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《Storm企业级应用:实战、运维和调优》——导读

**前言**大数据是继云计算、物联网之后IT行业又一大颠覆性的技术变革。之前大数据在互联网、军事、金融、通信和物理学等领域已有不少落地案例,却因为近年来Hadoop技术的快速发展而引起业界广泛关注。可以说,Hadoop目前是大数据处理的关键技术,也是迄今为止,最成熟、应用最广泛的技术。但是Hadoop生态圈下面的数据处理几乎都是在离线状态下进行的,离线处理海量数据是比较耗时、耗力的,Storm的实时处理技术应运而生。正如曾经开发Storm的一位主要工程师所谈到的,Storm可以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算,Storm用于实时处理,就好比Hadoop用于批处理。Storm保证每个消息都会得到处理,而且它很快——在一个小集群中,每秒可以处理数以百万计的消息,更棒的是可以使用任意编程语言来开发。因此在节省时间、人力的

《Storm实时数据处理》一2.7 为日志流集群创建集成测试

本节书摘来华章计算机《Storm实时数据处理》一书中的第2章 ,第2.7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。 2.7 为日志流集群创建集成测试 在交付过程中,集成测试扮演着非常重要的角色。集成测试的类型有很多。通常来说,单元集成测试和Topology集成测试不仅是持续集成构建周期的组成部分,还是对部署集群集成测试的必要功能性风格的补充。我们在这里展示的集成测试方法本质上和第1章中的集成测试方法没什么区别,但这里却复杂很多,所以有必要多作些解释。 2.7.1 实战 我们先来创建单元测试。Step01 使用Eclipse,在项目的单元测试源代码目录中的storm.cookbook.log包里创建一个名为IntegrationTestTopology的JUnit 4单元

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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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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