基于storm构建一个实时数据分析系统
基于云计算的大数据处理与分析技术研究
基于云计算的大数据处理与分析技术研究第一章：绪论1.1 课题背景随着互联网和移动互联网的迅速发展，大量数据不断被生成和积累。
这些数据包含了各种类型、各种形式的信息。
如何快速、准确、高效地处理和分析这些数据成为了当前互联网领域的一大挑战，同时也是处理海量数据的必要手段。
1.2 研究意义基于云计算的大数据处理和分析技术的研究，是当下互联网领域中的一个热门议题，其研究意义主要体现在以下几个方面：（1）大数据处理能力的提升：利用云计算的优势，将数据分散到多个计算节点上进行处理，大大提升数据处理能力；（2）数据分析效率的提高：云计算可以快速地完成大量数据的预处理、存储和分析，从而提高数据分析效率；（3）新兴产业的培育：大数据技术的不断完善和应用，将推动数字经济和相关产业的快速发展。
第二章：基于云计算的大数据处理技术2.1 云计算的概念与特点云计算是指利用互联网等通信技术，将大量的计算资源、存储资源和应用程序进行集中和管理，以满足用户的个性化需求。
其特点主要包括以下几个方面：（1）可伸缩性：云计算中的资源具有良好的可扩展性，可以根据实际需求进行自动扩展；（2）按需订购：用户只需按照自己的实际需求选择所需要的服务和应用程序，无需购买应用程序的复杂硬件和软件设备；（3）可靠性：云计算中的资源不仅可以快速地处理高并发访问，还具备备份和容错机制，保证服务的高可靠性和稳定性。
2.2 大数据处理技术的发展历程大数据处理技术的发展经历了以下几个阶段：（1）传统数据处理技术：包括关系数据库管理系统（RDBMS）和数据仓库（Data Warehouse）等；（2）并行处理技术：如MapReduce和Hadoop等；（3）实时处理技术：主要包括Storm和Spark等；（4）深度学习技术：基于神经网络的深度学习技术、卷积神经网络和循环神经网络等。
2.3 基于云计算的大数据处理技术基于云计算的大数据处理技术主要包括以下几个方面：（1）Hadoop平台：Hadoop是一种基于Java语言的分布式存储和计算平台，可用于处理极大数据集；（2）Spark平台：Spark是一种快速、通用型的大数据处理平台，可以进行批处理和实时处理；（3）Storm平台：Storm是一种分布式实时计算系统，在实现实时数据处理方面具有显著的优势；（4）Flink平台：Flink是一种分布式大数据处理平台，既支持批处理，又支持流式处理。
基于Storm的区域销售数据分析系统-开题报告
基于Storm的区域销售数据分析系统的设计与实现1．本课题所涉及的问题在国内（外）的研究现状综述在过去十年中，随着互联网应用的高速发展，企业积累的数据量越来越大，越来越多。
随着大数据业务的快速增长，针对大规模数据处理的实时计算变成了一种业务上的需求， Storm 正是在这样的需求背景下出现的，Storm 很好地满足了这一需求。
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。
这种动作是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。
这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。
Kafka的目的是通过hadoop并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消费。
Storm是一个分布式的、容错的实时计算系统，有许多应用领域，包括实时分析、在线机器学习、信息流处理、连续性的计算、分布式RPC、ETL等.对于需要处理大量消息流的实时系统来说，消息处理始终是实时计算的基础，消息处理的最后就是对消息队列和消息处理者之间的组合。
消息处理的核心是如何在消息处理的过程中不丢失数据，而且可以使整个处理系统具有很好的扩展性，以便能够处理更大的消息流。
而Storm+Kafka正好可以满足这些要求。
2．本人对课题任务书提出的任务要求及实现预期目标的可行性分析（1）基于storm的区域销售数据分析系统的体系架构研究内容：Ambari大数据集群的研究于搭建；storm&kafka实时处理系统的实施；Hbase的存储与并发访问；HighCharts &Hbase实现数据的可视化展现基于storm的区域销售数据分析系统平台搭建需求：基于storm的区域销售数据分析系统的平台使用的是北京红象云腾技术有限公司的Redoop CRH5.1(ambari-2.5.2)一体化大数据平台，本平台由本人参与研发测试。
CRH5.1(ambari-2.5.2) 可以一键式部署安装，解决了Hadoop大数据平台搭建复杂的难题。
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。
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。
大数据实时流处理平台的架构与性能优化
大数据实时流处理平台的架构与性能优化随着大数据的飞速发展，实时流处理平台逐渐成为企业处理海量数据的重要工具。
本文将探讨大数据实时流处理平台的架构和性能优化策略，帮助企业了解如何构建高效可靠的实时流处理系统。
