本文主要研究一下storm-kafka-client的ProcessingGuarantee
本文主要研究一下storm的OpaquePartitionedTridentSpoutExecutor
官方下载地址http://storm.apache.org/downloads.html
问题导读 1.本文基于什么版本？ 2.Storm读取Kafka数据是如何实现的？ 3.实现一个Kafka Spout有哪两种方式？ Strom整合Kafka版本信息 Storm与Kafka的版本信息： Storm：apache-storm-0.9.2-incubating Kafka：kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgz Strom从Kafka中读取数据本质 实现Storm读取Kafka中的数据，参考官网介绍， 本部分主要参考自storm-kafka的README。 Strom从Kafka中
storm-2.0.0/storm-client/src/jvm/org/apache/storm/task/IErrorReporter.java
随机分组，随机派发stream里面的tuple，保证每个bolt task接收到的tuple数目大致相同。 轮询，平均分配
听说过大数据的同学应该都听说过Storm吧？其实我现在负责的系统用的就是Storm，在最开始接手系统的时候，我是完全不了解Storm的（现在其实也是一知半解而已）
这里通过一个简单的电商网站订单实时分析系统和大家一起梳理一下大数据环境下的实时分析系统的架构模型。当然这个架构模型只是实时分析技术的一 个简单的入门级架构，实际生产环境中的大数据实时分析技术还涉及到很多细节的处理, 比如使用Storm的ACK机制保证数据都能被正确处理, 集群的高可用架构, 消费数据时如何处理重复数据或者丢失数据等问题，根据不同的业务场景，对数据的可靠性要求以及系统的复杂度的要求也会不同。这篇文章的目的只是带大家入个门，让大家对实时分析技术有一个简单的认识。
今天是2017年的第48周 今天是2017年的第331天 问题描述： strom系统重启之后依然从kafka历史数据读取记录 问题分类： KafkaSpout重复消费问题 解决步骤： 1 检查代码没有发现问题 Strom从Kafka中读取数据 涉及代码： public class SpoutConfig extends KafkaConfig implements Serializable public class KafkaSpout extends BaseRichSpout How Ka
来源：CSDN大数据 本文长度为2609字，建议阅读6分钟 本文为你全面解析流式数据系统Kafka Stream。 本文介绍了Kafka Stream的背景，如Kafka Stream是什么，什么是流式计算，以及为什么要有Kafka Stream。接着介绍了Kafka Stream的整体架构，并行模型，状态存储，以及主要的两种数据集KStream和KTable。并且分析了Kafka Stream如何解决流式系统中的关键问题，如时间定义，窗口操作，Join操作，聚合操作，以及如何处理乱序和提供容错能力。最
Apache Storm是一个开源的分布式实时计算系统，可以用于处理大规模的实时数据流。它可以在容错的、弹性的集群中进行分布式实时计算，并提供了丰富的库和工具来处理和分析数据流。本文将介绍如何入门使用Apache Storm。
Kafka Stream背景 Kafka Stream是什么 Kafka Stream是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature。它是提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能。 Kafka Stream的特点如下： Kafka Stream提供了一个非常简单而轻量的Library，它可以非常方便地嵌入任意Java应用中，也可以任意方式打包和部署 除了Kafka外，无任何外部依赖 充分利用Kafka分区机制实现水平扩展和顺序性保证 通过可容错的state store实
storm-1.2.2/storm-core/src/jvm/org/apache/storm/trident/topology/MasterBatchCoordinator.java
通过ack机制，spout发送出去的每一条消息，都可以确定是被成功处理或失败处理，从而可以让开发者采取动作。
Storm是一个分布式的实时计算框架，可以很方便地对流式数据进行实时处理和分析，能运用在实时分析、在线数据挖掘、持续计算以及分布式 RPC 等场景下。Storm 的实时性可以使得数据从收集到处理展示在秒级别内完成，从而为业务方决策提供实时的数据支持。 在美团点评公司内部，实时计算主要应用场景包括实时日志解析、用户行为分析、实时消息推送、消费趋势展示、实时新客判断、实时活跃用户数统计等。这些数据提供给各事业群，并作为他们实时决策的有力依据，弥补了离线计算“T+1”的不足。 在实时计算中，用户不仅仅关心时效性的
离线计算：批量获取数据、批量传输数据、周期性批量计算数据、数据展示。 代表技术：Sqoop 批量导入数据、HDFS 批量存储数据、MapReduce 批量计算数据、Hive 批量计算数据。
一、原理及关键步骤介绍 storm中的storm-kafka组件提供了storm与kafka交互的所需的所有功能，请参考其官方文档：https://github.com/apache/storm/tree/master/external/storm-kafka#brokerhosts （一）使用storm-kafka的关键步骤 1、创建ZkHosts 当storm从kafka中读取某个topic的消息时，需要知道这个topic有多少个分区，以及这些分区放在哪个kafka节点(broker)上，ZkHosts
