分布式的实时计算系统，能够可信任的处理大量的流式数据，就好比Hadoop对于批量数据进行的处理一样；通常来说，Hadoop能够进行大批量数据的离线处理，但是在实时计算上的表现实在是不尽如人意；而Storm就可以担当这部分的作用。 1 Q：在打包toplogy工程的时候，如果采用assembly方式，相关依赖如何配置？A：对于相关的依赖的配置一般要这样: wiki上说可以用<
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2024-01-08 16:38:10
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storm管理命令storm jar 【jar路径】 【拓扑包名.拓扑类名】 【拓扑名称】 JAR：storm jar topology_jar topology_class [arguments...] jar命令是用于提交一个集群拓扑.它运行指定参数的topology_class中的main()方法，
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2023-08-10 09:30:52
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Storm简介Apache Storm是一个分布式实时大数据处理系统。Storm设计用于在容错和水平可扩展方法中处理大量数据。Storm框架主要由7部分组成Topology：一个实时应用的计算任务被打包作为Topology发布，这同Hadoop的MapReduce任务相似。 Spout：Storm中的消息源，用于为Topology生产消息（数据），一般是从外部数据源（如Message Queue、
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2024-01-30 07:35:33
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# 实现Storm日志的步骤
## 概述
Storm是一个分布式实时计算系统，可以用于处理大规模流式数据。在Storm中，日志记录是非常重要的一部分，可以用于调试、性能优化和故障排查等方面。本文将教会你如何实现Storm日志。
## 流程图
```mermaid
journey
title Storm日志实现流程
section 创建日志记录器
section 配置日志
原创
2023-12-02 12:50:12
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# 实现日志Storm的流程指南
日志Storm是一种用于处理和分析系统日志的工具，能够有效地捕获、处理和分析大量日志信息。对于刚入行的小白来说，理解和实现日志Storm的过程可能会有些复杂，但不用担心，下面我会详细讲解每一个步骤，并提供相关代码示例。
## 整体流程
首先，我们先了解整个实现过程的流程。下表展示了实现日志Storm的主要步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
1、部署成功之后，启动storm集群。依次启动集群的各种角色2、查看nimbus的日志信息在nimbus的服务器上cd /export/servers/storm/logstail -100f /export/servers/storm/logs/nimbus.log3、查看ui运行日志信息在ui的服务器上，一般和nimbus一个服务器cd /export/servers/sto...
原创
2021-07-07 11:17:03
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1、部署成功之后，启动storm集群。依次启动集群的各种角色2、查看nimbus的日志信息在nimbus的服务器上cd /export/servers/storm/logstail -100f /export/servers/storm/logs/nimbus.log3、查看ui运行日志信息在ui的服务器上，一般和nimbus一个服务器cd /export/servers/sto...
原创
2022-03-24 09:54:04
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2016.06.24昨天3台服务器中的1台，supervisor起不来，一直报FileNotFoundException，找不到“storm/data/supervisor/localstate/1466652445675”这个文件。后来把storm/data/supervisor目录删除掉就好了。这个估计是不正常关机造成的状态不一致造成的。具体原因不清楚。解决办法受这个帖子启发：http://s
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2023-09-17 07:34:27
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storm： 是一个分布式的实时流式计算框架，具有低延迟、高可用、分布式、可扩展、数据不丢失的特点，storm包含四个核心组件：Nimbus：负责资源分配和任务调度。Supervisor：负责接受nimbus分配的任务，启动和停止属于自己管理的worker进程。---通过配置文件设置当前supervisor上启 动多少个worker。 Worker：运行具体处理组件逻辑的进程
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2023-07-21 12:18:52
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通过配置Monitoring监控日志，您可以查看阿里云Elasticsearch实例的监控日志并配置监控索引，避免因监控日志占用空间过大而影响实例的正常使用。本文介绍如何配置Monitoring监控日志。背景信息默认情况下，X-Pack监控客户端会每隔10s采集一次集群的监控信息，并保存到对应阿里云Elasticsearch实例的以.monitoring-*为前缀的索引中。目前主要有.monito