一、大数据实时流处理平台的架构一个典型的大数据实时流处理平台架构包括以下几个关键组件：1. 数据源：流处理平台的核心就是实时处理数据流。
数据源可以是各种数据交换方式，如消息队列、Kafka等。
2. 数据处理引擎：数据处理引擎是整个平台的核心组件，负责接收、处理和分析数据。
常见的流处理引擎有Apache Spark、Flink和Storm等。
3. 存储系统：实时流处理平台通常需要对实时数据进行持久化存储，以便进行后续的批处理、数据分析和存档。
常用的存储系统有Hadoop HDFS、Cassandra和Elasticsearch等。
4. 数据可视化和监控：为了方便运维人员进行实时监控和数据可视化分析，实时流处理平台通常会包含可视化和监控组件，如Grafana和Kibana等。
以上只是一个典型的实时流处理平台架构，具体的架构设计还需要根据实际业务需求和数据规模进行调整和优化。
二、性能优化策略为了保证实时流处理平台的高性能和稳定性，以下是一些性能优化的策略：1. 并行化和分区：通过将数据分成多个分区，并以并行的方式进行处理，可以有效提高流处理的吞吐量和并发能力。
此外，合理地选择分区方案，可以让数据均匀地分布在多个处理节点上，避免数据倾斜问题。
2. 数据压缩和序列化：对于大规模的数据处理，采用高效的压缩算法和序列化机制可以有效减小数据的传输和存储开销，提高系统的整体性能。
3. 缓存机制：为了减少对外部存储系统的访问次数，可以引入缓存机制，将经常被访问的数据缓存在内存中，加快数据的访问速度。
4. 资源调优：合理配置集群资源，包括CPU核心数量、内存大小和网络带宽等，以满足流处理的需求。
另外，可以采用动态资源分配策略，根据实时流量的变化来调整资源的分配。
基于Storm进行实时网络攻击检测
• 时效性
– 10秒内可以检测到异常访问
• 吞吐
– 单集群一个topology每个 bolt 10个并发，处理10Gb/s
• 对业务影响
– 流量走光纤旁路给storm处理，对业务逻辑没有影响，不 需要做任何修改（如增加日志等）
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Storm问题 • 稳定性
– Storm 程序资源占用过多导致系统不稳定 – 流量大时storm 程序不稳定 – Storm 各个组件的异常
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多集群管理平台
get new clusters
负载 调度模块
Topology 调度模块
数据发送 Zookeeper
send error
topology x
topology x
topology x
StormClusterA
StormClusterB
StormClusterC
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supervisor
supervisor
supervisor
supervisor
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问题改进 - 8
• 问题：查看storm程序的日志不方便，需要登录到 机器上找日志文件 • 改进：类似hadoop的查看日志webui
– patch: https:///nathanmarz/storm/pull/598
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topology逐步更新机制
1.upload file
client
2.update topo
nimbus
3.set version
zk
4.check version missmatch
5.down load file & set restart time
基于SpringBoot的实时数据处理系统设计与实现
基于SpringBoot的实时数据处理系统设计与实现一、引言随着大数据时代的到来，实时数据处理系统在各行各业中变得越来越重要。
实时数据处理系统可以帮助企业快速响应市场变化、实时监控业务指标、提升决策效率等。
本文将介绍如何基于SpringBoot框架设计和实现一个高效的实时数据处理系统。
二、技术选型在设计实时数据处理系统时，选择合适的技术栈是至关重要的。
本文选择使用SpringBoot作为后端框架，结合其他开源组件来构建一个完整的实时数据处理系统。
具体技术选型如下： - SpringBoot：作为后端框架，提供了便捷的开发方式和丰富的生态系统。
- Apache Kafka：用于实时数据流处理，支持高吞吐量和低延迟。
- Apache Storm：用于流式计算，支持复杂的实时数据处理逻辑。
- MySQL：用于存储处理结果和元数据信息。
三、系统架构设计1. 数据采集首先，需要设计数据采集模块，负责从各个数据源收集实时数据，并将数据发送到消息队列中。
可以使用Flume、Logstash等工具进行数据采集。
2. 消息队列消息队列起到了解耦和缓冲的作用，保证了系统的稳定性和可靠性。
Apache Kafka是一个分布式消息队列系统，具有高性能和高可靠性，适合作为实时数据处理系统的消息中间件。
