# Storm Spout 如何监听
在现代实时数据处理框架中,Apache Storm 是一款流行的选择,它提供了强大的功能来处理实时数据流。Spout 是 Storm 中的重要组成部分,负责从外部数据源读取数据。在本篇文章中,我们将探讨如何实现一个自定义的 Storm Spout,并使其能够监听数据,以处理实时流数据。
## 项目背景
在许多实时数据处理场景中,我们需要从一个数据源中获取
文章目录1. 初始代码架构2. 新需求:想要点击按钮的时候在终端打印一行信息(比如"按钮被点击")2.1 中规中矩的写监听器2.2 发现问题2.3 使用匿名内部类优化代码2.4 优化完之后发现还是不是很优雅2.5 使用Lambda表达式再优化2.6 嗯嗯,现在需求实现了,来看看最终的代码吧3. 完结撒花4、 附`ActionListener`接口源码 今天学习java的Swing库,创建桌面应用
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2023-10-26 16:22:31
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# 一步一步教你使用Storm监听文件
在分布式流处理框架Apache Storm中,监听文件的过程可以分为几个简单的步骤。本文将详细介绍如何设置Storm来监听文件,并通过代码示例帮助你理解每一步的实现。
## 流程概述
首先,让我们看一下整个流程的步骤:
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建一个Storm拓扑 |
| 2 | 编写文件监控
原创
2024-09-27 05:02:31
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在使用Storm进行数据处理时,有时会出现“storm监听不到kafka消息”的情况。这可能由多种原因引起,例如配置错误、网络问题或依赖版本不兼容。接下来,我们将逐步梳理解决该问题的过程。
## 环境准备
在开始之前,需要确保以下软硬件要求满足,以便于Storm与Kafka的稳定运行。
### 硬件资源评估四象限图
```mermaid
quadrantChart
title 硬件
一.Storm基本介绍1.Storm是什么分布式实时计算框架,基于流计算处理,主动给用户发送数据2.Storm特点可拓展性容错性低延迟高可靠3.Storm应用场景互联网日新月异 数据时效性要求越来越高 随着数据流实时到达,实时处理金融领域网络监控电信数据管理Web应用语音实时强等4.缓存批处理与流计算处理的区别传统数据操作中 数据采集到DBMS 用户需求通过查询和DBMS交互 用户主动 DBMS被
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2023-10-31 14:19:23
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前言本文是 storm 入门第一篇,因为 Storm 的本地模式体验极其简单, 故而我希望第一篇我们先来体验一下 Storm,而不是其他分布式技术那样, 开门就是架构,简介....1 Storm初体验之本地运行1.1 下载 Storm Jar 包这里我们直接用 Maven 管理,直接在我们项目的 pom.xml 文件下加入:<!-- https://mvnrepository.com/art
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2023-10-09 23:45:33
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部署方式1. 根据业务分集群进行部署,三台主节点nimbus(master-slave). 防止出现单点故障(一台出现故障,topology拓扑也不会挂掉,只是不能提交新的任务到集群)。
2. worker节点32core+120G。每个6到10台。每台机器60Slots (flink也可以基于slot,yarn来管理,前者的好处是部署比较简单,只需要管理机器上的线程数即可,不需要额外的资源来管
# Storm如何停止
Apache Storm 是一个分布式实时计算系统,广泛用于处理大规模数据流。在实际应用中,可能存在许多情况需要停止一个正在运行的 Storm 任务。本文将讨论 Storm 如何停止的机制,并提供代码示例,以及相关的类图和关系图。
## Storm的基本架构
在深入 Storm 的停止机制之前,了解 Storm 的基本架构是非常重要的。Storm 主要由以下几个组件构
前言:阅读笔记
storm和hadoop集群很像,hadoop运行mr,storm运行topologies。
mr和topologies最关键的不同点是:mr运行最终会结束,而topologies永远运行直到你kill。
storm集群有两种节点:master和worker。
master运行一个后台进程Nimbus,和hadoop的jobtracker相似。
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2024-09-10 21:29:13
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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
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2023-08-14 11:29:16
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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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编程想要入门,必须知道入门基础所说的运行原理和基本概念,这里就从Storm 例子运行和编程架构说起。一、Storm 运行 我刚开始学习 storm 也是带着疑问,Storm 程序怎么运行的?运行的结果在哪里显示?我看有人问。 1、Eclipse 的开发环境  
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2023-12-07 22:21:15
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创建 maven 工程,pom 文件如下:<dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.storm</groupId> <artifactId>storm-core</artifactId> <version>1.0.3&
原创
2023-10-26 10:45:14
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首先准备...
原创
2022-10-27 10:58:07
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Storm里面有7种类型的stream grouping
1. Shuffle Grouping: 随机分组, 随机派发stream里面的tuple,保证每个bolt接收到的tuple数目大致相同。
2. Fields Grouping:按字段分组,比如按userid来分组,具有同样userid的tuple会被分到相同的Bolts里的一个task,而不同的userid则会
# Storm如何实现Tracing
在现代分布式系统中,Tracing 是一种用于追踪和分析系统中各个组件之间交互的有效机制。Apache Storm 是一个流处理框架,适用于处理实时数据流。然而,在复杂的数据处理过程中,理解各个组件的交互关系以及性能瓶颈变得尤为重要。本文将探讨如何在 Apache Storm 中实现 Tracing,并通过一个实际示例来说明。
## 1. 什么是Traci
一、Storm概述
Storm是一个分布式的、可靠的、零失误的流式数据处理系统。它的工作就是委派各种组件分别独立的处理一些简单任务。在Storm集群中处理输入流的是Spout组件,而Spout又把读取的数据传递给叫Bolt的组件。Bolt组件会对收到的数据元组进行处理,也有可能传递给下一个Bolt。我们可以把Storm集群想象成一个由bolt
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2023-06-29 11:37:57
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# Storm如何更新Topology
在分布式实时计算框架Apache Storm中,Topology是处理数据流的基本构件。随着数据的变化和业务需求的更新,通常需要对现有Topology进行更新。本文将探讨如何在Storm中有效地更新Topology,并通过一个实际示例分析这一过程。
## 什么是Topology?
Topology可以被理解为一组有向图,其中每个节点代表处理单元(如Sp
摘要:随着数据体积的越来越大,实时处理成为了许多机构需要面对的首要挑战。Shruthi Kumar和Siddharth Patankar在Dr.Dobb’s上结合了汽车超速监视,为我们演示了使用Storm进行实时大数据分析。CSDN在此编译、整理。 &nb
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2024-10-03 13:46:31
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(一) topology层级建议设不要设置过多storm讲究是流式计算,spout发送数据,下游的bolt处理数据,数据的处理计算就像流水线作业一样,每一个节点完成特定的工序;但是这种流水作业的深度不易过长,比如节点A对数据进行split操作,节点B对split之后的数据进行filter过滤,这两个节点完全可以合并在一起。如果topology层级过多,消耗的资源多;节点多,丢数据的风险增大;增加处
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2024-10-23 19:43:21
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