一、问题背景 Python 写的脚本,不断从txt文件中读取一行数据封装成消息,作为producer发给kafka, storm的spout从kafka中读取这些消息后做一些处理发送给bolt,bolt最后将数据按既定的格式写入到HBASE 二、问题描述 一共14000条左右的数据,加调试信息观察到 ...
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2016-07-05 17:05:01
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缘起事情源于在看基于Storm的CEP引擎:flowmix
的FlowmixBuilder代码,
每个Bolt设置了这么多的Group,
而且declareStream也声明了这么多的stream-id,
对于只写过WordCountTopology的小白而言,
直接懵逼了,没见过这么用的啊,我承认一开始是拒绝的,每个Bolt都设置了这么多Group,这TMD拓扑图是什么样的? pu...
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2016-07-03 19:52:43
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简单的输入输出做完了,来点复杂点儿的场景:从某个topic定于消息,然后根据空格分词,统计单词数量,然后将当前输入的单词数量推送到另一个topic。首先规划需要用到的类:从KafkaSpout接收数据并进行处理的backtype.storm.spout.Scheme子类;数据切分bolt:SplitSentenceBolt..
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2016-06-23 19:01:57
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Storm是一个分布式的、高容错的实时计算系统。
Storm对于实时计算的的意义相当于Hadoop对于批处理的意义。Hadoop为我们提供了Map和Reduce原语,使我们对数据进行批处理变的非常的简单和优美。同样,Storm也对数据的实时计算提供了简单Spout和Bolt原语。
Storm适用的场景:
1、流数据处理:Storm可以用来用来处理源源不断的消息,并将处理之后的结果保存到持久化...
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2016-06-21 08:03:42
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Storm利用Acker Bolt节点跟踪消息,当Spout发送出去的消息以及这些消息所衍生出来的消息均被处理后,Spout将受到对应于该消息的Ack。实现要点: 1、Storm中每条发送出去的消息都会对应一个随机的消息ID。 2、Spout发送消息后,将向Acker Bolt发送一条消息,该消息内 ...
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2016-06-05 21:23:29
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在storm环境部署完毕,并正确启动之后,现在就可以真正进入storm开发了,按照惯例,以wordcount作为开始。这个例子很简单,核心组件包括:一个spout,两个bolt,一个Topology。spout从一个路径读取文件,然后readLine,向bolt发射,一个文件处理完毕后,重命名,以不 ...
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2016-06-02 22:03:20
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程序启动报错:backtype.storm.generated.InvalidTopologyException:null 问题解决方法: 这个错误一般都是没有定义输出列造成的 检查Spout和Bolt代码中的declareOutputFields方法declare的Field数量 等于 colle ...
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2016-06-02 19:51:03
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Bolt是Topology中数据处理的基本单元,也是Storm针对处理过程的编程单元。Topology中所有的处理都是在这些bolt中完成的。 Bolt可以将数据项发送至多个数据流(Stream)。编程人员首先可以使用OutputFieldsDeclarer类的declareStream()方法声明 ...
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2016-05-14 06:38:48
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前言
业务的日志ETL拉取框架一直存在很多问题,每次出现故障就导致手忙大乱,因此这次决心要对其进行大改造。这个ETL系统是基于Storm实现的,主要是依靠Spout拉取原始日志,Bolt进行处理再入库,为了提高吞吐量,采用了12个Bolt进行并行处理。旧算法由于没有使用Storm的ack特性,而且还是根据发送Tuple的hash值发送到对应的Bolt中,完全没有考虑好负载均衡问题...
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2016-05-13 03:16:34
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Topology的代码如下:TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
//WordReaderSpout会从文件中读取数据,数据用shuffle的方式发送给bolt进行处理
//当文件读取完成后,会发送一个global消息
builder.setSpout("word-reader",new WordReaderSpout());
builde...
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2016-05-12 21:33:54
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