《Storm企业级应用：实战、运维和调优》—

《Storm企业级应用：实战、运维和调优》——2.5　本章小结

2017-07-02 604

本节书摘来自华章计算机《Storm企业级应用：实战、运维和调优》一书中的第2章，第2.5节,作者：马延辉陈书美雷葆华著，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

2.5　本章小结

在Storm中使用ZooKeeper主要用于完成Storm集群各节点的分布式协调工作，一是存储客户端提供的Topology任务信息，Nimbus负责将任务分配信息写入ZooKeeper，Supervisor从ZooKeeper上读取任务分配信息；二是存储Supervisor和Worker的心跳（包括它们的状态），使得Nimbus可以监控整个集群的状态，从而重启一些挂掉的Worker；三是存储整个集群的所有状态信息和配置信息。由于ZooKeeper在Storm集群中的重要性，本章详细介绍了ZooKeeper的安装。
Storm使用ZeroMQ

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《Storm实时数据处理》一1.6　创建Storm集群——配置Storm

本节书摘来华章计算机《Storm实时数据处理》一书中的第1章，第1.6节，（澳）Quinton Anderson　著卢誉声　译更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.6　创建Storm集群——配置Storm 当拥有一组准备好进行应用程序配置的虚拟机后，你就可以在每个节点上安装和配置适当的软件包了。 1.6.1　实战 Step01　按照图1-7所示的目录结构，新建名为storm-puppet的项目。 Step02　在配置好的节点上，Puppet的运行入口（起点）是site.pp。在manifests目录下新建site.pp并添加以下内容： Step03　接着，你需要定义Storm模块。模块应该放置于modules目录下，并且和Puppet项目根目录的结构一样，拥有自己的manifests和template目录结构。在St

2017-07-03

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除Hadoop大数据技术外，还需了解的九大技术

除Hadoop外的9个大数据技术： 1.Apache Flink 2.Apache Samza 3.Google Cloud Data Flow 4.StreamSets 5.Tensor Flow 6.Apache NiFi 7.Druid 8.LinkedIn WhereHows 9.Microsoft Cognitive Services Hadoop是大数据领域最流行的技术，但并非唯一。还有很多其他技术可用于解决大数据问题。除了Apache Hadoop外，另外9个大数据技术也是必须要了解的。 1.Apache Flink 是一个高效、分布式、基于Java实现的通用大数据分析引擎，它具有分布式MapReduce一类平台的高效性、灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案，它支持批量和基于流的数据分析，且提供了基于Java和Scala的API。这是一种由社区驱动的分布式大数据分析开源框架，类似于Apache Hadoop和Apache Spark。它的引擎可借助数据流和内存中(in-memory)处理与迭代操作改善性能。目前Apache Flink已成为一个顶级项目(Top Le...

2017-07-03

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Oracle

Oracle Database，又名Oracle RDBMS，或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

JDK

JDK是 Java 语言的软件开发工具包，主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心，它包含了JAVA的运行环境（JVM+Java系统类库）和JAVA工具。

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