大数据学习之Storm实时计算概述及安装部署33

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一：Storm概述

网址：http://storm.apache.org/

ApacheStorm是一个免费的开源分布式实时计算系统。Storm可以轻松可靠地处理无限数据流，实现Hadoop对批处理所做的实时处理。Storm非常简单，可以与任何编程语言一起使用，并且使用起来很有趣！

Storm有许多用例：实时分析，在线机器学习，连续计算，分布式RPC，ETL等。风暴很快：一个基准测试表示每个节点每秒处理超过一百万个元组。它具有可扩展性，容错性，可确保您的数据得到处理，并且易于设置和操作。

Storm集成了您已经使用的排队和数据库技术。Storm拓扑消耗数据流并以任意复杂的方式处理这些流，然后在计算的每个阶段之间重新划分流。阅读教程中的更多内容。

离线计算是什么？

批量获取数据、批量的传输数据、批量的存储数据、周期性计算数据、数据可视化

flume批量获取数据、sqoop批量传输、hdfs/hive/hbase批量存储、mr/hive计算数据、BI

实时计算是什么？

数据实时产生、数据实时传输、数据实时计算、实时展示

flume实时获取数据、kafka实时数据存储、Storm/JStorm实时计算、实时展示(dataV/quickBI)

二：Storm与Hadoop

三：storm编程模型

tuple:元祖

是消息传输的基本单元。

Spout:水龙头

storm的核心抽象。拓扑的流的来源。Spout通常从外部数据源读取数据。转换为内部的源数据。

主要方法：nextTuple() -》 发出一个新的元祖到拓扑。

　　　　　　ack()

　　　　　　fail()

Bolt:转接头

Bolt是对流的处理节点。Bolt作用：过滤、业务、连接运算。

Topology:拓扑

是一个实时的应用程序。

永远运行除非被杀死。

Spout到Bolt是一个连接流...

storm流式计算

hadoop与storm兼容性

闲聊：。。。。

spark-core

spark-sql离线计算

spark-streaming流式计算

一个团队开发 没有兼容性问题

spark团队：我要做一栈式开发平台！

但凡涉及到大数据计算 我都能搞定！

spark替代了mapreduce

spark没有底层存储

依赖hdfs

hdfs/mr............

完善整个生态圈系统！

mapreduce思想、编程 、sqoop->mr hive->mr hbasemr

dfs/mapreduce/bigtable

java/scala...

四：Storm集群安装部署

1）准备工作

zk01 zk02 zk03

storm01 storm02 storm03

2)下载安装包

http://storm.apache.org/downloads.html

3)上传

4)解压

5)修改配置文件

设置环境变量~/.bash_profile

$ vi storm.yaml

# 设置Zookeeper的主机名称

storm.zookeeper.servers:

- "bigdata11"

- "bigdata12"

- "bigdata13"

# 设置主节点的主机名称

nimbus.seeds: ["bigdata11"]

# 设置Storm的数据存储路径(需要自己提前创建)

storm.local.dir: "/root/training/storm/data"

# 设置Worker的端口号

supervisor.slots.ports:

- 6700

- 6701

- 6702

- 6703

分发到bigdata12 和bigdata13，还有~/.bash_profile也要分发

6)启动nimbus

$ storm nimbus &

7) 启动supervisor

$ storm supervisor &

8)启动ui界面 端口8080

$ storm ui 

Storm命令行操作

1)查看命令帮助

storm help

2)查看版本

storm version

3)运行storm程序

storm jar [/路径/.jar][全类名][拓扑名称]

4）查看当前正在运行拓扑及其状态

storm list

5)终止拓扑程序

storm kill [拓扑名称]

6）激活拓扑程序

storm activate [拓扑名称]

7）禁止拓扑程序

storm deactivate [拓扑名称]

大数据学习之Storm实时计算概述及安装部署33

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原文地址：https://www.cnblogs.com/hidamowang/p/10981271.html