Storm视频教程-Storm流计算之项目实战篇
Storm流计算之项目实战篇(Storm+Kafka+HBase+Highcharts+JQuery，含3个完整实际项目)
课程分类：大数据
适合人群：初级
课时数量：40课时
更新程度：70%
用到技术：stormKafka+HBase+Highcharts+JQuery
涉及项目：3个Storm完整项目
咨询qq：1840215592
Storm视频教程通过含3个Storm完整项目,均为企业实际项目，其中一个是完全由Storm Trident开发。附送价值百万的完整源码，可以直接用于商用或企业。本课程每个技术均采用最新稳定版本，学完后会员可以从Kafka到Storm项目开发及HighCharts图表开发一个人搞定！涨工资？身价大增？那是必须的！通过课程的学习，可以搭建CDH5生态环境完整平台，且采用Cloudera Manager界面化管理CDH5平台。让Hadoop平台环境搭建和维护都变得轻而易举。
Storm视频教程-Storm流计算之项目实战篇：https://www.doczj.com/doc/3b14646617.html,/goods-461.html
Storm视频教程完全呈现Storm开发实战企业实际项目，课程简介：
1、Storm应用前景和课程大纲介绍
2、CDH5搭建之CM5安装部署
3、CDH5搭建和CM界面化集群管理
4、Hadoop、HBase、Zookeeper集群管理和角色分配
5、Kafka基础知识和集群搭建
6、Kafka基本操作和最优设置
7、Kafka Java API 简单开发测试
8、storm-kafka 详解和实战案例
9、JS图表框架HighCharts介绍
10、HBase 快速入门
11、基于HBase的Dao基类和实现类开发一
12、基于HBase的Dao基类和实现类开发二
13、【项目1-地区销售额】需求分析和架构设计
Storm项目实战1主要技术点：
后台开发架构设计
前台开发架构设计
前后端数据实时交互
HighCharts图表开发
图表秒级无刷新实时展示
3D柱图、条形图、柱子图展示效果
14、【项目1-地区销售额】Spout融合Kafka Consumer及线程安全测试
15、【项目1-地区销售额】Bolt业务逻辑处理一
16、【项目1-地区销售额】优化Bolt支持重启及结果数据核查
17、【项目1-地区销售额】HighCharts图表开发一及Web端架构设计
18、【项目1-地区销售额】HTTP长链接实现实时推送
19、【项目1-地区销售额】HighCharts图表开发二及jquery运用
20、【项目1-地区销售额】Web端完善和细节优化
21、【项目1-地区销售额】项目发布及总结
22、【项目2-省份销售排行】项目需求分析和分区Trident Spout开发
Storm项目实战2为完全Storm Trident开发项目，主要技术点：
采用双纵轴图表展示效果
Storm Trident开发
采用Storm事务处理
基于Hbase的Trident State
DRPC分布式远程调用
TopN，前N排行
23、【项目2-省份销售排行】Trident 代码开发一
24、【项目2-省份销售排行】Trident 代码开发二
25、【项目2-省份销售排行】基于HBase存储的State运用
26、【项目2-省份销售排行】双纵轴HighCharts图表开发一
27、【项目2-省份销售排行】双纵轴HighCharts图表开发二
28、【项目2-省份销售排行】双纵轴HighCharts图表开发三
29、【项目2-省份销售排行】前台和图表交互开发和Top N实现
30、【项目2-省份销售排行】Top N展示优化和项目总结
31-40讲为【项目3-网站User Views数】内容，该项目会继续增加难度，
展示图形为仿股票走势图的UV数实时分时走势图。
在线看：
01.Storm项目实战课程大纲：https://www.doczj.com/doc/3b14646617.html,/view-video-id-2075.html
02.storm-kafka 详解和实战案例：https://www.doczj.com/doc/3b14646617.html,/view-video-id-2076.html
03.项目1-地区销售额-Bolt业务逻辑处理：https://www.doczj.com/doc/3b14646617.html,/view-video-id-2077.html
Adaptive Online Scheduling in Storm Leonardo Aniello aniello@dis.uniroma1.it Roberto Baldoni baldoni@dis.uniroma1.it Leonardo Querzoni querzoni@dis.uniroma1.it Research Center on Cyber Intelligence and Information Security and Department of Computer,Control,and Management Engineering Antonio Ruberti Sapienza University of Rome ABSTRACT Today we are witnessing a