Storm提交WordCountTopology任务问题

 WordCountTopology "源码走读系列"从代码层面分析了storm的具体实现,接下来通过具体的实例来说明storm的使用.因为目前storm已经正式迁移到Apache,文章系列也由twitter storm转为apache storm. WordCountTopology 使用storm来统计文件中的每个单词的出现次数. 通过该例子来说明tuple发送时的几个要素 source component   发送源 destination component 接收者 strea

Storm是一个分布式的.高容错的实时计算系统,在实时性要求比较强的应用场景下,可以用它来处理海量数据.我们尝试着搭建Storm平台,来实现实时计算.下面,我们在CentOS 6.4上安装配置Storm系统. 安装配置 安装配置过程,按照如下步骤进行: 1.安装配置sunjdk 下载sunjdk,并安装Java运行环境: 1 wget http://download.oracle.com/otn/java/jdk/6u45-b06/jdk-6u45-linux-x64.bin 2 chmod +

Storm是一个分布式的.高容错的实时计算系统,在实时性要求比较强的应用场景下,可以用它来处理海量数据.我们尝试着搭建Storm平台,来实现实时计算.下面,我们在CentOS 6.4上安装配置Storm系统. 安装配置 安装配置过程,按照如下步骤进行: 1.安装配置sunjdk 下载sunjdk,并安装Java运行环境: wget http://download.oracle.com/otn/java/jdk/6u45-b06/jdk-6u45-linux-x64.bin chmod +x jd

Storm的官方网址:http://storm.apache.org/index.html 1:集群部署的基本流程(基本套路): 集群部署的流程:下载安装包.解压安装包.修改配置文件.分发安装包.启动集群;  1:安装一个zookeeper集群,之前已经部署过,这里省略,贴一下步骤: 安装配置zooekeeper集群:        1.1:解压            tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz        1.2:修改配置            cd /

第 121 章 Twitter Storm 目录 121.1. 单机版121.2. lein 安装 121.1. 单机版 操作系统环境:Ubuntu 13.04 KVM虚拟机 安装 storm 涉及到安装以下包:Python.zookeeper.zeromq.jzmq.storm 过程 121.1. Ubuntu + Storm 单机环境安装 安装 zookeeper $ sudo apt-get install zookeeper zookeeper-bin zookeeperd 安装 zer

1.概述 在<Kafka实战-Flume到Kafka>一文中给大家分享了Kafka的数据源生产,今天为大家介绍如何去实时消费Kafka中的数据.这里使用实时计算的模型--Storm.下面是今天分享的主要内容,如下所示: 数据消费 Storm计算 预览截图 接下来,我们开始分享今天的内容. 2.数据消费 Kafka的数据消费,是由Storm去消费,通过KafkaSpout将数据输送到Storm,然后让Storm安装业务需求对接受的数据做实时处理,下面给大家介绍数据消费的流程图,如下图所示: 从图

       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的缺点也和它的优点同样鲜明--延迟大,响应缓慢,运维复杂.       有需求也就有创造,在Hadoop基本奠定了大数据霸主地位的时候,很多的开源项目都是以弥补Hadoop的实时性为目标而被创造出来.而在这个节骨眼上Storm横空出世了.       Storm带着流式计算的标签华丽丽滴出场了,看看它的一些卖点: 分布式系统:可横向拓展,现在的项目不带个分布式特性都不好意思开源. 运维简单:S

https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Documentation   安装和配置 Storm的安装比较简单, 下载storm的release版本, 解压, 并且把bin/目录加到环境变量PATH里面去, 就ok了. 参考配置storm开发环境  当然为了运行Storm, 需要装一些其他的依赖的包, 可以参考Twitter Storm 安装实战 Storm支持单机调试模式, 所以现在如果你已经有包含topology的jar包, 就可以直接运行单机模式来进

概述 最近要做一个实时分析的项目,所以需要深入一下storm. 为什么storm 综合下来,有以下几点: 1. 生逢其时 MapReduce 计算模型打开了分布式计算的另一扇大门,极大的降低了实现分布式计算的门槛.有了MapReduce架构的支持,开发者只需要把注意力集中在如何使用 MapReduce的语义来解决具体的业务逻辑,而不用头疼诸如容错,可扩展性,可靠性等一系列硬骨头.一时间,人们拿着MapReduce这把榔头去敲 各种各样的钉子,自然而然的也试图用MapReduce计算模型来解决流处