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开始使用storm

开始使用storm 本章将讲述如何安装、部署、启动和停止 Storm 集群。 Storm 的安装比较简单但在安装 Storm 之前需要做好充足的准备本章将介绍安装的整个流程。在官网上可以下载到Storm 最新的和稳定的几个版本。截至本书截稿之前 Storm 的最新版本是 0.9.3但是本书主要对 0.8.2 版本进行讲解。 2.1 环境准备 在安装 Storm 的之前要做一些准备工作这涉及操作系统设置、ZooKeeper 集群的管理以及 Storm 安装之前的一些依赖库。下面将介绍 Storm的系统配置、协调器 ZooKeeper等。2.1.1 系统配置 在 Linux 上安装 Storm 之前需要先做如下准备 安装 JDK 1.6。 安装 SSH 服务。 安装 Python 2.6.6 解释器。  1. 安装 JDK 1.6 与 Hadoop、 HBase 相同 Storm 也需要 JDK 1.6 或者更高的版本。下面介绍安装 JDK 1.6的具体步骤。1下载 JDK 1.6 从 Java 的官网目前是 Oracle 公司的产品下载 JDK本书使用 JDK 的 SE 版本从http:...

Storm概念学习系列之Storm与Hadoop的角色和组件比较

Storm与Hadoop的角色和组件比较 Storm 集群和 Hadoop 集群表面上看很类似。但是Hadoop 上运行的是 MapReduce 作业,而在Storm 上运行的是拓扑 Topology,这两者之间是非常不同的。一个关键的区别是:一个MapReduce 作业最终会结束,而一个 Topology 拓扑会永远运行(除非手动杀掉)。表 1-1 列出了 Hadoop 与 Storm 的不同之处。    如果只用一个短语来描述 Storm,可能会是这样:分布式实时计算系统。按照 Storm作者的说法, Storm对于实时计算的意义类似于 Hadoop 对于批处理的意义。众所周知,根据Google MapReduce 来实现的 Hadoop 提供了 Map 和 Reduce 原语,使批处理程序变得非常简单和优美。那么 Storm 则是在批处理之前,及时处理了数据。 Storm 与其他大数据解决方案的不同之处在处理方式上。Hadoop 在本质上是一个批处理系统。数据被引入 HDFS 并分发到各个节点进行处理。当处理完成时,结果数据返回到HDFS 供始发者使用。Storm 支持创建拓...

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