《Storm分布式实时计算模式》——3.7　执行topology-低调大师

《Storm分布式实时计算模式》——3.7　执行topology

2017-07-02 537

本节书摘来自华章计算机《Storm分布式实时计算模式》一书中的第3章，第3.7节,作者：（美）P. Taylor Goetz　Brian O’Neill 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

3.7　执行topology

OutbreakDetectionTopology类有下列方法：

https://yqfile.alicdn.com/f60f4a59d0169ba5d18c37d5992d18f5c1b86bfd.png
" >

执行这个方法会将topology部署到本地集群中。spout会立即开始发送疾病事件，由Count aggregator收集计数。OutbreakDetector类中的阈值故意设置得很小，这样计数很快就超过阈值，这时程序结束，输出如下日志：

9dcbc2de0cdbc58d2b7ec42d1d55563012348b67

注意当数据批次成功处理完成时会通知到coordin

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《Storm分布式实时计算模式》——3.6　Trident状态

本节书摘来自华章计算机《Storm分布式实时计算模式》一书中的第3章，第3.6节,作者：（美）P. Taylor Goetz　Brian O’Neill 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.6　Trident状态我们现在已经给每个aggregator的分组数据进行了计数，现在想将信息进行持久化存储，以便进一步分析。在Trident中，持久化操作从状态管理开始。Trident对状态有底层的操作原语，但不同于Storm API，它不关心要哪些数据会作为状态存储或者如何存储这些状态。Trident在高层提供了下述的状态接口：上面提到了，Trident将tuple分组成一批批数据。每批数据都有自己的事务标识符。在前面的接口中，Trident告诉State对象什么时候开始提交状态，什么时候提交状态应该结束。和funct

2017-07-03

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本节书摘来自华章计算机《Spark与Hadoop大数据分析》一书中的第2章，第2.5节,作者：文卡特·安卡姆（Venkat Ankam）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　小结 Apache Hadoop 提供了一个用于大数据存储的可靠且可扩展的框架（HDFS），以及一个用于运行和管理多个大数据应用程序的强大集群资源管理框架（YARN）。Apache Spark 提供了大数据处理的内存级性能，以及用于交互式探索性分析、实时分析、机器学习和图分析的库和 API。虽然 MR 是 Hadoop 上的主要处理引擎，但它有很多缺点，例如性能较差和设计应用程序时不够灵活。Apache Spark 是 MR 的替代品。所有基于 MR 的工具（如 Hive、Pig、Mahout 和 Crunch 等）已经开始把 Apac

2017-07-03

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