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。
jstorm的安装有很多方式，这里主要讲述的是Standalone模式，其它模式请查看官方文档。
JStorm 是一个类似Hadoop MapReduce的系统， 用户按照指定的接口实现一个任务，然后将这个任务递交给JStorm系统，JStorm将这个任务跑起来，并且按7 * 24小时运行起来，一旦中间一个Worker 发生意外故障， 调度器立即分配一个新的Worker替换这个失效的Worker。
说明：supervisor中的端口不能被占用，有几个端口就有几个worker ==注意： i.每一行配置开头必须有空格，否则报错 ii.zookeeper端口必须一致，默认2181 iii.不能写hostname只能写ip 否则报错==
场景描述：本文将为大家展示字节跳动公司将 Jstorm 任务迁移到 Apache Flink 上的整个过程以及后续计划。你可以借此了解到字节跳动公司引入 Apache Flink 的背景，Apache Flink 集群的构建过程，如何兼容以前的 Jstorm 作业以及基于 Apache Flink 构建一个流式任务管理平台，本文将一一为你揭开这些神秘的面纱。
Strom是什么？ storm是Twitter开源的的一个分布式的，容错的实时流计算系统，用来处理大数据系统中一些实时计算业务。strom本身是一个类似Hadoop的MapReduce的计算框架，最大不同在于storm是一个启动后不会停止的服务，除非主动kill掉，而MapReduce则会主动运行结束，storm本身并不负责存储数据，通常互联网的业务场景下strom会从kafka里面读取数据，然后计算完毕后，把计算结果写入redis，mysql或者hbase等一些存储或缓存系统中。 Stro
但我们在编写/调试Dockerfile的时候我们经常会重复之前的command，比如这种docker run --name jstorm-zookeeper zookeeper:3.4，然后就容器名就冲突了。
背景 我们的storm实时流计算项目已经上线几个月了，由于各种原因迟迟没有进行监控，每次出现问题都要登录好几台机器，然后使用sed，shell，awk，vi等各种命令来查询原因，效率非常低下，而且有些统计是没法做的，所以很有必要对storm本身相关的日志以及我们运行在storm上面的任务的日志做一个统一的日志收集，分析，查询，统计平台。 技术选型 对于这个选择，其实不用考虑那么多,借用一句名言 Life is short , You need elk ! 关于elk相关的安装这里不再介绍，可参考散仙的博客：
Stratosphere的投票表明89%的人不知道这个是什么鬼东西。但是我想这些人都知道Flink是什么。很有意思的一个数据。 周末遇到一个和我差不多时候做公众号的大姐闲聊。我做IT码农的，对方做吃喝拉撒的。彼此各做半年，我有8000粉对方7万。我一篇文章大概2000阅读，对方过万。我一篇文章打赏平均几十人民币，个位数的观众，对方轻松两位数观众，几百人民币。总之就是完败。于是对方教育我说女人和小孩的钱好赚，你开这公众号写东西给程序猿看。写得再好也难让人掏腰包啊。我实在不知道该如何接这个话，只得点头承认自己的
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
本文整理了阿里13个开源中件间产品的架构及功能介绍，结合阿里中间件团队的访谈及分享，涵盖了消息中间件、服务框架、数据层、应用服务器和大规模分布式稳定性平台等等。整体中间件在阿里生态中的分布，如下图所示：
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
小时光茶社 传说中天机阁里有一台掌控世间一切的机器，万物运行由此产生。本文的“天机阁”是一个基于链路跟踪的监控系统，后台开发人员能够通过“天机阁”洞察“天机”，快速解决问题。 摘要 为了支撑日益增长的庞大业务量，业界大量使用微服务架构。服务按照不同的维度进行拆分，互联网应用构建在不同的软件模块集上，这些软件模块可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心，分布式系统变得日趋复杂。 如何快速进行故障定位？如何准确进行容量评估？如何动态展示服务的链路？如
本文参照https://my.oschina.net/shyloveliyi/blog/785812中代码，进行转换。
使用 Log Facade 可以⽅方便便的切换具体的日志实现。⽽且，如果依赖多个项目，使⽤了不同的 Log Facade，还可以⽅方便便的通过 Adapter 转接到同一个实现上。如果依赖项目直接使用了多个不同的日志实现，会非常糟糕。
1 自从Hadoop生态圈流行开来以后，以Apache基金会为代表的开源社区空前强大，国内外互联网公司都纷纷使用开源软件。然而参与开源社区并非是一件容易的事情。需要投入人力物力尚在其次，更为主要的，是公司业务需求的发展，和开源社区的开发之间不可妥协的矛盾。 简单来说，开源社区的系统，对于日渐壮大的互联网公司，对于希望通过云计算服务提供给其他客户使用的云计算公司，都存在开源项目跟不上业务需求的困境。 比如说Hadoop发展比较早期的时候，Facebook内部最初是使用Hadoop原生系统的。但是慢慢的Ha
