Storm分布式实时计算在物联网系统中的应用
dstorm原理
dstorm原理
DSTORM（Distributed Storm System）是一种分布式实时计算系统，
它允许用户在多个计算节点上运行多个并行任务，并且能够有效地处
理大量数据流。
DSTORM 的原理主要包括以下几个方面：
1. 分布式架构：DSTORM 是一个分布式系统，它可以将计算任务分布
在多个计算节点上，从而提高计算能力和可扩展性。
DSTORM 使用Apache Zookeeper 或类似工具来协调和管理各个节点的状态和任务分配。
2. 流处理：DSTORM 是一种流处理平台，它能够实时处理大量数据流。
与传统的批量处理系统不同，DSTORM 允许数据在进入系统时直接被处理，而不需要将数据存储在本地或远程存储系统中的批量数据集。
3. 容错和恢复：DSTORM 提供了强大的容错和恢复功能，以确保系统
的高可用性和可靠性。
当一个节点出现故障时，DSTORM 可以自动重新
分配任务到其他健康的节点，从而保持系统的正常运行。
此外，DSTORM 还提供了快照恢复功能，以便在系统发生故障时能够快速恢复
到之前的状态。
4. 模块化设计：DSTORM 采用模块化设计，将不同的功能划分为不同
的模块，并允许用户根据需要选择和组合不同的模块。
这种设计使得DSTORM 更加灵活和可定制，能够适应不同的应用场景和需求。
总之，DSTORM 的原理是基于分布式架构、流处理、容错和恢复以及模
块化设计，旨在提供一种高效、可靠、可扩展的实时计算平台，适用
于各种大规模数据流处理应用场景。
物联网中的实时数据处理方法的使用方法
物联网中的实时数据处理方法的使用方法随着物联网的迅猛发展，大量传感器和设备的数据被采集并传输到云平台进行进一步的处理和分析。
在这个过程中，实时数据处理方法起到了关键作用，可以实现对大规模实时数据的高效处理和分析，从而提供更准确、实时的信息和决策支持。
本文将介绍物联网中常用的实时数据处理方法的使用方法，帮助读者更好地理解和运用这些方法。
首先，一种常用的实时数据处理方法是基于流式处理的技术。
流式处理是指对无界的、连续的数据流进行实时处理和分析。
在物联网中，流式处理方法常用于对传感器数据进行实时的计算和决策。
例如，在智能家居系统中，通过对温度传感器的实时数据进行流式处理，可以实现对室内温度的自动调控。
为了使用流式处理方法，我们可以选择一些开源的流式处理框架，如Apache Flink和Apache Storm，并按照其使用文档进行配置和编程。
其次，另一种常见的实时数据处理方法是基于复杂事件处理（CEP）的技术。
复杂事件处理是指对多个事件的关系进行实时分析和决策的方法。
在物联网应用中，复杂事件处理常用于检测和预测一些特定的事件模式。
例如，在交通管理系统中，通过对交通摄像头的实时视频进行复杂事件处理，可以实现对交通拥堵和交通事故的实时监测和预警。
为了使用复杂事件处理方法，我们可以选择一些开源的复杂事件处理引擎，如Esper和Siddhi，并学习其相关的语法和规则。
此外，还有一种常用的实时数据处理方法是基于近似查询的技术。
近似查询是指在有限的资源和时间内，通过使用一些近似算法和统计方法，得到对实时数据的近似计算结果。
在物联网应用中，近似查询常用于对大规模的实时数据进行快速的分析和查询。
例如，在智能交通系统中，通过对车辆轨迹数据的近似查询，可以估计出实时的交通流量，并据此进行交通参数的优化和控制。
为了使用近似查询方法，我们可以选择一些近似查询引擎，如Apache Druid和Pinot，并根据其文档进行配置和使用。
物联网中的实时数据流处理技术教程
物联网中的实时数据流处理技术教程随着物联网技术的迅猛发展，越来越多的设备和传感器连接到互联网，产生海量的实时数据流。
为了能够高效地处理和分析这些数据，业界提出了物联网中的实时数据流处理技术。
一、实时数据流处理概述实时数据流处理是指在数据生成的同时对其进行实时处理，实时获取数据并根据实时需求进行处理、响应和分析，以实现对实时数据的监控、控制和决策支持。
实时数据流处理技术可以满足物联网应用对低延迟、高吞吐量、高容错性和高扩展性等需求。
二、实时数据流处理的挑战1.数据流规模和速率：物联网产生的数据规模庞大，数据生成速率快，需要处理海量的数据流。
2.数据的多样性和异构性：物联网设备和传感器多样化，数据类型和格式各异。
3.实时性和时效性：物联网应用对数据的实时性要求高，需要在数据生成的同时进行实时处理和决策支持。
4.容错性和可伸缩性：物联网环境复杂，设备之间的连接和通信不稳定，需要保证数据处理的容错性和可伸缩性。
三、实时数据流处理的关键技术1.流数据模型：流数据模型是实时数据流处理的基础，为数据处理提供了抽象和计算模型。
常见的流数据模型有事件流模型和连续查询流模型。
2.数据流处理引擎：数据流处理引擎是实现实时数据流处理的核心组件，负责接收、处理和分析数据流。
