一、大数据技术基础 1、linux操作基础 linux系统简介与安装 linux常用命令–文件操作 linux常用命令–用户管理与权限 linux常用命令–系统管理 linux常用命令–免密登陆配置与网络管理 linux上常用软件安装 linux本地yum源配置及yum软件安装 linux防火墙配置 linux高级文本处理命令cut、sed、awk linux定时任务crontab 2、shell编程 shell编程–基本语法 shell编程–流程控制 shell编程–函数 shell编程–综合案例–自
近年来大数据BigData、人工智能AI、物联网Iot等行业发展迅猛,很多人都想要从事大数据技术开发工作,但是,请问要怎么做,路线是什么?从哪里开始学?学哪些?这是一个大问题。对于我自己来说,最近也在学一些大数据开发相关的技术,所以之前整理了一份《大数据技术学习路线》,希望对你有所帮助。
简介 本教程介绍了 Apache Storm 的基本原理和开发方法,包括一个PDF和2个示例的源码 内容大纲 Storm 是什么 应用场景 Storm与Hadoop的关系 Storm 怎么用 示例1 统计单词出现的次数 核心概念 集群架构 示例2 统计通话记录 下载 Apache Storm 教程.zip 相关教程 Hadoop HDFS 实践 Hadoop MapReduce 实践
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storm可以看做是跟hadoop平行的产品,部署storm并不依赖于hadoop 而之前部署的hbase、hive、spark等都或多或少的依赖hadoop 这里简单记录一下storm的部署过程 需要下载包:
JStorm 是参考 Apache Storm 实现的实时流式计算框架,在网络IO、线程模型、资源调度、可用性及稳定性上做了持续改进,已被越来越多企业使用。
一:安装JDK 下载地址:地址一 地址二 配置Java环境变量 JAVA_HOME、Path、CLASSPATH三个值分别为(按照自己安装状况设置,此处供参考): D:\java\jdk1.8 %JAVA_HOME%/bin;%JAVA_HOME%/jre/bin .;%JAVA_HOME%/lib/dt.jar;%JAVA_HOME%/lib/tools.jar (要加.表示当前路径) 二:安装 Python 这是为了测试安装效果,我们将部署 storm-starter project案例中word co
最近小半年一直在忙于研究Docker源码,也在写相关的分析文章。但受限于某些条件不能发布到网上,甚为郁闷。而最近几天,接到新的开发任务,需要使用nodejs。之前一直听说过nodejs,但从来没有真正使用过。 因此,在博客中就记录下学习过程,权当课堂笔记了。 OK,第一节课开始了。 正所谓:工欲善其事,必先利其器。因此在google上面搜索一番,发现nodejs开发人员都比较推崇Web-storm这个IDE。并且说这款IDE是"js 开发神器"。站在巨人们的肩膀上,可以少走不少弯路。因此我也
Storm的DRPC模式的作用是实现从远程调用storm集群的计算资源,而不需要连接到集群的某一个节点。OK。那么Storm实现DRPC主要是使用LinearDRPCTopologyBuilder这个类。下面就先来看看一个简单的例子,它的源码在github上。
用上文中的内容,替换原有的centos-base.repo 之后 epel 包需要安装
使用Storm开发的好处是Storm有一个本地模式,本地模式会在JVM实例中模拟一个Storm集群。大大简化了用户在开发环境或者IDE中进行开发和调试
原文地址:http://www.aboutyun.com/thread-9581-1-1.html **笔试类型: ** 1、 java基础类: 2、 linux基础: **面试问答: **1、讲项目经验: 问的很细,给纸,笔,让画公司hadoop的项目架构,说几条业务数据,然后经过平台后,出来成什么样子; 2、java方面: io输入输出流里有哪些常用的类,还有webService,线程相关的知识; 3、linux: 问到jps命令,kill命令,问awk,sed是干什么用的、还有hadoo
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
BUILD FAILED in 1m 59s 1 actionable task: 1 executed
1.Hadoop的MapReduce与Storm的topology有什么不一样的地方? 2.Nimbus与hadoop的jobtracer作用是否类似? 3.Nimbus和Supervisor之间的所有协调工作有谁来完成? 4.一个topology由哪两部分组成? 5.Storm HA模式如果机器意外停止,是如何处理任务的? 6.storm如何运行一个topology 7.Spout类里面最重要的方法是nextTuple,它的作用是什么? 8.Storm里面有几种种类型的stream gro