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2023-12-27 17:20:48
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本文将介绍线程的概念 , 实现 与后台进程线程概念每个程序都是一个进程 ,进程又可分多个可执行单元 ,每个单元都是一个线程 操作系统的每个进程 ,至少都包含着一个线程实际意义 : 充分利用CPU资源 ,提高程序运行效率须知: 看似CPU是同时执行多个线程 ,实际上, 在某一时间内 ,CPU只能执行一个线程 ,但是由于速度极快 ,给人一种同时执行的错觉 main()函数是主线程线程的创建与实现Jav
流式计算特点：
无边界的同一时间只能处理一条或很少量基于事件，处理结果立刻可用近实时处理需求，要求计算在非常短的时延（Low Latency）内完成一般框架
数据实时采集数据实时计算（流式计算系统） 在对处理时效性有高要求的计算场景下，提供一个完善的计算框架，并暴露给用户少量的编程接口流式计算应用流式计算系统的特点
记录处理低延迟极佳的系统容错性极强的系统拓展能力灵活强大的应用逻
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2024-01-02 14:28:00
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Storm是Twitter开源的分布式实时大数据处理框架，被业界称为实时版Hadoop。 今天就为大家带来Storm诞生到发展再到实践，赶快学习起来吧！ 1 Q：Storm的诞生。A：在2011年Storm开源之前，由于Hadoop的火红，整个业界都在喋喋不休地谈论大数据。Hadoop的高吞吐，海量数据处理的能力使得人们可以方便地处理海量数据。但是，Hadoop的缺点也和它的优
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2023-07-31 10:23:14
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在使用 Apache Storm 进行实时数据处理时，拓扑日志扮演着至关重要的角色。它不仅帮助开发者理解系统运行状态，还用于故障排查。然而，拓扑日志的处理不当可能导致整个系统的性能下降，从而影响业务。这篇博文将以轻松的方式纪实如何解决“storm 拓扑日志”问题。
### 背景定位
在某个项目中，我们的 Storm 拓扑在运行一段时间后，系统性能出现了明显下降，甚至出现了任务失败的情况。此时，
安装安装很简单。为了尽可能容易，我将从标准仓库安装。打开一个终端窗口，运行如下命令：sudo apt install syslog-ng你必须在收集器和客户端的机器上都要运行上面的命令。安装完成之后，你将开始配置。配置收集器现在，我们开始日志收集器的配置。它的配置文件是 /etc/syslog-ng/syslog-ng.conf。syslog-ng 安装完成时就已经包含了一个配置文件。我们不使用这
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2024-09-17 21:52:04
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基本结构和流程 上图中红色虚线框中就是提供的 loghub storm spout，每个 storm topology 会有一组 spout，同组内的 spout 共同负责读取 logstore 中全部数据。不同 topology 中的 spout 相互不干扰。 每个 topology 需要选择唯一的 loghub consume group 名字来相互标识，同一 topology 内的 sp
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2024-01-05 20:16:51
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# 如何实现“storm 日志查看”
## 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(配置 Storm 集群)
B --> C(编写 Topology)
C --> D(提交 Topology)
D --> E(查看日志)
E --> F(结束)
```
## 二、步骤和代码
### 1. 配置 Storm
原创
2024-03-20 06:09:58
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# 如何实现 Storm Worker 日志
Apache Storm 是一个实时计算框架，能够处理流媒体数据。在使用 Storm 进行开发时，能够有效地跟踪和记录 Worker 的日志是非常重要的。本文将帮助你了解如何在 Storm Worker 中实现日志记录，同时提供必要的代码和步骤。
## 整体流程
实现 Storm Worker 日志的流程主要包括以下几个步骤：
| 步骤 | 描
原创
2024-10-13 04:27:03
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# 实现 Storm 应用日志的全面指南
在分布式实时数据处理的场景中，Apache Storm 是一个非常强大的工具。为了更好地监控和调试 Storm 应用，记录日志是不可缺少的环节。本文将指导你如何逐步实现 Storm 应用的日志记录。
## 实现流程概述
我们将通过以下步骤来实现 Storm 应用日志：
| 步骤 | 描述 |
一、 概述boost.log被设计成非常模块化和可扩展的。该库由三个主要层组成：日志数据收集层、收集数据处理层和连接前两层的中央集线器。主要支持功能：1、 严重性分级。默认分级包括trace、debug、info、warning、error、fatal，支持自定义分级。 2、 日志过滤。 3、 线程安全日志记录方式。 4、 自定义sink功能。 5、 自定义属性功能。 6、 自定义日志器(Logg
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2024-10-20 20:40:28
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