反压机制（BackPressure）被广泛应用到实时流处理系统中，流处理系统需要能优雅地处理反压（backpressure）问题。反压通常产生于这样的场景：短时负载高峰导致系统接收数据的速率远高于它处理数据的速率。许多日常问题都会导致反压，例如，垃圾回收停顿可能会导致流入的数据快速堆积，或者遇到大促或秒杀活动导致流量陡增。反压如果不能得到正确的处理，可能会导致资源耗尽甚至系统崩溃。反压机制就是指系统能够自己检测到被阻塞的Operator，然后系统自适应地降低源头或者上游的发送速率。目前主流的流处理系统 Apache Storm、JStorm、Spark Streaming、S4、Apache Flink、Twitter Heron都采用反压机制解决这个问题，不过他们的实现各自不同。
最近团队中有分析的场景，用到了JStorm来做数据的实时分析，于是花时间对于一些概念做了了解。 什么是Storm? 这个的话出来应该有几年时间了，阿里巴巴也重写了一套JStorm，核心的类名都是服用的
流处理系统通常需要优雅地处理反压（back pressure）问题。反压通常产生是由于短时间内负载高峰导致系统接收数据的速率远高于它处理数据的速率。比如，垃圾回收停顿可能导致流入的数据快速堆积，后者双十一等造成流量陡增。反压如果不能够得到很好地处理，可能会导致资源好近甚至系统崩溃。
针对上一个版本https://my.oschina.net/shyloveliyi/blog/786337，有如下更新：
Spring Cloud Alibaba 致力于提供分布式应用服务开发的一站式解决方案。此项目包含开发分布式应用服务的必需组件，方便开发者通过 Spring Cloud 编程模型轻松使用这些组件来开发分布式应用服务。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/106511.html原文链接：https://javaforall.cn
“大数据” 三个字其实是个marketing语言，从技术角度看，包含范围很广，计算、存储、网络都涉及，知识点广、学习难度高。
我司内部有个基于jstorm的实时流编程框架，文档里有提到实时Topn，但是还没有实现。。。。这是一个挺常见挺重要的功能，但仔细想想实现起来确实有难度。实时流的TopN其实离大家很近，比如下图百度和微博的实时热搜榜，还有各种资讯类的实时热点，他们具体实现方式不清楚，甚至有可能是半小时离线跑出来的。今天不管他们怎么实现的，我们讨论下实时该怎么实现（基于storm）。
1981年，一群年轻人用红油漆把这12个字刷在三合板上，立在了刚刚成立不久的深圳特区蛇口工业园。
写在前面 前几天看到“互扯程序”技术群（想要入群进行技术讨论请在下方留言）里有人问，什么是SSM？相信99%的人应该知道是什么，那么我给剩下的1%的人再解释一下什么是SSM。 SSM：表示Spring， Spring MVC，Mybatis，三大框架进行整合，现在互联网开发比较流行的一种整合方式。 SSH：表示Spring，Struts2，Hibernate，这三大框架进行整合，博主在几年前一直用这种整合方式做项目，最近几年已经切到SSM了。 SpringMVC是Spring开发的框架，所以它要比整合St
我自己建的大数据学习交流群:199427210，群里都是学大数据开发的，如果你正在学习大数据 ，小编欢迎你加入,大家都是软件开发党，不定期分享干货（只有大数据软件开发相关的），包括我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程，欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。
大数据本质也是数据，但是又有了新的特征，包括数据来源广、数据格式多样化（结构化数据、非结构化数据、Excel文件、文本文件等）、数据量大（最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别）、数据增长速度快等。
对于技术人来说，最可怕的事在于：当技术每天都在更新，自己却没有学习的机会，于是轻易被抛弃……
https://github.com/TeamStuQ/skill-map StuQ 程序员技能图谱 官网 Web 页面地址：http://skill-map.stuq.org/，也可扫描页面下方二维码，以赞助形式获赠技能图谱纸质版。 大数据工程师技能图谱 大数据通用处理平台 Spark Flink Hadoop 分布式存储 HDFS 资源调度 Yarn Mesos 机器学习工具 Mahout Spark Mlib TensorFlow (Google 系) Amazon Machine Le
最近一次的的项目版本迭代中，我们的jstorm项目里面增加了一些新的功能，开发完毕后，按照正常的上线流程，代码是需要在开发，测试和预发布环境，测试完毕后才能上线。 这次上新版本也不例外，在所有的环境都测试之后并无任何问题，然后由OP上线，结果发布失败。