3. 实时计算实时计算模块使用Apache Storm进行流式计算，可以对接收到的实时数据进行复杂的计算和处理。
Storm提供了丰富的API和灵活的拓扑结构，可以满足不同场景下的需求。
4. 数据存储最后，处理完的数据需要存储到数据库中供后续分析和查询。
MySQL是一个稳定可靠的关系型数据库，适合存储结构化数据。
四、系统实现1. SpringBoot应用搭建首先，搭建SpringBoot应用作为整个系统的后端服务。
通过SpringBoot提供的自动配置和快速开发特性，可以快速搭建起一个稳定高效的后端服务。
2. 集成Kafka在SpringBoot应用中集成Kafka客户端，实现与Kafka消息队列的连接和消息发送。
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。
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Storm实时计算业务接口
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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
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MediationZone--集中控制，分布执行
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解决：入库方式从load data 改为 insert ，调整入库频率，改为一次入库多条记 录，从而降低数据库连接数，目前并发的峰值数据连接数在200左右，在可接受 范围内。
遇到哪些坑？ 现象：Mysql增长太快，innoddb删除不一起作用
分析： innoddb 默认是把所有库表数据保存一个文件里面，删除单个库表，无法释 放磁盘空间。
一次自我救赎
之返回码系统重构
社交网络运营部-接入运维组 hobdong 2015-01-14
自我介绍
hobodong(董超) 来自社交网络运营部运营服务中心接入层运维组 目前负责SNG用户端监控系统(返回码，测速，自动化监控，业务考核)、华佗 开放项目的开发，同时也参与接入运维的相关工作。
什么是返回码系统？ http返回码： 200 404 500 ….. 用户浏览器 cgi逻辑返回码： 20000 20001 20002 …..
解决： 只要设置mysql配置innodb-file-per-table=1，就可以让mysql的每个库表都是一个 文件，删除单个库表就可以释放磁盘空间了。
遇到哪些坑？ 现象：新架构全量切换之后，每天4点开始数据丢失，持续15分钟之后恢复。
分析：顺着整个数据流向开始排查，用户端浏览器->前端接入机器->数据收集 server->mongoDB->storm集群的各个节点->数据库，最终定位到mongoDB机 器的问题，每天凌晨4点会执行一个crontab脚本，使用repairDatabase方法对 MongoDB需要进行数据碎片整理，会扫描db中的所有数据，并通过重新插入 来整理数据集合，缺点是速度太慢，操作的时候对 DB 的读写操作会变得非常 慢，甚至会出现写操作丢失的情况，因此这个时候最好直接停掉客户端的写操 作。
4.无论是L5还是storm都有完善的管理系统，扩容，变更，下线都比较便捷。 5.整个架构无单点，无论哪层负载不够，都可以平行扩容。
怎么做到灰度接入，前后台兼容？？ 1.兼容前端接入协议，这样可以保证业务侧无感知
2.后端数据分析入库的数据格式也要保证和之前一致
3.搭建新架构的集群，然后通过tgw灰度接入一小部分流量进行验证，对比两个集群 加工的数据
1.数据流通过文件的形式实现，效率低，延迟大。 2.数据分析的cdp集群，无法平行扩展，数据归并的节点是 单点。 3.管理比较原始，扩容机器比较麻烦。 4.模块混合部署，无法容灾。
为什要重构？？ 因为蛋疼！！ 每天晚上由于集群高负载，导致数据堆积， 引起的磁盘告警 每天早上来由于集群故障丢数据，被QA和 开发屌 每次扩容挨个去配置数据接入规则，配到 眼花 遗留系统无法支持增加移动侧相关特性， 被开发挑战 与其在别人挖的坑里面挣扎，不如自己动 手重构，自我救赎~
重构开始 技术选型，为什么选择storm？ 1.中心已经有成功的案例，模调就是基于storm构建的，有现成的框架。 2.Storm是一个免费开源、分布式、高容错的实时计算系统。具备以下优点： 分布式系统：可横向拓展。 运维简单：Storm的部署的确简单。 高度容错：模块都是无状态的，随时宕机重启。 无数据丢失：Storm创新性提出的ack消息追踪框架和复杂的事务性处理,能 够满足很多级别的数据处理需求。 多语言：支持python java等语言构建拓扑
返回码系统
未来的走向
未来的走向
第三方 Fastcgi接入 手Q通道 wns通道
返回码系统
未来的走向
移动端的http请求大部分都是从手机上的各个应用中发出的，不同于PC来源 于浏览器，因此有必要发布适用于各个平台的返回码组件，集成到不同平台 的应用中，满足不同端的监控需求。
Fastcgi接入
wns通道
手Q通道
手Q，微信，其他app，电视机，智能 硬件，智能汽车 ………..