常见的数据流处理引擎有Apache Storm、Apache Flink和Apache Kafka等。
3.流数据处理算法：流数据处理算法用于实时数据流的处理和分析，常见的算法包括滑动窗口、实时聚合、过滤和转换等。
4.容错和可伸缩性：针对容错性和可伸缩性需求，实时数据流处理引擎通常采用容错机制和分布式计算架构，以保证数据处理的可靠性和扩展性。
5.实时可视化和监控：为了方便用户对实时数据流进行可视化和监控，实时数据流处理技术还需要提供相应的实时可视化和监控工具。
四、实时数据流处理技术在物联网应用中的应用场景1.智能交通系统：实时数据流处理可以对交通数据进行实时分析和预测，提供交通拥堵状况和路况的实时监控和调度支持。
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。
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。
分布式计算在新质生产力中的优势和应用实例
分布式计算在新质生产力中的优势和应用实例随着信息技术的不断发展，分布式计算作为一种新型的计算方式，已经逐渐成为各行各业的热门话题。
今天，我们将深入探讨分布式计算在新质生产力中的优势和应用实例。
一、分布式计算的基本概念分布式计算是将一个计算任务分解为多个子任务，分配给多台计算机进行处理，在任务完成后再将结果进行集成的一种计算模式。
这种模式可以提高计算效率，增强计算能力，同时减少了单一计算资源的压力。
二、分布式计算的优势1. 提高计算效率：分布式计算可以将大型任务分解为多个小任务，同时在多台计算机上并行处理，大大加快了计算速度。
2. 增强计算能力：通过连接多台计算机，分布式计算可以实现海量数据的处理和存储，满足复杂计算任务的需求。
3. 弹性扩展性好：可以根据任务的需求，动态地添加或减少计算节点，实现弹性扩展，提高了系统的稳定性和可靠性。
三、分布式计算的应用实例1. 大数据分析：分布式计算在大数据分析中发挥了重要作用，通过多台计算机协同工作，可以快速处理海量数据，并提供准确的分析结果。
2. 云计算服务：云计算平台采用了分布式计算技术，提供了弹性的计算资源和存储空间，为用户提供了高效、稳定的计算服务。
3. 人工智能应用：在人工智能领域，分布式计算可以实现深度学习、神经网络等复杂计算任务，为人工智能应用提供了强大的支持。
四、分布式计算在金融领域的应用在金融领域，大量的数据需要进行分析和预测，传统的计算方式已经不能满足需求。
采用分布式计算技术，可以实现金融数据的快速处理和准确分析，提高了数据分析的效率和精度。
五、分布式计算在医疗保健领域的应用在医疗保健领域，分布式计算可以实现医学影像的处理和分析，提高了诊断的准确性和速度。
同时，可以通过分布式计算对大量病例进行数据挖掘，为医疗研究提供数据支持。
六、分布式计算在智能交通领域的应用在智能交通领域，分布式计算可以实现交通数据的采集和分析，帮助城市规划和交通管理部门更好地优化交通流量和减少拥堵。
storm的用法总结大全
storm的用法总结大全- Storm是一个开源的实时大数据处理系统，用于处理实时数据流。
它可以与Hadoop 集成，提供高性能的实时数据处理能力。
- Storm可以用于实时分析和处理大规模数据流，如日志数据、传感器数据等。
它可以处理来自不同数据源的数据流，并将数据流分发到不同的处理单元进行处理。
- Storm使用一种称为拓扑（Topology）的方式来描述数据处理流程。
拓扑是由多个处理单元（称为Bolt）和连接它们的数据流（称为Spout）组成的。
- Spout可以从数据源中读取数据，并将数据流发射给Bolt进行处理。
Bolt可以对数据进行转换、过滤、聚合等操作，并将结果发射给下一个Bolt进行处理。
多个Bolt可以并行地执行不同的处理任务。
- Storm的拓扑可以灵活地配置，可以按照需要添加、删除、修改Bolt和Spout。
它支持高可靠性、高吞吐量的数据流处理，并且可以实现在不同的节点之间进行任务的负载均衡。
- Storm提供了可扩展性和容错性，可以通过水平扩展集群节点来处理更大规模的数据流，并且在节点故障时能够保证处理的连续性。
- Storm提供了丰富的API和工具，可以方便地开发和调试数据处理拓扑。
它支持多种编程语言，如Java、Python等，并提供了强大的拓扑调试和可视化工具，方便监控和管理拓扑的运行状态。
- Storm可以与其他大数据处理框架（如Hadoop、Hive、HBase等）集成，在数据处理过程中实现数据的交换和共享。
它还可以与消息中间件（如Kafka、RabbitMQ等）和实时数据库（如Redis、Cassandra等）集成，实现与其他系统的无缝连接。
- Storm有广泛的应用场景，如实时推荐系统、实时风控系统、实时数据分析、实时监控和报警等。
它在互联网、金融、电信、物联网等领域都有着广泛的应用。