dramatic shift toward a data-driven economy,where the ability to e?ciently and timely analyze huge amounts of data marks the di?erence between industrial success stories and catastrophic failures.In this scenario Storm,an open source distributed realtime com-putation system,represents a disruptive technology that is quickly gaining the favor of big players like Twitter and Groupon.A Storm application is modeled as a topology,i.e. a graph where nodes are operators and edges represent data ?ows among such operators.A key aspect in tuning Storm performance lies in the strategy used to deploy a topology, i.e.how Storm schedules the execution of each topology component on the available computing infrastructure.In this paper we propose two advanced generic schedulers for Storm that provide improved performance for a wide range of application topologies.The?rst scheduler works o?ine by analyzing the topology structure and adapting the de-ployment to it;the second scheduler enhance the previous approach by continuously monitoring system performance and rescheduling the deployment at run-time to improve overall performance.Experimental results show that these algorithms can produce schedules that achieve signi?cantly better performances compared to those produced by Storm’s default scheduler. Categories and Subject Descriptors D.4.7[Organization and Design]:Distributed systems Keywords distributed event processing,CEP,scheduling,Storm 1.INTRODUCTION In the last few years we are witnessing a huge growth in information production.IBM claims that“every day,we create2.5quintillion bytes of data-so much that90%of the data in the world today has been created in the last two Permission to make digital or hard copies of all or part of this work for personal or classroom use is granted without fee provided that copies are not made or distributed for pro?t or commercial advantage and that copies bear this notice and the full citation on the?rst page.To copy otherwise,to republish,to post on servers or to redistribute to lists,requires prior speci?c permission and/or a fee. DEBS’13,June29–July3,2013,Arlington,Texas,USA. Copyright2013ACM978-1-4503-1758-0/13/06...