新架构的设计
Fastcgi接入
手Q通道
wns通道
L5
mongoDB 存储数据
Storm集群
数据库存储
rabbitMQ消息队列
Logreceiver缓存数据
zookeeper
新架构的优点 1.使用storm集群，可平行扩展和容灾。 2.模块之间通过L5调用，支持容灾。
3.使用消息队列和mongoDB替代之前文件推送的方式，提高数据传输效率
遇到哪些坑？ 现象：升级之后，发现内存一直在涨，导致worker一直重启
分析： 通过jmap分析java虚拟机取出内存镜像，发现还是消息队列一直再涨，然后通 过走查代码发现，有个bolt代码有问题。有个翻译运营商的逻辑，每条数据通过顺序 查找去实现的， 66745条数据顺序查找。
解决：排序数据，然后使用二分查找法替换之前的顺序查找，并且加大worker数量， 增加并发数。时间复杂度从O(N)降到了O(logn)。
Web服务器
逻辑层spp
存储层CDB CMEM
返回码的原理？？ 运维关注 http返回码： 200 502 404 500 …..
QA关注整个业务的质量
开发关注 cgi逻辑返回码： 20000 20001 ……..
浏览器
分析集 接入服 群 务器 用户浏览器
数据库
用途：反映用户侧最真实的用户请求质量，以及监控各个地区运营商的请求质量， 返回码的目标用户？？ 及时发现用户请求的异常，提升用户体验。 Web服务器
遇到哪些坑？ 现象：入库节点IO特别高，导致机器性能差，消息队列数据堆积，内存一直在涨。 分析：通过分析代码，发现了之前框架里面的入库逻辑是把每个要入库的数据按 照库表和时间为单位写入到文件里面，通过load data infile的方法入库，这种方 法比直接insert要高效。但是返回码有个特殊的地方在于入库的策略是按照cgiId 来进行分表的，目前接入了上万个cgi，所以每次入库会同时向上万个文件同时写 数据，这样肯定会引起机器的IO高负载，来不及处理，导致消息队列堆积。
逻辑层spp
存储层CDB CMEM
目前接入域名：763个，接入cgi个数：40141，涉及SNG IEG CDG OMG WXG，每 天上报次数保守估计达：50亿次
返回码之前的架构，以及架构的瓶颈
通过js上报
接入服 务器
文件推送
离线任务分析
文 件 推 送
Hale Waihona Puke 数据库Php脚 本入库
读取文件
单点
页面展示
解决：对碎片清理的逻辑做下修改，在清理之前先删除这些积压的数据，然后在进 行碎片整理，因为这些积压数据一旦积压说明肯定没用了，直接删除即可。
遗留问题
1.Storm集群节点机器负载不均衡。
2.接入机逻辑过重，导致单台机器并发量不高。
3.入库逻辑未做容灾，入库失败的情况下，会出现丢数据。 4.关于storm的莫名其妙的问题。 5.缺乏自身监控，需建设。
4.持续放量，观察新集群的负载和健康度，及时发现由于流量增加引起的集群问题。
5.放量完成之后，线上观察一段时间，发现问题可以切换到老集群继续运行。 6.整个切换完成之后，即可下线老集群，回收机器了。
遇到哪些坑？ 现象：放量之后，storm集群的机器内存一直在涨，最终导致机器故障，需要人工 确认修复重启，6000电话告警不断。 分析：上机器看发现java进程的内存不断上涨，直到机器物理内存全部被耗尽，和 网平的同事确认，由于机器上的内存被耗尽，agent上报超时，无法触发自动重启 流程，必须6000告警给负责人，人工确认修理，通过带外重启才可以。 Storm配置中是有配置每个worker的内存大小限制的，我设置的是4096m，每台机 器有两个worker，理论上worker的内存是不会超过4096m的，但实际在机器上查 看worker的内存超过了4096，并且不断在涨。 定位解决：我们用的是0.8版本，java使用的内存无法有效的控制，从社区里面获取 高版本进行升级。