LogProcess.java package mytest; import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.
原创 2023-06-06 12:33:19
88阅读
Storm是一个免费开源、分布式、高容错的实时计算系统。Storm令持续不断的流计算变得容易,弥补了Hadoop批处理所不能满足的实时要求。Storm经常用于在实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式远程调用和ETL [ETL,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。
# 教你实现“冰暴(Ice Storm示例” ## 一、概述 “冰暴”是一个流行的编程示例,通常用来展示如何处理大量数据流和用户交互。在本教程中,我们将一步步实现一个简单的“冰暴”示例,帮助你理解整个流程。 ### 整体流程 在实现“冰暴”的过程中,我们可以将整个过程分为几个主要步骤。以下是步骤表: | 步骤 | 动作描述 | 使用的技术/工具
原创 10月前
32阅读
对于大数据技术进行了一阶段的学习,我从个人的理解角度来对storm做出一定的分析一、storm的原理进行分析1、storm适用的场景A> 流数据的处理---storm可以用来处理源源不断的消息,并将处理后的结果保存到持久化的介质中(持久化的介质可指:MySql、Orcal)B>分布式的RPC---由于storm的处理组件都是分布式的,而且处理延迟都极低,所以storm可以作为
转载 2023-12-29 23:23:37
37阅读
对于大数据技术进行了一阶段的学习,我从个人的理解角度来对storm做出一定的分析一、storm的原理进行分析1、storm适用的场景A> 流数据的处理---storm可以用来处理源源不断的消息,并将处理后的结果保存到持久化的介质中(持久化的介质可指:MySql、Orcal)B>分布式的RPC---由于storm的处理组件都是分布式的,而且处理延迟都极低,所以storm可以作为
转载 2023-12-22 13:58:28
54阅读
作为Microsoft Office最常用的工具之一熟练操作Word能为工作带来不少方便最常用的word快捷键大全让你的工作效率直!线!上!升!一、撤销和恢复操作Esc:取消操作Ctrl+Z:撤销操作Ctrl+Y:恢复或重复操作二、文本编辑Ctrl+Shift+空格键:创建不间断空格Ctrl+连字符:创建不间断连字符Ctrl+B:加粗字母Ctrl+L:使字母倾斜Ctrl+U:为字符添加下划线
# 如何在Apache Storm中删除任务 Apache Storm 是一个开源的实时计算框架,广泛应用于大数据处理和流数据分析。随着数据流和拓扑的增加,管理和维护这些拓扑任务变得尤为重要。在某些情况下,您可能需要删除不再需要的任务或拓扑。本文将详细介绍在Apache Storm中删除任务的方法,并提供代码示例来帮助您更好地理解。 ## 1. 基础概念 在开始之前,我们先了解一些基本概念。
原创 10月前
14阅读
# Storm 任务执行详解 Apache Storm 是一款开源分布式实时计算框架,广泛应用于流数据处理。在现代大数据环境中,Storm任务执行成为了实时数据分析的核心组成部分。本文将深入探讨 Storm任务执行模型及其实现,帮助开发者理解如何利用 Storm 处理实时数据。 ## Storm 任务执行的基本概念 在 Storm 中,任务的执行是通过拓扑(Topology)来管理的
原创 2024-10-22 06:29:38
44阅读
# 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
原创 8月前
43阅读
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。
转载 2023-10-10 20:56:00
82阅读
问题描述sqoop任务:sqlserver -> hdfs 运行时间:2019-05-23 00:05:30~00:37:03 sqoop任务运行成功,但是sqlserver搬运到hdfs的300W数据出现829条重复记录问题影响影响酒店下游任务报表数据不准确,需要重跑任务当时临时解决方案重跑该sqoop任务后,数据没有出现重复 防止类似情况出现,将该任务下游Base数据ETL时distin
转载 2023-08-04 16:13:28
60阅读
storm 批处理,窗口 一、Storm Storm是一个实时的可靠地分布式流计算框架。一个典型的大数据实时计算应用场景:从Kafka消息队列读取消息(可以是logs,clicks,sensor data);通过Storm对消息进行计算聚合等预处理;把处理结果持久化到数据库或者HDFS做进一步深入分析。 Storm中分为Topology开发和Triden
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
转载 2023-07-09 23:21:31
174阅读
# 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
原创 11月前
52阅读
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
转载 2023-09-18 21:27:13
0阅读
# Storm添加Jar包任务 ## 1. 介绍 Storm是一个开源的分布式实时计算系统,被广泛应用于实时数据处理和大数据分析场景。它具有高吞吐量、容错性强和可伸缩性好的特点。Storm通过将计算任务分发到集群中的多个节点上并行处理,实现高效的实时数据处理。 在使用Storm时,有时需要添加自定义的Jar包以满足特定的业务需求。本文将介绍如何添加Jar包到Storm的运行环境中,并提供相应
原创 2023-08-14 03:13:09
232阅读
应用场景: 第一种方法 参考代码StormTopologyTimer1.java 方法二: 所以我们应该这么干
原创 2022-06-17 09:51:43
112阅读
以word count为例,本地化运行模式(不需要安装zookeeper、storm集群),maven工程, pom.xml文件如下: <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="h
转载 2015-08-04 13:30:00
217阅读
2评论
一:简介Kafka作为消息源Spout,Redis作为Bolt存储实时计算的结果。二:启动zookeeper、Kafka服务、Redis服务# 启动redisredis-sever#
原创 2023-05-16 00:03:44
54阅读
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
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5