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事务处理过程：
程序部署：
1、生成JAR包 cd /opt/storm/jar/iot-flow-stat/source jar cfm ../iot-flow-stat.jar META-INF/MANIFEST.MF *
2、 topology发布 args[0] : topology名称 args[1] : NumWorkers args[2] : 1 表示最新，0表示最旧。 /opt/storm/apache-storm-1.0.3/bin/storm jar /opt/storm/jar/iot-flow-stat/iot-flow-
实时：数据不写磁盘，延迟低（毫秒级） 流式：不断有数据流入、处理、流出 开源：twitter开源，社区很活跃
1、简单的编程模型。类似于MapReduce降低了并行批处理复杂性， Storm降低了进行实时处理的复杂性。 2、可以使用各种编程语言。你可以在Storm之上使用各种编程语言。默 认支持Clojure、Java、Ruby和Python。 3、水平扩展。计算是在多个线程、进程和服务器之间并行进行的。
数据之间有关系（聚合等）：如日志pv/uv统计、访问热点统计
N行日志
Client
N行日志
N行日志
ip
MQ
Spout
Bolt1
pv/uv
Bolt2
Storage
received
Ø 16年物联网卡流量数据通过日增量文件方式每天提供一次，流量数据当时使用 hadoop+spark(独立部署的集群，不是基于YARN)进行入库。内存消耗大、服务器 间数据交互不稳定，导致每天需要几个小时才能把全省流量数据清洗处理完入库， 流量数据整体延时在36小时到48小时左右。 Ø 17年为了缩短批量数据的时延，物联网平台与BOSS数据接口实现重大优化， BOSS提供海量物联网数据的实时订购关系、用户状态变化、流量数据（误差1M） 的实时推送。目前，归属广东移动的物联网卡活跃号码每天产生的流量话单数据大 概是48G左右。
– Bolt：接收Spout/Bolt输出的Tuple，处理，输出新Tuple
– Grouping：Tuple从上游到某个下游多个并发task的分组方式 shuffleGrouping：随机发给某个下游task fieldsGrouping：按照某几个字段做hash取模，发给对应task allGrouping：发给下游全部task
Ø 采用Storm的主要原因：
1. 常驻运行 2. 数据在内存中不写磁盘 3. 扩展简单：加机器，提高并发，重新提交 4. 自动容错：进程、机器、网络异常，消息可重发 5. 流式处理：数据来一批处理一批
Ø 搭建Zookeeper集群 Ø 安装Storm依赖库(JDK,Python) Ø 下载并解压Storm发布版本 Ø 修改storm.yaml配置文件 Ø 启动Storm各个后台进程
declareOutputFields 申明要发射的字段
请求应答（同步） – DRPC 实时图片处理 实时网页分析
Client
图片X 图片Y
DRPC Server
图片X
Spout
图片X Bolt
图片Y
Return
流式处理（异步）
图片Y
– 逐条处理
数据之间无关系：如实时日志格式标准化入库
– 分析统计
的任务
Supervisor Supervisor
Worker Worker Worker
具体的处理 逻辑组件
接受Nimbus分配的任务，管 理自己的Worker进程
DAG计算模型 – Tuple：数据处理单元，一个Tuple由多个字段组成 – Stream：持续的Tuple流
– Spout：从外部获取数据，输出原始Tuple
Ø Storm简介 Ø Storm的主要特点 Ø Storm组件 Ø Storm编程模型 Ø Storm典型应用场景 Ø Storm在物联网系统中的应用背景 Ø Storm安装 Ø Storm实例讲解
Storm是一个分布式实时流式计算平台
分布式：
水平扩展：通过加机器、提高并发数就提高处理能力 自动容错：自动处理进程、机器、网络异常
Spout
可实现接口Ispout,或继承BaseSpout 主要方法：
open方法是初始化动作。允许你在该spout初始化时做一些动作，传入了上下文，方便取上下文的一些数据。 close方法在该spout关闭前执行，但是并不能得到保证其一定被执行。spout是作为task运行在 worker内，在 cluster模式下，supervisor会直接kill -9 woker的进程，这样它就无法执行了。而在本地模式下，只要不是kill -9, 如果是发送停止命令，是可以保证close的执行的。 activate和deactivate ：一个spout可以被暂时激活和关闭，这两个方法分别在对应的时刻被调用。 nextTuple 用来发射数据。 ack(Object) 传入的Object其实是一个id，唯一表示一个tuple。该方法是这个id所对应的tuple被成功处理后执行。 fail(Object) 同ack，只不过是tuple处理失败时执行。 declareOutputFields 申明要发射的字段
