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最近公司业务数据量越来越大,以前的基于消息队列的日志系统越来越难以满足目前的业务量,表现为消息积压,日志延迟,日志存储日期过短,所以,我们开始着手要重新设计这块,业界已经有了比较成熟的流程,即基于流式处理,采用 flume 收集日志,发送到 kafka 队列做缓冲,storm 分布式实时框架进行消费处理,短期数据落地到 hbase、mongo中,长期数据进入 hadoop 中存储。 接下来打算将这其间所遇到的问题、学习到的知识记录整理下,作为备忘,作为分享,带给需要的人。
淘宝开源了许多产品组件,其中包括这鼎鼎有名的 jstorm ,也就是我们采用的分布式实时处理框架,至于为什么,请看《为什么选择Jstorm》。这篇文章只介绍 Jstorm 整个集群的搭建过程,并提供一键安装部署脚本,方便其它使用的人员(搭建环境是一件头疼的事情,费时、费力)。
这是 Jstorm 的介绍PPT:(slideshare PPT 分享服务在大陆是被墙的,不能科学上网?查看使用shadowsocks服务享受自由网络学习方法)
Jstorm 官方搭建使用过程如连接https://github.com/alibaba/jstorm/wiki/%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%AE%89%E8%A3%85 ,我整理了三个脚本:安装 Jstorm 集群
,安装 jstorm_web_ui 监控页面
,启动zookeeper、Jstorm集群进行测试
。
三个脚本是测试环境搭建使用的,三台机器:192.168.9.92
、192.168.9.93
、192.168.9.94
如果在其他机器上面使用,必须修改脚本中相应有ip的地方 ,脚本在文章最后提供,在 zip
文件夹里面有完整的一份,使用的时候直接使用zip文件夹即可。
将 zip
包解压到测试环境 /home/work
目录下,解压后,执行目录中的三个脚本,顺序执行,即可安装完毕。
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#!/bin/bash |