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摘要: 问题:1、集群如何启动,任务如何执行?java -server nimubs,supervisorclient >createTopology(序列化) >提交jar到nimbuinbox >nimbus分配任务(task总数/worker数) 写到zk。启动worker< 识别自己的任务< sup 阅读全文
posted @ 2020-10-19 09:20 十一vs十一 阅读(73) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1、kafka是什么 类JMS消息队列,结合JMS中的两种模式,可以有多个消费者主动拉取数据,在JMS中只有点对点模式才有消费者主动拉取数据。 kafka是一个生产-消费模型。 Producer:生产者,只负责数据生产,生产者的代码可以集成到任务系统中。 数据的分发策略由producer决定,默认是 阅读全文
posted @ 2020-10-19 09:17 十一vs十一 阅读(99) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Storm启动流程分析 程序员client 1、客户端运行storm nimbus时,会调用storm的python脚本,该脚本中为每个命令编写一个方法,每个方法都可以生成一条相应的java命令。 命令格式如下:java -server xxxx.ClassName -args nimbus > R 阅读全文
posted @ 2020-10-19 09:16 十一vs十一 阅读(127) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1、编程模型 DataSource:外部数据源 Spout:接受外部数据源的组件,将外部数据源转化成Storm内部的数据,以Tuple为基本的传输单元下发给Bolt Bolt:接受Spout发送的数据,或上游的bolt的发送的数据。根据业务逻辑进行处理。发送给下一个Bolt或者是存储到某种介质上。介 阅读全文
posted @ 2020-10-19 09:15 十一vs十一 阅读(99) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 问题: 1,kafka+storm如何保证消息完整处理。 一条消息产生 Kafka--KafkaSpout-Storm >Redis 问题1:kafka数据生产消费如何保证消息的完整处理 Producer-batch(缓存机制queue)--重试机制 >ack(-1,1,0) Broker(part 阅读全文
posted @ 2020-10-18 23:51 十一vs十一 阅读(174) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 需求:1、采集订单系统应用打印的日志文件日志文件使用log4j生成,滚动生成。xxxx.log xxxx.log xxxx.logxxxx.log.1 xxxx.log.1xxxx.log.2 2、将采集的日志文件保存到kafka中(source) 输入:tail -F xxxx.log(chann 阅读全文
posted @ 2020-10-18 23:48 十一vs十一 阅读(186) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 问题:1、集群如何启动,任务如何执行?java -server nimubs,supervisorclient >createTopology(序列化) >提交jar到nimbuinbox >nimbus分配任务(task总数/worker数) .启动worker< 识别自己的任务< supervi 阅读全文
posted @ 2020-10-18 23:46 十一vs十一 阅读(87) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1、kafka是什么类JMS消息队列,结合JMS中的两种模式,可以有多个消费者主动拉取数据,在JMS中只有点对点模式才有消费者主动拉取数据。kafka是一个生产-消费模型。Producer:生产者,只负责数据生产,生产者的代码可以集成到任务系统中。 数据的分发策略由producer决定,默认是def 阅读全文
posted @ 2020-10-18 23:45 十一vs十一 阅读(175) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1、编程模型 DataSource:外部数据源 Spout:接受外部数据源的组件,将外部数据源转化成Storm内部的数据,以Tuple为基本的传输单元下发给Bolt Bolt:接受Spout发送的数据,或上游的bolt的发送的数据。根据业务逻辑进行处理。发送给下一个Bolt或者是存储到某种介质上。介 阅读全文
posted @ 2020-10-18 23:43 十一vs十一 阅读(89) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Hadoop ,Hive Kafka, Spark Hbase Flink Storm Zookeeper HDFS YARN Flume Kudu Redis MR ETL设 阅读全文
posted @ 2020-10-18 18:19 十一vs十一 阅读(99) 评论(0) 推荐(0)
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