Hadoop已被公认为大数据分析领域无可争辩的王者,它专注与批处理。这种模型对许多情形(比如:为网页建立索引)已经足够,但还存在其他一些使用模型,它们需要来自高度动态的来源的实时信息。为了解决这个问题,就得借助Twitter推出得Storm。Storm不处理静态数据,但它处理预计会连续的流数据。考虑到Twitter用户每天生成1.4亿条推文,那么就很容易看到此技术的巨大用途。
优惠券计算服务的逻辑是:每个城市每个酒店的使用优惠券的规则并不相同,当运营人员修改规则之后,触发优惠券计算服务,计算完成之后,用户下单时在使用优惠券时会呈现最新的规则。
我的环境已经安装了Ambari-2.7.4.0+HDP-3.1.4.0大数据平台,已安装的组件的版本如下:
Storm利用Acker Bolt节点跟踪消息,当Spout发送出去的消息以及这些消息所衍生出来的消息均被处理后,Spout将受到对应于该消息的Ack。实现要点:
flatMap(func) 与 map 类似,但每一个输入的 item 会被映射成 0 个或多个输出的 items( func 返回类型需要为 Seq)。
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目前市场上常见的企业级大数据平台型的产品主流的有两个,一个是Cloudera公司推出的CDH,一个是Hortonworks公司推出的一套HDP,其中HDP是以开源的Ambari作为一个管理监控工具,CDH对应的是Cloudera Manager,国内也有像星环这种公司专门做大数据平台。我们公司最初是使用CDH的环境,近日领导找到我让我基于Ambari做一个公司自己的数据平台产品。最初接到这个任务我是拒绝的,因为已经有了很完善很成熟的数据平台产品,小公司做这个东西在我看来是浪费人力物力且起步太晚。后来想想如果公司如果有自己数据平台的产品后续在客户面前也能证明自己的技术实力且我个人也能从源码级别更深入的学习了解大数据生态圈的各个组件。
2.1.1 VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程
https://github.com/alibaba/jstorm/wiki/%E4%BA%8B%E5%8A%A1 storm的事务主要用于对数据准确性要求非常高的环境中,尤其是在计算交易金额或笔数,数据库同步的场景中。 storm 事务逻辑是挺复杂的,而且坦白讲,代码写的挺烂的。 JStorm下一步将重新设计基于Meta 1 和Meta3 的事务模型,让使用者更简便,代码更清晰。 源码可以参考 jstorm-example Storm 事务的核心设计思想: Transaction 还是基于基本的属性之上
在系统中向hbase中插入数据时,常常通过设置region的预分区来防止大数据量插入的热点问题,提高数据插入的效率,同时可以减少当数据猛增时由于Region split带来的资源消耗。大量的预分区数量会导致hbase客户端缓存大量的分区地址,导致内存的增长,某些系统中一个JVM进程中会开启几十个独立的hbase客户端对象,同时会查询多张Hbase表,这样JVM进程就会缓存 (预分区数 X 表数 X Hbase客户端数=条记录)。
大数据作为时下火热的IT行业的词汇,随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临,大数据开发也应运而生。
Storm可以保证每一个从spout发出的消息能被完全处理。本章描述storm是如何完成这个保证以及用户如何从storm的可靠性能力获益的。 消息“完全处理”的含义 一个tuple从spout发出后可能会触发成千上万的tuple基于它而创建。以work count的topology为例考虑下: TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder(); builder.setSpout("sentences", new KestrelSpout("kestrel.bac
Hadoop是开源的,但是企业版本其实是由几家大的公司把持,这个就类似linux的redhat和suse一样,提供hadoop发型版本的公司主要的有Hortonworks,Cloudera,mapR。 今天简单介绍Hortonworks: 先了解下Hortonworks的起源,Hortonworks公司,由Yahoo和Benchmark Capital于2011年7月联合创建,出身于名门Yahoo,Hortonworks拥有着许多Hadoo