本文主要从大数据起源谈起，介绍了几种主要的大数据处理框架，包括其中的容错机制，实现细节及原理等。再主要介绍了使用storm进行大数据开发的具体过程，以及开发过程中遇到的坑和一些优化。以下内容基于本人上次部门内分享整理，去掉了一些业务性的内容，尽量给大家展现一些技术细节。
分布式流处理需求日益增加，包括支付交易、社交网络、物联网（IOT）、系统监控等。业界对流处理已经有几种适用的框架来解决，下面我们来比较各流处理框架的相同点以及区别。 分布式流处理是对无边界数据集进行连续不断的处理、聚合和分析。它跟MapReduce一样是一种通用计算，但我们期望延迟在毫秒或者秒级别。这类系统一般采用有向无环图（DAG）。 DAG是任务链的图形化表示，我们用它来描述流处理作业的拓扑。如下图，数据从sources流经处理任务链到sinks。单机可以运行DAG，但本篇文章主要聚焦在多台机器上运行D
编者：本文作者为携程大数据平台负责人张翼。张翼浙江大学硕士毕业，2015年初加入携程，主导了携程实时数据计算平台的建设，以及携程大数据平台整合和平台技术的演进。进入互联网行业近10年，从事大数据平台和架构的工作超过6年。 今天给大家分享的是携程在实时数据平台的一些实践，按照时间顺序来分享我们是怎么一步一步构建起这个实时数据平台的，目前有一些什么新的尝试，未来的方向是怎么样的，希望对需要构建实时数据平台的公司和同学有所借鉴。 为什么要做数据平台 首先先介绍一下背景，为什么我们要做这个数据平台？其实了解携程的
随着互联网时代的发展，运营商作为内容传送的管道服务商，在数据领域具有巨大的优势，如何将这些数据转化为价值，越来越被运营商所重视。 运营商的大数据具有体量大，种类多的特点，如各类话单、信令等，通常一种话单每天的数据量就有上百亿条。随着业务分析需求对数据处理实时性的要求越来越高，也给我们的大数据处理架构带来了巨大的挑战，参照网络上可查的例子，运用到实际处理架构上，经常会因为实时数据流量大，造成系统运行不稳定及各种异常。从大数据实时处理架构开发到上线，耗时近2个月时间，经过大量优化，我们的系统才趋于稳定。最终我们
举例：这个网站www.hongten.com（当然这是一个我虚拟的电商网站），用户在这个网站里面可以有很多行为，比如注册，登录，查看，点击，双击，购买东西，加入购物车，添加记录，修改记录，删除记录，评论，登出等一系列我们熟悉的操作。这些操作都被记录在日志信息里面。我们要对日志信息进行分析。
批处理非常适合需要访问全套记录才能完成的计算工作。例如在计算总数和平均数时，必须将数据集作为一个整体加以处理，而不能将其视作多条记录的集合。这些操作要求在计算进行过程中数据维持自己的状态。
storm-core-1.2.2-sources.jar!/org/apache/storm/trident/TridentTopology.java
微信后台回复：“框架”，获取高清图片 前言 说起大数据处理，一切都起源于Google公司的经典论文：《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时（2000年左右），由于网页数量急剧增加，Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据：爬虫爬到的网页、网页请求日志；计算各种类型的派生数据：倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解，但由于输入数据量很大，单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算，并且
选择太多，是一件好事情，不过也容易乱花渐欲迷人眼。倘若每个平台（技术）都去动手操练一下，似乎又太耗时间。通过阅读一些文档，可以帮我们快速做一次筛选。在将选择范围进一步缩小后，接下来就可以结合自己的应用场景去深入Spike，做深度的甄别，这是我做技术选型的一个方法。 技术没有最好，只有最适用。在做技术选型时，需要选择适合需求、适合项目类型、适合团队的技术。这是实用主义的判断，而非理想主义的追捧。若是在实用的技术选型中，再能点燃一些些技术上的情怀，那就perfect了！ 属性矩阵(Attributes Matr
Confluent提供了业界唯一的企业级事件流平台，Confluent Platform通过将来自多个源和位置的数据集成到公司的单个中央事件流平台中，可以轻松构建实时数据管道和流应用程序。Confluent平台使您可以专注于如何从数据中获取业务价值，而不必担心诸如在各种系统之间传输或处理数据的基本机制。具体来说，Confluent平台简化了将数据源连接到Kafka，使用Kafka构建应用程序以及保护，监视和管理Kafka基础架构的过程。
基于流计算的基本模型，当前已有各式各样的分布式流处理系统被开发出来。本节将对当前开源分布式流处理系统中三个最典型的代表性的系统：Apache Storm，Spark Streaming，Apache Flink以及它们的编程模型进行详细介绍。
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流量控制对于保证Web服务的安全性和可靠性至关重要。在安全性方面，需要阻止黑客频繁访问某些API而获取大量信息。在可靠性方面，任何服务在有限资源的情况下能处理的TPS都有上限。如果超过上限，Service的SLA会急剧下降，甚至服务不可用。根据队列理论，越多的流量，就会导致更多的延迟。所以为了保证Service的SLA，必须进行流量控制。本文介绍了一个基于Kafka和Storm的 异步通用的流量控制方案；同时描述了如何根据数据倾斜程度来自动切换处理流程，以确保系统灵活性和延展性。最后，性能测试结果验证了该方案在高吞吐量时也能将计算延迟控制在6ms左右。
本文是 storm 入门第一篇，因为 Storm 的本地模式体验极其简单， 故而我希望第一篇我们先来体验一下 Storm，而不是其他分布式技术那样， 开门就是架构，简介....