$15.00.years alone”[15].Domo,a business intelligence company, has recently reported some?gures[4]that give a perspective on the sheer amount of data that is injected on the internet every minute,and its heterogeneity as well:3125photos are added on Flickr,34722likes are expressed on Facebook, more than100000tweets are done on Twitter,etc.This apparently unrelenting growth is a consequence of several factors including the pervasiveness of social networks,the smartphone market success,the shift toward an“Internet of things”and the consequent widespread deployment of sensor networks.This phenomenon,know with the popular name of Big Data,is expected to bring a strong growth in economy with a direct impact on available job positions;Gartner says that the business behind Big Data will globally create4.4 million IT jobs by2015[1]. Big Data applications are typically characterized by the three V s:large volumes(up to petabytes)at a high veloc-ity(intense data streams that must be analyzed in quasi real-time)with extreme variety(mix of structured and un-structured data).Classic data mining and analysis solutions quickly showed their limits when faced with such loads.Big Data applications,therefore,imposed a paradigm shift in the area of data management that brought us several novel approaches to the problem represented mostly by NoSQL databases,batch data analysis tools based on Map-Reduce, and complex event processing engines.This latter approach focussed on representing data as a real-time?ow of events proved to be particularly advantageous for all those appli-cations where data is continuously produced and must be analyzed on the?https://www.doczj.com/doc/3b14646617.html,plex event processing engines are used to apply complex detection and aggregation rules on intense data streams and output,as a result,new events.A crucial performance index in this case is represented by the average time needed for an event to be fully analyzed,as this represents a good?gure of how much the application is quick to react to incoming events. Storm[2]is a complex event processing engine that,thanks to its distributed architecture,is able to perform analytics on high throughput data streams.Thanks to these character-istics,Storm is rapidly conquering reputation among large companies like Twitter,Groupon or The Weather Chan-nel.A Storm cluster can run topologies(Storm’s jargon for an application)made up of several processing components. Components of a topology can be either spouts,that act as event producers,or bolts that implement the processing logic.Events emitted by a spout constitute a stream that can be transformed by passing through one or multiple bolts where its events are processed.Therefore,a topology repre-