全新Storm+Core+API管理系统源码+免授权版,本系统为API系统,实现了api集成等基础功能,以后可能会更新key调用api,或者实现付费功能,敬请期待,前端模板均无加密,用户可自行二开,具体请看图
storm-core-1.2.2-sources.jar!/org/apache/storm/grouping/PartialKeyGrouping.java
storm-2.0.0/storm-client/src/jvm/org/apache/storm/utils/TupleUtils.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。
视频方面: 推荐《毕向东JAVA基础视频教程》。学习hadoop不需要过度的深入,java学习到javase,在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化多多理解实践即可。
近日,互联网行业的记者们纷纷收到了钓鱼邮件,邮件内容是别人分享的Google文档。这种钓鱼攻击把蠕虫传播方式也结合在了一起,并且通过手段使得钓鱼更难甄别。 钓鱼与蠕虫的结合 一旦点击了链接,你就会被重定向到一个页面,页面内容是Google文档(Google Docs)申请获取以下权限:读取、发送和删除邮件;获取联系人。如果你点击了允许,黑客就能立即管理你的Gmail账号,获取到你所有的邮件、联系人,并且不需要你的密码。 事实上,受害者们收到的是一个假的Google文档,黑客创建了一个名为”Googl
本地模式:你可以在你的本地机器上开发测试你的topology, 一切都在你的本地机器上模拟出来;
说在前面的话 此笔,对于仅对于Hadoop和Spark初中学者。高手请忽略! 1 Java基础: 视频方面: 推荐《毕向东JAVA基础视频教程》。学习hadoop不需要过度的深入,java学习到javase,在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化多多理解实践即可。 书籍方面: 推荐李兴华的《java开发实战经典》 2 Linux基础: 视频方面: (1)马哥的高薪Linux视频课程-Linux入门、
volatile的原理和实现机制 || volatile到底如何保证可见性和禁止指令重排序的?
阶段一、大数据、云计算 - Hadoop大数据开发技术 课程一、大数据运维之Linux基础 本部分是基础课程,帮大家进入大数据领域打好Linux基础,以便更好地学习Hadoop,hbase,NoSQL,Spark,Storm,docker,openstack等众多课程。因为企业 中的项目基本上都是使用Linux环境下搭建或部署的。 image.png 课程二、大数据开发核心技术 - Hadoop 2.x从入门到精通 本课程是整套大数据课程的基石:其一,分布式文件系统HDFS用于存储海量数据,无论是Hive
storm-2.0.0/storm-client/src/jvm/org/apache/storm/daemon/worker/Worker.java
熟练使用Linux,熟练安装Linux上的软件,了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念,搭建互联网高并发、高可靠的服务架构;
大数据已成为当今企业不可分割的一部分,越来越多的企业纷纷寻找熟悉大数据分析工具的人。他们都期望员工在技术方面体现能力,并展示才华和思维过程。到目前为止流行的所谓的需求技能已经不再了,如果今天还有什么比较大热的技能,那就是大数据分析。
storm框架中的kafkaspout类实现的是BaseRichSpout,它里面已经重写了fail和ack方法,所以我们的bolt必须实现ack机制,就可以保证消息的重新发送;如果不实现ack机制,那么kafkaspout就无法得到消息的处理响应,就会在超时以后再次发送消息,导致消息的重复发送。
从上图我们可以看到, 从事大数据方向可以有很多具体方向的职位. 相较于Java开发, 选择面更加广泛
一、JavaSE 1、Java开发环境搭建 2、Java基础语法 3、Java面向对象 4、异常 5、数组/算法 6、常用类 7、集合/数据结构 8、IO流 9、线程 10、反射机制 11、网络编程 12、注解Annotation 13、MySQL初级 14、JDBC 二、JavaWeb初级 1、HTML/HTML5 2、CSS/CSS3 3、JavaScript 4、jQuery 5、Bootstrap 6、XML+XPath 7、Servlet 8、Jsp 9、EL 10、JSTL 11、Filte
Apache Slider是一个工具和技术集,用于在Apache Hadoop YARN集群上打包、部署和管理长时间运行的应用程序。
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