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Twitter的流处理器系统Heron——升级的storm,可以利用mesos来进行资源调度

2011年,Twitter发布了开源的分布式流计算系统Storm。四年后,随着用户数量的急剧增加,Twitter每天要处理的事件已经增加到十亿以上。Storm系统应对如此庞大而复杂多样的流数据变得十分困难。为了解决该问题,Twitter公司近期开发了一套全新的流处理系统——Heron。近日,Twitter公司在SIGMOD 2015会议上对Heron进行了介绍。 据Twitter公司的技术经理Karthik Ramasamy表示,Twitter公司之前对Storm所存在的问题以及新平台的功能需求进行了详细分析。首先,Storm调试能力较弱的问题曾让Twitter员工比较困扰。在Storm中,一个拓扑中的多个组件是捆绑在操作系统的一个进程中的。这就使得在拓扑出现问题时很难迅速定位问题的根源。用户不得不借助cleaner映射来帮助实现逻辑计算单元到物理进程的映射,从而辅助调试。此外,Storm还需要专门的集群资源来运行拓扑。这就使得它不能利用流行的集群调度软件进行计算资源的优化。而且,在使用Storm时,用户需要手动隔离机器才能部署一个新的产品拓扑。同样,在拓扑不再使用时还需要手动回收机器...

10、利用Zabbix API创建主机宏

需求:对所有云主机添加公网带宽监控,但不是每一台主机都有公网IP,有公网IP的主机的带宽也不完全相同,比如有的是1M,有的是5M,带宽监控的阈值为带宽值*0.8*1000K。例如1M的带宽,监控的阈值为800K。(注意:经过测试,在zabbix的trigger中这是0.8M,不会发出告警,但是阈值为大于1M的小数时又可以告警,怀疑是小于1M时,zabbix自动将单位换成K导致的。后来索性在定义带宽监控阈值时将单位统一为K,并且一定要为整数。如1300K可以,但是1300.5K则不会告警。) 脚本思路1:监控阈值在每台主机上去添加主机宏,不是手动添加,而是通过zabbix API为主机添加宏。 具体的过程如下: 通过CMDB接口拿到所有主机的信息,包括zabbix主机可见名和带宽信息,做判断,公网带宽为0M时,不添加主机宏。当不为0M时,先判断主机上是否存着这个宏,如果不存在则创建这个宏,如果存在,先比较该宏的值是否和由的带宽值计算出的告警阈值相等,如果相等,表示带宽没有更新过,不做处理。如果不相等,则表示带宽是调整过的,需要更新主机宏上的带宽阈值。 脚本思路2:当主机上存在带宽告警阈值...

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