Storm简介
Storm简介 ?实时计算需要解决一些什么问题?实现一个实时计算系统?Storm基本概念 ?Storm使用场景 ?Storm分组机制
Storm简介 ?实时计算需要解决一些什么问题 伴随着信息科技日新月异的发展，信息呈现出爆发式的膨胀，人们获取信息的途径也更加多样、更加便捷，同时对于信息的时效性要求也越来越高。举个搜索场景中的例子，当一个卖家发布了一条宝贝信息时，他希望的当然是这个宝贝马上就可以被卖家搜索出来、点击、购买啦，相反，如果这个宝贝要等到第二天或者更久才可以被搜出来，估计这个大哥就要骂娘了。再举一个推荐的例子，如果用户昨天在淘宝上买了一双袜子，今天想买一副泳镜去游泳，但是却发现系统在不遗余力地给他推荐袜子、鞋子，根本对他今天寻找泳镜的行为视而不见，估计这哥们心里就会想推荐你妹呀。其实稍微了解点背景知识的码农们都知道，这是因为后台系统做的是每天一次的全量处理，而且大多是在夜深人静之时做的，那么你今天白天做的事情当然要明天才能反映出来啦。
Storm简介 ?实现一个实时计算系统 全量数据处理使用的大多是鼎鼎大名的hadoop或者hive，作为一个批处理系统，hadoop 以其吞吐量大、自动容错等优点，在海量数据处理上得到了广泛的使用。但是，hadoop不擅长实时计算，因为它天然就是为批处理而生的，这也是业界一致的共识。否则最近这两年也不会有 s4,storm,puma这些实时计算系统如雨后春笋般冒出来啦。先抛开s4,storm,puma这些系统不谈，我们首先来看一下，如果让我们自己设计一个实时计算系统，我们要解决哪些问题。
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/3b14646617.html, 论Storm分布式实时计算工具 作者：沈超邓彩凤 来源：《中国科技纵横》2014年第03期 【摘要】互联网的应用催生了一大批新的数据处理技术，storm分布式实时处理工具以其强大的数据处理能力、可靠性高、扩展性好等特点，在近几年得到越来越广泛的关注和应用。 【关键词】分布式实时计算流处理 1 背景及特点 互联网的应用正在越来越深入的改变人们的生活，互联网技术也在不断发展，尤其是大数据处理技术，过去的十年是大数据处理技术变革的十年，MapReduce，Hadoop以及一些相关 的技术使得我们能处理的数据量比以前要大得多得多。但是这些数据处理技术都不是实时的系统，或者说，它们设计的目的也不是为了实时计算。没有什么办法可以简单地把hadoop变成一个实时计算系统。实时数据处理系统和批量数据处理系统在需求上有着本质的差别。 然而大规模的实时数据处理已经越来越成为一种业务需求了，而缺少一个“实时版本的hadoop”已经成为数据处理整个生态系统的一个巨大缺失。而storm的出现填补了这个缺失。Storm出现之前，互联网技术人员可能需要自己手动维护一个由消息队列和消息处理者所组成的实时处理网络，消息处理者从消息队列取出一个消息进行处理，更新数据库，发送消息给其它队列等等。不幸的是，这种方式有以下几个缺陷： 单调乏味：技术人员花费了绝大部分开发时间去配置把消息发送到哪里，部署消息处理者，部署中间消息节点—设计者的大部分时间花在设计，配置这个数据处理框架上，而真正关心的消息处理逻辑在代码里面占的比例很少。 脆弱：不够健壮，设计者要自己写代码保证所有的消息处理者和消息队列正常运行。 伸缩性差：当一个消息处理者的消息量达到阀值，需要对这些数据进行分流，配置这些新的处理者以让他们处理分流的消息。 Storm定义了一批实时计算的原语。如同hadoop大大简化了并行批量数据处理，storm的这些原语大大简化了并行实时数据处理。storm的一些关键特性如下： 适用场景广泛：storm可以用来处理消息和更新数据库（消息流处理），对一个数据量进行持续的查询并返回客户端（持续计算），对一个耗资源的查询作实时并行化的处理（分布式方法调用），storm的这些基础原语可以满足大量的场景。
