基于案例讲解Storm实时流计算
stormproxies的使用方法
stormproxies的使用方法（实用版3篇）目录（篇1）1.引言2.StormProxies 的概念和背景3.StormProxies 的使用方法3.1 创建 StormProxies 实例3.2 配置 StormProxies3.3 启动 StormProxies3.4 关闭 StormProxies4.StormProxies 的应用场景5.总结正文（篇1）一、引言随着互联网的发展，数据挖掘和分析的需求越来越大。
在大数据时代，分布式计算框架应运而生，其中 Storm 是一种实时的大数据处理系统。
为了使 Storm 处理速度更快，StormProxies 应运而生。
本文将介绍StormProxies 的使用方法。
二、StormProxies 的概念和背景StormProxies 是 Netflix 开发的一个用于加速 Storm 计算的代理应用。
它可以在 Storm 集群中代替 Nimbus 和 Supervisor，从而提高整个集群的性能。
StormProxies 通过代理 Nimbus 和 Supervisor 的通信，减少了集群中的网络延迟和负载，使得 Storm 处理速度更快。
三、StormProxies 的使用方法1.创建 StormProxies 实例要使用 StormProxies，首先需要创建一个 StormProxies 实例。
可以通过以下命令创建一个 StormProxies 实例：```java -jar stormproxies.jar```2.配置 StormProxies在创建 StormProxies 实例后，需要对其进行配置。
可以通过修改stormproxies.jar 中的 resources 文件夹下的配置文件进行配置。
配置文件名为 stormproxies.conf。
以下是一个配置示例：```imbus.host="localhost"imbus.port=6627supervisor.host="localhost"supervisor.port=10808```其中，nimbus.host 和 nimbus.port 分别表示 Nimbus 的 IP 地址和端口，supervisor.host 和 supervisor.port 分别表示 Supervisor 的 IP 地址和端口。
storm的用法
storm的用法一、了解Storm大数据处理框架Storm是一个用于实时流数据处理的分布式计算框架。
它由Twitter公司开发，并于2011年发布。
作为一个开源项目，Storm主要用于处理实时数据，比如实时分析、实时计算、流式ETL等任务。
二、Storm的基本概念及特点1. 拓扑（Topology）：拓扑是Storm中最重要的概念之一。
它代表了整个计算任务的结构和流程。
拓扑由一系列组件组成，包括数据源（Spout）、数据处理节点（Bolt）以及它们之间的连接关系。
2. 数据源（Spout）：Spout负责从外部数据源获取数据，并将其发送给Bolt进行处理。
在拓扑中，通常会有一个或多个Spout进行数据输入。
3. 数据处理节点（Bolt）：Bolt是对数据进行实际处理的模块。
在Bolt中可以进行各种自定义的操作，如过滤、转换、聚合等，根据业务需求不同而定。
4. 流组（Stream Grouping）：Stream Grouping决定了从一个Bolt到下一个Bolt 之间的任务调度方式。
Storm提供了多种Stream Grouping策略，包括随机分组、字段分组、全局分组等。
5. 可靠性与容错性：Storm具有高可靠性和容错性的特点。
它通过对任务状态进行追踪、失败重试机制和数据备份等方式，确保了整个计算过程的稳定性。
6. 水平扩展：Storm可以很方便地进行水平扩展。
通过增加计算节点和调整拓扑结构，可以实现对处理能力的无缝提升。
三、Storm的应用场景1. 实时分析与计算：Storm适用于需要对大规模实时数据进行即时分析和计算的场景。
比如金融领域中的实时交易监控、电商平台中用户行为分析等。
2. 流式ETL：Storm可以实现流式ETL（Extract-Transform-Load）操作，将源数据进行抽取、转换和加载到目标系统中，并实时更新数据。
