《Storm实时数据处理》一2.7　为日志流集群创建集成测试-低调大师

《Storm实时数据处理》一2.7　为日志流集群创建集成测试

2017-07-02 565

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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《Storm实时数据处理》一2.6　统计与持久化日志统计信息

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2.6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。 2.6　统计与持久化日志统计信息我们其实可以收集很多日志流的统计信息，但由于本节只是为了展示一些基本概念，因此我们只准备收集和处理单时间序列（每分钟）日志量。虽说如此，但这应该已经足以展示有关的设计和方法了，这些技巧能够帮助你在未来实现其他分析工作。 2.6.1　实战 Step01　下载storm-cassandra contrib项目并将其安装到Maven仓库中： Step02　在storm.cookbook.log包中，创建一个继承自BaseRichBolt的类VolumeCountingBolt。为该Bolt声明以下三个字段： Step03　然后实现一

2017-07-03

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大数据庞大而又复杂。这不仅体现在信息的积累上，而且体现在其对经营策略的影响上。据IDC预测，2018年，全球业务分析开支将高达896亿美元。成功利用大数据已成为众多企业的关键要素，其中包括制定平台战略，无论它是“数据中心”，还是“数据平台”亦或是“数据湖”。很多还未实施大数据项目的企业正在评估他们2016年的数据战略，其它公司则在审视它们现有的项目，探索利用分析改善经营和增加收入的新方法。事实上，大数据并不容易做到。据Gartner预测，直到2018年，由于技能和集成上的问题，70%的Hadoop系统可能将无法满足成本节约和创收目标。因此，如何才能把大数据“物尽其用”变得至关重要。以下是一些您应该规避的最常见的大数据陷阱：陷阱1：缺乏企业平台或以数据为本的架构 Hadoop系统通常是以具体应用的原型身份进入企业的，然后逐渐成为重心，吸引越来越多的数据，并很快成为一个巨兽——由一小撮“数据科学家”领导的数字运算引擎。企业必需从一个企业平台策略和一个以数据为本的架构开始，打破在各种规模的企业中盛行并削弱企业力量的数据孤岛。大数据需要能够在一个完全可扩展的分布式环境中实施并行处理，并尽可...

2017-07-03

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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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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。