今天，开源软件托管平台github上的阿里巴巴主页又增加了一个新项目：Atlas。Atlas意指巨人，它是Google闻名遐迩的波士顿机器人的外号，也是手机淘宝团队的移动容器化框架的代号。在去年的云栖
1. Apache的开源软件列表 http://www.oschina.net/project/apache 2. Java开源Apache项目 http://www.open-open.com/56.htm 3. 阿里巴巴的开源软件列表 http://www.oschina.net/project/alibaba 4. 百度的开源软件列表 http://www.oschina.net/project/baidu 5. 腾讯的开源软件列表 http://www.oschina.n
当前，越来越多的同学进入大数据行业，有的是底层的技术，有的是工程，有的是算法，有的是业务。每个产品、都需要工程化的实现，以前，工程师都是操练着java/python/c等各种语言操纵中各类的软件，比如jquery，spring、mysql，实现产品的业务逻辑。在大数据时代，要想个性化实现业务的需求，还是得操纵各类的大数据软件，如：hadoop、hive、spark、hbase、jstorm等。笔者（阿里封神）混迹Hadoop圈子多年，经历了云梯1、ODPS等项目，目前base在E-Mapreduce。在这，笔者尽可能梳理下，本文是围绕hadoop的。对于算法、机器学习是另一个范畴，本篇不涉及，不过从事机器学习算法的研发，能力最好在中级之上。
http://www.aboutyun.com/thread-11873-1-1.html
监控粒度、监控指标完整性、监控实时性是评价监控系统的三要素。从分层体系可以把监控系统分为三个层次：
AI 前线导读：2018 年接近尾声，AI 前线策划了“解读 2018”年终技术盘点系列文章，希望能够给读者清晰地梳理出重要技术领域在这一年来的发展和变化。本文是实时流计算 2018 年终盘点，作者对实时流计算技术的发展现状进行了深入剖析，并对当前大火的各个主流实时流计算框架做了全面、客观的对比，同时对未来流计算可能的发展方向进行预测和展望。
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
1. Apache的开源软件列表 http://www.oschina.net/project/apache 2. Java开源Apache项目 http://www.open-open.com/56.htm 3. 阿里巴巴的开源软件列表 http://www.oschina.net/project/alibaba 4. 百度的开源软件列表 http://www.oschina.net/project/baidu 5. 腾讯的开源软件列表 http://www.oschina.net/project/ten
Java开发是IT行业的经典岗位，行业当中存在普遍的需求，Web开发、Android开发、游戏开发等岗位，基本上Java语言是主力队伍。而进入大数据时代，Java又在大数据方向上有了用武之地。今天我们主要来讲讲Java大数据开发做什么，又该如何进行成长路线规划。
1. 整理出一些使用比较广或者个人觉得比较好的java开源项目和资料供参考。 2. 如果你觉得好但是我没有列出的开源项目请告诉我,方便我添加到列表里。 3. 如果你发现信息描述有误请联系我,我会及时修改或删除。 4. 文章里面的内容会不断进行变更和补充,后续除了会新增开源项目,与其相关的学习资料也会添加到项目链接下。 5. 项目排名不分先后。 6. 希望你有收获。 下面提供一些跟开源相关的文章链接： 1. Apache的开源软件列表 http://www.oschina.net/project/apache
为了实时日志处理互联网系统的日志，对于电商来说具有非常重要的意义，比方，淘宝购物时候，你浏览某些商品的时候。系统后台实时日志处理分析后，系统能够向用户实时推荐给用户相关商品。来引导用户的选择等等。
作为开发者，应用的性能始终是我们最感兴趣的话题之一。然而，不是所有的开发者都对自己维护的应用的性能有所了解，更别说快速定位性能瓶颈并实施解决方案了。
多年前在并发编程网http://ifeve.com/disruptor了解到了自认为是黑科技的并发框架DISRUPTOR, 我当时在想NETTY为什么没有和它整合。后来了解过的log4j2, jstorm也慢慢有用到, 而一直以来也并没有机会去使用和了解细节, 大多时候觉得Doug Lea的JDK并发包也足够使用。而近期业务需要基于NETTY简单裹了一个类似vertx的luoying-server https://github.com/zealzeng/luoying-server 业务处理线程不适合在event loop中处理, 简单用有界的ThreadPoolExecutor作为worker pool, 想考虑把disruptor整合进来, 看了两天发觉对disruptor的使用场景产生了误解。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