基于Storm的实时大数据处理 摘要：随着互联网的发展，需求也在不断地改变，基于互联网的营销业务生命周期越来越短，业务发展变化越来越快，许多业务数据量以指数级增长等等都要求对大量的数据做实时处理，并要求保证数据准确可靠。面对这些挑战云计算、大数据概念应运而生，Hadoop、Storm等技术如雨后春笋般出现。本文就当今最火的实时流数据处理系统Storm进行详细介绍。在介绍Storm之前首先详细介绍了实时计算和分布式系统相关技术概念以便为后面内容做铺垫。通过对Storm的基本概念、核心理念、运行机制和编程场景进行了全面的探讨，使得我们对Storm有了一个比较全面的理解和方便我们在这方面进行更进一步的学习。 关键字：Storm；实时大数据；流数据处理 1概要 当今世界，信息爆炸的时代，互联网上的数据正以指数级别的速度增长。新浪微博注册用户已经超过3亿，用户日平均在线时长60min，平均每天发布超过1亿条微博[1]。在这种背景下，云计算的概念被正式提出，立即引起了学术界和产业界的广泛关注和参与。Google 是云计算最早的倡导者，随后各类大型软件公司都争先在“云计算”领域进行一系列的研究和部署工作。目前最流行的莫过于Apache的开源项目Hadoop分布式计算平台，Hadoop专注于大规模数据存储和处理。这种模型对以往的许多情形虽已足够，如系统日志分析、网页索引建立（它们往往都是把过去一段时间的数据进行集中处理），但是在实时大数据方面，Hadoop的MapReduce却显得力不从心，业务场景中需要低延迟的响应，希望在秒级别或者毫秒级别完成分析，得到响应，并希望能够随着数据量的增大而扩展。此时，Twitter公司推出开源分布式、容错的实时流计算系统Storm，它的出现使得大规模数据实时处理成为可能，填补了该领域的空白。 Storm是一个类似于Hadoop可以处理大量数据流的分布式实时计算系统。但是二者存在很大的区，其最主要的区别在于Storm的数据一直在内存中流转，Hadoop使用磁盘作为交换介质，需要读写磁盘。在应用领域方面，Storm是基于流的实时处理，Hadoop是基于任务调度的批量处理。另一个方面，Hadoop基于HDFS需要切分输入数据、产生中间数据文件、排序、数据压缩、多份复制等，效率比较低，而Storm基于ZeroMQ这个高性能消息通讯库，不持久化数据[2]。 2实时计算介绍 实时计算（Real-time computing）也称为即时计算，是计算机科学中对受到“实时约束”的计算机硬件和计算机软件系统的研究，实时约束是从事件发生到系统回应之间的最长时间限制。实时程序必须保证在严格的时间限制内响应。 互联网领域的实时计算一般都是针对海量数据进行的，实时计算最重要的一个需求是能够实时响应计算结果，一般要求为秒级。互联网行业的实时计算可以分为以下两种应用场景：（1）持续计算：主要用于互联网流式数据处理。所谓流式数据是指将数据看作是数据流的形式来处理。数据流是一系列数据记录的集合体。常见的数据流如网站的访问PV/UV、点击、搜索关键字。 （2）实时分析：主要用于特定场合下的数据分析处理。当数据量很大，且存在无穷的查询条件组合，或穷举并提前计算和保存结果的代价很大时，实时计算就可以发挥作用，将部分计算或全部计算过程推迟到查询阶段进行，但要求能够实时响应。 实时计算需要解决的问题和难点是实时存储和实时计算。实时存储可以通过使用高性能
170 ?电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering 数据库技术 ? Data Base Technique 【关键词】大数据 实时计算 物联网 实践 物联网是在互联网应用的基础上进行了进一步拓展。其主要具有移动、智能、多节点的特点。而Spark 为大数据实时计算工作提供了一个优良的数据储存计算引擎，其在实际数据应用过程中，可利用自身优良的计算性能及多平台兼容特性，实现大数据混合计算处理。因此为了保证物联网数据处理效率，对大数据混合计算模式在物联网中的实践应用进行适当分析具有非常重要的意义。 1 基于Spark的大数据混合计算模型 基于Spark 的大数据混合计算模式在实际设计过程中，首先需要进行数据源的确定，经过逐步处理后将其进行计算储存，并通过实时查询数据库进行提前数据Web 接口的设置。在这个基础上，将不同数据源数据通过分布式处理模式进行移动、收集、分发。然后利用Spark 数据批处理工作，综合采用直接走流处理、程序批处理的方式，将实施应用数据调到已核算完毕的计算结果中间。最后基于物联网应用特点，将数据源数据内部数据移动、收集及分发批处理模块进行有机整合，并结合大数据域内数据处理需求，逐渐利用SparklShark 架构代替MapreducelHIve 结构。在这个基础上进行Spark 混合计算规则融入，最终形成完善的Spark 混合计算模型架构。 2 大数据实时计算在物联网中的实践 2.1 以流处理为基础的用量实时计算系统 以流处理为基础的用量实时计算系统在物联网中的实践应用，主要是利用开源分布式 物联网大数据处理中实时流计算系统的实践 文/吴海建1 吕军2 软件结构的架设，结合Flume 数据收集模块的 设置。同时将物联网中不同数据源进行接入差异化分析。在这个基础上利用消息缓存系统保障模块，将用量实时计算系统内部相关模块间进行解耦设置。同时结合流式计算框架的运行，保障系统并行计算性能拓展问题的有效处理。在具体基于流处理的用量实时计算系统设置过程中，主要包括数据收集、数据处理、数据存储、数据处理等几个模块。首先在数据收集模块设置环节，主要采用Flume 集群，结合海量日志采集、传输、集成等功能的处理，可从exec 、text 等多数据源进行数据收集。Flume 集群的处理核心为代理，即在完整数据收集中心的基础上，通过核心事件集合，分别采用话 单文件代理、计费消息代理等模式，对文件、消息进行收集处理。需要注意的是，在消息接收之后，需要将不同代理数据进行统一数据格式的处理，从而保证整体消息系统的核心统一。