3. 实时推荐系统：通过结合Storm和机器学习算法，可以构建快速响应的实时推荐系统。
JStorm—实时流式计算框架入门介绍
JStorm—实时流式计算框架⼊门介绍JStorm介绍 JStorm是参考storm基于Java语⾔重写的实时流式计算系统框架，做了很多改进。
如解决了之前的Storm nimbus节点的单点问题。
JStorm类似于Hadoop MapReduce系统，⽤户按照指定的接⼝去实现⼀个任务，任务提交给JStorm进⾏运⾏，且这种运⾏是不间断的，因为如果期间有worker发⽣故障，调度器会分配⼀个新的worker去替换这个故障worker。
从应⽤的⾓度来看，JStorm是⼀种分布式应⽤；从系统框架层⾯来看，JStorm⼜是⼀种类似于Hadoop MapReduce的调度系统；从数据层⾯来看，JStorm⼜是⼀种流式的实时计算⽅案。
JStorm优势1. 易开发性： JStomr接⼝简易，只需按照Spout、Bolt及Topology编程规范进⾏应⽤开发即可；2. 扩展性：可以线性的扩展性能，配置并发数即可；3. 容错性：出现故障worker时，调度器会分配⼀个新的worker去代替；4. 数据精准性：JStorm内置ACK机制，确保数据不丢失。
还可以采⽤事务机制确保进⼀步的精准度；5. 实时性：JStorm不间断运⾏任务，且实时计算。
JStorm应⽤场景1. 实时计算：可实时数据统计，实时监控；2. 消息转移：流处理完消息后，可以定向的将结果存储到其他消息中间件中；3. rpc请求：提交任务就是⼀次rpc请求过程；典型的场景：⽤于⽇志分析，rpc请求提交任务，从收集的⽇志中，统计出特定的数据结果，并将统计后的结果持久化到外部存储中，这是⼀种信息流处理⽅式，可聚合，可分析。
JStorm架构组件介绍UI：JStorm web界⾯。
Nimbus：调度者，是主控制节点，主要功能为提交任务、分配集群任务、集群监控等。
Supervisor：负责接收Nimbus分配的任务，管理⾃⼰的所属Worker进程，supervisor节点是整个集群中实际运⾏的topology节点。
storm 面试题
storm 面试题Storm面试题1. Introduction to StormStorm是一个开源的分布式实时计算系统，用于处理大规模实时数据流。
它是一个可靠和高效的系统，可以将海量数据在分布式集群上进行并行处理，实现实时分析和计算。
本文将介绍Storm的工作原理、应用场景以及面试常见问题。
2. Storm的工作原理Storm使用了一种称为"Topology"的数据处理模型，其中包含多个组件，包括Spout、Bolt和Stream。
Spout负责数据源的读取和发送，Bolt负责数据转换和处理，Stream用于在Spout和Bolt之间传递数据。
Storm的工作流程如下：(1) 数据流入系统，由Spout接收数据并发送给Bolt。
(2) Bolt对接收到的数据进行处理和计算。
(3) 处理完成后，Bolt可以发送数据到其他Bolt，形成数据流的连续处理。
(4) 最后，数据可以被存储到数据库、文件系统或其他外部系统中。
Storm的分布式架构使得它能够处理大规模数据流，并实现高可用性和容错性。
它将工作负载分散到集群中的多台计算机上，并通过消息传递机制实现组件间的通信。
3. Storm的应用场景Storm在实时数据分析和处理方面具有广泛的应用场景，包括但不限于以下几个方面：(1) 金融领域：Storm可以用于实时风险管理、交易监控和欺诈检测。
它能够对流式数据进行复杂计算和规则验证，以实现实时预警和决策支持。
(2) 电信领域：Storm可以用于网络监控和故障诊断，实时分析和处理大量网络数据。
它可以帮助运营商及时发现并解决网络问题，提高网络运行的稳定性和可靠性。
(3) 电商领域：Storm可以用于实时推荐系统、广告投放和用户行为分析。
它能够根据用户的实时行为和偏好生成个性化推荐，提高用户购物体验和销售转化率。
(4) 物联网领域：Storm可以用于实时监测和分析传感器数据，实现设备状态监控和异常检测。
基于Storm的电力流数据的高效写入系统
基于Storm的电力流数据的高效写入系统摘要：电力行业计量数据有多种类、多来源、速率高等特性。
并且随着该计量行业的不断发展，数据处理的复杂性逐渐升高，传统程序写入数据库的方法暴露了稳定性差、速率慢等问题，需要结合先进的大数据处理技术设计一套符合当下该领域的数据写入处理方法。