Nimbus：bin/storm nimbus Supervisor:bin/storm supervisor UI:stoቤተ መጻሕፍቲ ባይዱm ui
物联云实时流量计算 1、文件采集，300s/10000条话单记录一个流量文件，平台按时间间隔对文件记录进行合并处理 2、从kafka中流量话单信息(数据格式:地市（GZ、ZH...）|手机号码|主体产品ID|当前账期|通用总使 用流量（字节）|专用使用总流量（字节）|最新使用时间（YYYYMMDD HH24MISS|当前话单总流 量（字节）|套餐产品ID1,套内使用流量（字节）,套内剩余流量总量（字节);套餐产品ID2,套内使用流 量（字节）,套内剩余流量总量（字节）;...; |当前话单总流量对应APN|) 3、关联套餐数据、订购关系数据流量计算 4、保存或者更新流量数据，写入redis
stat.jar com.hvgroup.storm.flow.stat.app.App flowStat 42 1
不稳定因素： 1、FTP异常（包括服务异常、网络异常），如何重跑数据 2、网络问题（存在数据丢失）
性能瓶颈： 1、处理时，每个号码需要读取套餐订购关系，需要读取套餐平台相应套餐信息 2、结合蓝色两部分信息，按套餐的优先级和已使用量，确定此话单流量用于哪个（或者多个）套餐，并 扣除相关套餐流量 3、使用Trident方式（Exactly Once，也就是所谓的事务机制）批量处理话单信息----- 整个运算瓶颈在这 里
下面这个图描述了以上几个角色之间的关系。
主控节点，用于提 交任务，分配集群 任务，监控集群状
态
Nimbus
zookeeper zookeeper
Supervisor Supervisor Supervisor Supervisor
zookeeper
协调，存放集群的公共数据 (心跳，集群状态，配置信 息),Nimbus分配给Supervisor
Stream Grouping
Stream Grouping定义了一个流在Bolt任务间该如何被切分。
Ø 随机分组（Shuffle grouping）：随机分发tuple到Bolt的任务，保证每个任务获得相等数量的tuple。 Ø 字段分组（Fields grouping）：根据指定字段分割数据流，并分组。例如，根据“user-id”字段，相同 “user-id”的元组总是分发到同一个任务，不同“user-id”的元组可能分发到不同的任务。 Ø 全部分组（All grouping）：tuple被复制到bolt的所有任务。这种类型需要谨慎使用。 Ø 全局分组（Global grouping）：全部流都分配到bolt的同一个任务。明确地说，是分配给ID最小的那个 task。 Ø 无分组（None grouping）：你不需要关心流是如何分组。目前，无分组等效于随机分组。但最终， Storm将把无分组的Bolts放到Bolts或Spouts订阅它们的同一线程去执行（如果可能）。 Ø 直接分组（Direct grouping）：这是一个特别的分组类型。元组生产者决定tuple由哪个元组处理者任务 接收。 Ø 当然还可以实现CustomStreamGroupimg接口来定制自己需要的分组。
4、可靠的消息处理。Storm保证每个消息至少能得到一次完整处理。任 务失败时，它会负责从消息源重试消息。 5、本地模式。Storm有一个“本地模式”，可以在处理过程中完全模拟 Storm集群。这让你可以快速进行开发和单元测试。
首先我们通过一个 storm 和hadoop的对比来了解storm中的基本概念。
– Topology：在storm中，应用程序的实现实时处理的逻辑被封装在Topology中 一个Topology是由Spout组件(数据源)和Bolt组件(数据操作)通过Stream Groupings进行连接的
Spout
Ø 简而言之，Spout从来源处读取数据并放入topology。 Ø Spout分成可靠和不可靠两种；当Storm接收失败时，可靠的Spout会对 tuple（元组，数据 项组成的列表）进行重发；而不可靠的Spout不会考虑接收成功与否只发射一次。而Spout中 最主要的方法就是 nextTuple（），该方法会发射一个新的tuple到topology，如果没有新 tuple发射则会简单的返回一个Topology是由Spout组件(数据源)和Bolt组件(数据操作)通过 Stream
系统角色
应用名称 组件接口 运行状态
hadoop
storm
Jobtracker
Nimbus
Tasktracker