下,才会丢弃数据包。在某些时候,由于协议错误,配置错误或人为***,导致网络流量增大时,将影响网络的性能,在这种情况下,需要在交换机上限制流量占用接口的带宽,则可以使用Storm control来实现。Storm control可以在交换机接口上限制broadcast,,multicast,以及unicast的流量带            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            笔者是一个痴迷于挖掘数据中的价值的学习人,希望在平日的工作学习中,挖掘数据的价值,找寻数据的秘密,笔者认为,数据的价值不仅仅只体现在企业中,个人也可以体会到数据的魅力,用技术力量探索行为密码,让大数据助跑每一个人storm的任务提交流程为storm知识点中的重点,因此,笔者将这些资料单独拿出来,做一次记录。storm的总体流程图为:TopologyMetricsRunnable.TaskStart            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            使用CDH6.3.2安装了hadoop集群,但是CDH不支持flink的安装,网上有CDH集成flink的文章,大都比较麻烦;但其实我们只需要把flink的作业提交到yarn集群即可,接下来以CDH yarn为基础,flink on yarn模式的配置步骤。一、部署flink1、下载解压官方下载地址:Downloads | Apache Flink注意:CDH6.3.2是使用的scala版本是2.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Flink 命令行提交参数:1 参数必选 : 
     -n,--container <arg>   分配多少个yarn容器 (=taskmanager的数量)  
2 参数可选 : 
     -D <arg>                        动态属性  
     -d,--detached                   独立运行  
     -            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            几乎所有的 Flink 应用程序,包括批处理和流处理,都依赖于外部配置参数,这些参数被用来指定输入和输出源(如路径或者地址),系统参数(并发数,运行时配置)和应用程序的可配参数(通常用在自定义函数中)。Flink 提供了一个简单的叫做 ParameterTool 的使用工具,提供了一些基础的工具来解决这些问题,当然你也可以不用这里所描述的ParameterTool,使用其他的框架,如:Common            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Flink 大并发任务(超过 500 并发)在使用 keyBy 或者 rebalance 的情况下,将 bufferTimeout 设置为 1s 可以节省 30~50% 的 CPU 消耗。中等并发任务也会有不少收益。Flink在处理网络传输时,通过 NetworkBuffer来实现攒批,权衡吞吐和延迟的关系。Flink 1.10 及以后的版本直接通过配置参数 execution.buffer-ti            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            spark-submit命令利用可重用的模块形式编写脚本,并且以编程方式提交作业到Spark。spark-submit命令 spark-submit命令提供一个统一的API把应用程序部署到各种Spark支持的集群管理器上,从而免除了单独配置每个应用程序。命令行参数 下面逐个介绍这些参数:--master:用于设置主结点URL的参数。 local:用于执行本地机器的代码。Spark运行一个单一的线程            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            Flink参数配置
jobmanger.rpc.address jm的地址。
 jobmanager.rpc.port jm的端口号。
 jobmanager.heap.mb jm的堆内存大小。不建议配的太大,1-2G足够。
 taskmanager.heap.mb tm的堆内存大小。大小视任务量而定。需要存储任务的中间值,网络缓存,用户数据等。
 taskmanager.numberOfTask            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Hadoop 任务提交参数简介
Hadoop是一个开源的分布式计算系统,它能够处理大规模数据集的分布式计算任务。在使用Hadoop时,任务的提交参数对于任务的执行效果至关重要。本文将介绍Hadoop任务提交参数的基本概念,并提供相关的代码示例。
## 1. Hadoop 任务提交参数的作用
Hadoop任务提交参数用于指定任务的执行方式、资源分配以及其他相关配置信息。通过合理设置任务提交            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            在大数据处理领域,Apache Storm 是一个分布式实时计算系统,广泛用于实时数据流的处理。然而,在使用 Storm 提交作业时,往往会面临一些问题。本文将深入探讨如何解决这些“storm提交”问题,尤其是在不同场景下的适用性、架构设计、特性拆解、实战对比和选型指南。
> **适用场景分析**: Storm 适用于需要实时数据处理的场景,比如实时日志分析、在线推荐系统、金融风控等。根据 Ap            
                
         
            
            
            
            spark提交任务的几种方式个人从事大数据开发的一些小总结,希望可以帮助到行业里面的新人,后续还会继续更新spark,storm,flink,hive等等大数据框架的工作经验以及心得总结,如有转载请注明spark-submit 这种属于命令行提交,不过多阐述,spark官网有案例官方网址** 讲讲java代码怎么提交,工作中也经常会用 ** 我们要用到 SparkLauncher,要引入的jar包            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、准备开始本章创建一个Storm工程和第一个Storm拓扑结构。需要提供JER版本在1.6以上,下载地址http://www.java .com/downloads/。 2、操作模式Storm的操作模式,有两种方式:本地模式在本地模式下,Storm拓扑结构运行在本地计算机的单一JVM进程上,这个模式用于开发、测试以及调试,因为这是观察所有组件如何协同工作的最简单方法。在这种模式下,可以            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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