本文针对数据写入这一点进行了研究，结合了先进的流处理技术设计了一套数据写入程序，程序采用了Storm技术设计了拓扑结构实现了关系型数据库的可靠写入。
通过制定了Storm模块间数据元交互格式制定，结合数据分组设计和多源类数据表缓冲结构的应用,优化了程序写入数据库的稳定性、速率性以及抵御了数据复杂性带来的入库挫折，满足了电力计量数据写入数据库的高要求，同时该框架及相关模块也有很高的其它行业数据写入的适用性。
关键词：流处理；数据入库；抗挫折数据写入；类数据表缓冲结构；实时存储；Storm；Oracle0 引言随着大数据技术应用不断深入,各类大数据业务系统对写入数据库的能力提出了更高的要求,一个坚强、可靠、快速的写入数据库的框架对于日益增长的大数据业务显得尤为重要，这是后续业务统计分析以及机器学习预测的先决条件。
针对电力行业的计量自动化领域，电动汽车充换电、分布式电源接入、四表合一采集等新型业务快速扩展，数据采集对现有系统的数据项、采集频度、数据完整性以及及时性都提出了更高的。
这就需要符合新挑战、新要求的数据写入架构，这也是一个大数据处理系统能够稳定运行的基石，本文主要从计量自动化系统出发结合流处理技术，探讨具有数据量大、采集频度高的电量数据写入系统实现。
同时该系统也能为其它行业的大数据业务数据库写入提供借鉴。
1相关工作实时数据处理应用于各个行业中,如在电子商务中对客户行为进行实时分析并提出修正购买建议[1,2];在运输行业中通过实时跟踪分析进而制定智能化交通管理方案以减轻路线拥堵情况[3,4];在医疗卫生与生命科学中实施传感医疗数据的实时监控及疫情预警等[5,6]。
论Storm分布式实时计算工具
论Storm分布式实时计算工具作者：沈超邓彩凤来源：《中国科技纵横》2014年第03期【摘要】互联网的应用催生了一大批新的数据处理技术，storm分布式实时处理工具以其强大的数据处理能力、可靠性高、扩展性好等特点，在近几年得到越来越广泛的关注和应用。
【关键词】分布式实时计算流处理1 背景及特点互联网的应用正在越来越深入的改变人们的生活，互联网技术也在不断发展，尤其是大数据处理技术，过去的十年是大数据处理技术变革的十年，MapReduce，Hadoop以及一些相关的技术使得我们能处理的数据量比以前要大得多得多。
但是这些数据处理技术都不是实时的系统，或者说，它们设计的目的也不是为了实时计算。
没有什么办法可以简单地把hadoop变成一个实时计算系统。
实时数据处理系统和批量数据处理系统在需求上有着本质的差别。
然而大规模的实时数据处理已经越来越成为一种业务需求了，而缺少一个“实时版本的hadoop”已经成为数据处理整个生态系统的一个巨大缺失。
而storm的出现填补了这个缺失。
Storm出现之前，互联网技术人员可能需要自己手动维护一个由消息队列和消息处理者所组成的实时处理网络，消息处理者从消息队列取出一个消息进行处理，更新数据库，发送消息给其它队列等等。
不幸的是，这种方式有以下几个缺陷：单调乏味：技术人员花费了绝大部分开发时间去配置把消息发送到哪里，部署消息处理者，部署中间消息节点—设计者的大部分时间花在设计，配置这个数据处理框架上，而真正关心的消息处理逻辑在代码里面占的比例很少。
脆弱：不够健壮，设计者要自己写代码保证所有的消息处理者和消息队列正常运行。
伸缩性差：当一个消息处理者的消息量达到阀值，需要对这些数据进行分流，配置这些新的处理者以让他们处理分流的消息。
Storm定义了一批实时计算的原语。
如同hadoop大大简化了并行批量数据处理，storm的这些原语大大简化了并行实时数据处理。
storm的一些关键特性如下：适用场景广泛：storm可以用来处理消息和更新数据库（消息流处理），对一个数据量进行持续的查询并返回客户端（持续计算），对一个耗资源的查询作实时并行化的处理（分布式方法调用），storm的这些基础原语可以满足大量的场景。
分布式实时(流)计算框架
MZ案例介02—GN平台采集
从2个GN平台采集Gn原始数据， 将原始数据的文档合并，上限 为50个文档。每个文档的大小 约为200MB，合并后的文档上 限为10GB。合并后的文档上传 至HDFS平台。 上传的HDFS目录分别是 /tmp/gn/1和 /tmp/gn/2， 再 根据上传的时间点建立新的目 录.