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员，效力于Verisign，是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施（基础Hadoop）的技术主管。本文，Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。期间，Michael还提到了将Kafka整合到Spark Streaming中的一些现状，非常值得阅读，虽然有一些信息在Spark 1.2版本中已发生了一些变化，比如HA策略：通过Spark Contributor、Spark布道者陈超我们了解到，在Spar
作者 | 吴惠君，吕能，符茂松 责编 | 郭芮 【导语】本文对比了Heron和常见的流处理项目，包括Storm、Flink、Spark Streaming和Kafka Streams，归纳了系统选型的要点。此外实践了Heron的一个案例，以及讨论了Heron在这一年开发的新特性。 在今年6月期的“基础篇”中，我们通过学习Heron[1][2][3]的基本概念、整体架构和核心组件等内容，对Heron的设计、运行等方面有了基本的了解。在这一期的“应用篇”中，我们将Heron与其他流行的实时流处理系统（Apach
八卦 Storm的作者是Nathan Marz，Nathan Marz在BackType公司工作的时候有了Storm的点子并独自一人实现了Storm。在2011年Twitter准备收购BackType之际，Nathan Marz为了提高Twitter对BackType的估值，在一篇博客里向外界介绍了Storm。Twitter对这项技术非常感兴趣，因此在Twitter收购BackType的时候Storm发挥了重大作用。后来Nathan Marz开源Storm时，也借着Twitter的品牌影响力而让Storm
Kafka Streams。Apache Kafka开源项目的一个组成部分。是一个功能强大，易于使用的库。用于在Kafka上构建高可分布式、拓展性，容错的应用程序。
本文主要研究一下storm trident spout的_maxTransactionActive
介绍了分布式Zookeeper集群的搭建和Kafka集群的搭建，接下来学习一下Storm集群的搭建。
有一个客户端Client可以产生日志信息，我们需要通过Flume获取日志信息，再把该日志信息放入到Kafka的一个Topic：flume-to-kafka
分布式流处理是对无边界数据集进行连续不断的处理、聚合和分析。它跟MapReduce一样是一种通用计算，但我们期望延迟在毫秒或者秒级别。这类系统一般采用有向无环图（DAG）。
======================程序需要一步一步的调试=====================
目前常用的流式实时计算引擎分为两类：面向行和面向微批处理，其中面向行的流式实时计算引擎的代表是Apache Storm，典型特点是延迟低，但吞吐率也低。而面向微批处理的流式实时计算引擎代表是Spark Streaming，其典型特点是延迟高，但吞吐率也高。
下面将会对机器学习算法的不同的实现范式进行讲解，既有来自文献中的，也有来自开源社区里的。首先，这里列出了目前可用的三代机器学习工具。 传统的机器学习和数据分析的工具，包括SAS，IBM的SPSS，Weka以及R语言。它们可以在小数据集上进行深度分析——工具所运行的节点的内存可以容纳得下的数据集。 第二代机器学习工具，包括Mahout，Pentaho，以及RapidMiner。它们可以对大数据进行我称之为粗浅的分析。基于Hadoop之上进行 的传统机器学习工具的规模化的尝试，包括Revolution Anal
前言 说起大数据处理，一切都起源于Google公司的经典论文：《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时（2000年左右），由于网页数量急剧增加，Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据：爬虫爬到的网页、网页请求日志；计算各种类型的派生数据：倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解，但由于输入数据量很大，单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算，并且需要考虑如何进行并行计算、分配数据
问题在于spark目前使用的Jackson是2.6+，而storm-kafka-client和kafka使用的是2.9+，两者之间gradle默认使用最新的依赖2.9+，所以spark structure Streaming程序运行时报错，不兼容jackson高版本。
在上篇文章中，我们过了下基本的理论，也介绍了主流的流处理框架：Storm，Trident，Spark Streaming，Samza和Flink。今天咱们来点有深度的主题，比如，容错，状态管理或者性能。除此之外，我们也将讨论开发分布式流处理应用的指南，并给出推荐的流处理框架。
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