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Storm入门之第三章拓扑

本文翻译自《Getting Started With Storm》译者:吴京润 编辑:方腾飞 在这一章,你将学到如何在同一个Storm拓扑结构内的不同组件之间传递元组,以及如何向一个运行中的Storm集群发布一个拓扑。 数据流组 设计一个拓扑时,你要做的最重要的事情之一就是定义如何在各组件之间交换数据(数据流是如何被bolts消费的)。一个数据流组指定了每个bolt会消费哪些数据流,以及如何消费它们。 NOTE:一个节点能够发布一个以上的数据流,一个数据流组允许我们选择接收哪个。 数据流组在定义拓扑时设置,就像我们在第二章看到的: ··· builder.setBolt("word-normalizer", new WordNormalizer()) .shuffleGrouping("word-reader"); ··· 在前面的代码块里,一个bolt由TopologyBuilder对象设定, 然后使用随机数据流组指定数据源。数据流组通常将数据源组件的ID作为参数,取决于数据流组的类型不同还有其它可选参数。 NOTE:每个InputDeclarer可以有一个以上的数据源,而且每个数据...

从Hadoop洞悉大数据市场:路漫漫其修远兮

用大数据分析大数据市场 现今科技界红到发紫的大数据革命的代表性技术就是Hadoop(注:一个分布式系统基础架构)。Hadoop是一个由一系列不同的技术组成的生态系统。做Hadoop相关产品的公司有很多,其中也有很多不一样的选择和变种,比如Cloudera,Hortonworks,亚马逊EMR,Storm和Spark都是其中的一部分。而Hadoop作为一个整体来说仍然是采用量最多,讨论最火爆的大数据技术。 然而通过我们的数据分析发现在世界上前50万个公司中,只有很少的一部分真正的使用了Hadoop技术。有人会说我们仍然处在这个技术被大众所接受最初始的阶段。我们假设用Hadoop的实用情况来代表整个大数据的发展现状,通过数据分析我们发现了一些很有意思的市场现状。 当刚看到这些原始数据的时候,我们会发现大数据市场还有非常大的潜在空间。但是现在真正的使用者非常少,而这方面的公司又多如牛毛,意味着大数据科技公司中会被并购。简单地讲,大数据市场会慢慢的变得更加成熟。 现况一览 我们分析了几十亿条网上公布的信息,包括新闻稿、论坛帖子、招聘启事、微博和专利等等。我们用这些大量的文档进行机器学习,从而得...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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