RDMS
整个数据处理流程包括四部分: 第一部分是数据接入层，该部分从前端业务系统获取数据； 第二部分是最重要的storm实时处理部分，数据从接入层接入，经过实时处理后传入 数据落地层； 第三部分为数据落地层，该部分指定了数据的落地方式； 第四部分元数据管理器。
7
Storm实时计算业务接口
8
Storm实时计算具体业务需求
(1) 条件过滤
这是Storm最基本的处理方式，对符合条件的数据进行实时过滤，将符合条件的数据保存下来，
这种实时查询的业务需求在实际应用中是很常见的。
(2) 中间计算
我们需要改变数据中某一个字段（例如是数值），我们需要利用一个中间值经过计算（值比 较、求和、求平均等等）后改变该值，然后将数据重新输出。
(3) 求TopN
相信大家对TopN类的业务需求也是比较熟悉的，在规定时间窗口内，统计数据出现的TopN， 该类处理在购物及电商业务需求中，比较常见。
(4) 推荐系统
正如我架构图中画的那样，有时候在实时处理时会从mysql及hadoop中获取数据库中的信息， 例如在电影推荐系统中，传入数据为用户当前点播电影信息，从数据库中获取的是该用户之前的 一些点播电影信息统计，例如点播最多的电影类型、最近点播的电影类型，及其社交关系中点播
13
MediationZone--集中控制，分布执行
storm原理
storm原理Storm是一个分布式实时计算系统，它可以处理海量的实时数据流，并且能够在毫秒级别内对数据进行处理和分析。
Storm的原理是基于流处理模型，它将数据流分成一系列的小批次，然后对每个小批次进行处理和分析，最终将结果输出到目标系统中。
Storm的核心组件是Nimbus和Supervisor。
Nimbus是Storm的主节点，它负责管理整个集群的拓扑结构和任务分配。
Supervisor是Storm的工作节点，它负责接收Nimbus分配的任务，并且在本地执行任务。
Storm的数据流模型是基于DAG（有向无环图）的，每个节点代表一个数据处理单元，节点之间的边代表数据流。
Storm的拓扑结构是由Spout和Bolt组成的。
Spout是数据源，它从外部数据源中读取数据，并将数据发送到Bolt中进行处理。
Bolt是数据处理单元，它接收Spout发送的数据，并且对数据进行处理和分析，最终将结果输出到目标系统中。
Storm的数据流模型是基于流处理模型的，它可以实现实时数据处理和分析。
Storm的数据流模型是基于DAG的，它可以实现高效的数据处理和分析。
Storm的拓扑结构是由Spout和Bolt组成的，它可以实现灵活的数据处理和分析。
Storm的优点是可以实现实时数据处理和分析，它可以处理海量的实时数据流，并且能够在毫秒级别内对数据进行处理和分析。
Storm的缺点是需要一定的技术水平才能使用，而且需要一定的硬件资源才能支持。
总之，Storm是一个非常强大的分布式实时计算系统，它可以处理海量的实时数据流，并且能够在毫秒级别内对数据进行处理和分析。
Storm的原理是基于流处理模型，它将数据流分成一系列的小批次，然后对每个小批次进行处理和分析，最终将结果输出到目标系统中。
Storm的优点是可以实现实时数据处理和分析，它可以处理海量的实时数据流，并且能够在毫秒级别内对数据进行处理和分析。
Storm的缺点是需要一定的技术水平才能使用，而且需要一定的硬件资源才能支持。