其次在实际应用过程中，以流处理为基础的大数据实时计算模型在数据接入环节，主要采用Kafka 集群，其在实际运行中具有较为优良的吞吐量。而且分布式订阅消息发布的新模式，也可以在较为活跃的流式数据处理中发挥优良的效用。在以流处理为基础的用量实时计算系统运行过程中，Kafka 集群主要针对O （1）磁盘数据，其主要通过对TB 级别的消息进行储存处理，并维持相应数据在对应磁盘数据结构中的平稳运行。同时在实际运行中，Kafka 集群还可以依据消息储存日期进行消息类别划分，如通过对消息生产者、消息消费者等相应类别的划分，可为元数据信息处理效率的提升提供依据。 数据处理框架主要采用Storm 集群，其主要具有容错率高、开源免费、分布式等优良特点。在基于Storm 集群的数据处理框架计算过程中，可通过实时计算图状结构的设计，进行拓扑集群提交。同时通过集群中主控节点分发代码设置，实现数据实时过滤处理。在实际运行过程中，基于Storm 集群的数据处理框架，具有Spout 、Bolt 两种形式。前者为数据信息发送，而后者为数据流转换。通过模块间数据传输，Storm 集群也可以进行流量区域分析、自动化阈值检查、流量区域分析等模块的集中处理。数据储存模块主要采用Redis 集群，其在实际处理过程中，主要采用开源式的内部储存结构，通过高速缓存消息队列的设置，可为多种数据类型处理提供依据，如有效集合、列表、字符串、散列表等。2.2 算例分析 在实际应用过程中，基于流处理的大数据实时计算模型需要对多种维度因素进行综合分析，如运营商区域组成维度、时间段储存方案、APN 、资费组处理等。以某个SIM 卡数据处理为例，若其ID 为12345678，则在实际处理中主要包括APN1、APN2两个APN 。若其为联通域内的SIM 卡，则其运营商代码为86。这种情况下就可以对其进行高峰时段及非高峰时段进行合理处理，分为为0、1。而资费组就需要进行All 默认程度的处理，若当前流量话费总体使用量为1.6KB ，则APN1、APN2分别使用流量为1.1/0.4KB 。而在高峰时段、非高峰时段流量损耗为1.1/0.5KB 。这种情况下，就需要对整体区域维度及储存变动情况进行合理评估。在这一环节储存变动主要为Storm 集群，即为消息系统-流量区域分析-流量区域累积-自动化规则阈值检测/区域组合统计-缓存系统。 3 结束语 综上所述，从长期而言，基于Spark 的大数据混合计算模式具有良好的应用优势，其可以通过批处理、流计算、机器学习、图分析等模式的综合应用，满足物联网管理中的多个场景需要。而相较于以往物联网平台而已，基于流处理的大数据实时处理系统具有更为优良的数据压力处理性能。通过多种集群的整合，基于流处理的大数据实时处理系统在我国物联网平台将具有更加广阔的应用前景。 参考文献 [1]欧阳晨.海关应用大数据的实践与思考 [J].海关与经贸研究,2016,37(03):33-43. [2]余焯伟.物联网与大数据的新思考[J]. 通讯世界,2017(01):1-2. [3]孙学义.物联网与大数据的新思考[J]. 科研,2017(03):00200-00200. 作者简介 吴海建（1980-），男，浙江省衢州市人。硕士研究生，中级工程师。研究方向为人工智能。 作者单位 1.中电海康集团有限公司 浙江省杭州市 310012 2.中国电子科技集团第五十二研究所 浙江省杭州市 310012
Storm是Twitter所提出的一个分布式计算系统，最初的目的是为了能将Twitter上一些最新的动态实时推送给用户，但随着它的发展，Twitter的工程师逐渐把Storm进行高层抽象，最终形成这么一个实时计算框架。Storm内部逻辑并不复杂，而且使用起来非常简单，这使得它能更容易的被其他开发者应用到他们自己的产品中去，开发人员可以利用Storm完成一些或简单或复杂的实时计算。而Storm作为这么一个分布式计算框架，它最耀眼的一个特点就是它的容错机制，它可以保证所发送出来的数据都不会丢失，达到记录级的容错，并且在速度上非常优秀，能进行实时计算。。 2.3.1 Storm Storm具有以下优点： 1.简单的编程模型。Storm提供spout和bolt原语，降低了进行海量数 据实时处理的复杂度。 2.服务化。提供计算模型的抽象，作为一个计算框架，支持热部署， 即时提交或下线Topology。 3.支持多种编程语言。默认支持Clojure、java、Ruby和Python等语言， 但也通过实现一个Storm通信协议就可以增加对其他语言的支持， 语言扩展性好。 4.容错性。Fail-fast系统，通过Zookeeper进行任务协作，nimbus和 supervisor集群不保存任务状态，重启机器结点也不影响。 5.水平扩展。数据处理在线程、进程和机器节间都可以并行。 6.高可靠性的消息处理。Storm保证不会丢失数据，每次所发送出去的 消息都会被处理。如果某个消息的处理超过响应时间，则会从源头 重新发送该消息。 7.快速。因为Storm在底层所使用的数据传输方式是ZeroMQ，其被誉 为是最高性能的消息队列，而且它流式模型设计也保证了任何消息 都能实时响应。 Storm当前存在的问题： 1.目前Storm中nimbus机器只有一个，这就导致如果宕机，则新的Topology 无法提交，这样的话只能靠人工进行重启，不能实现自动化。 2.Storm虽然支持多语言开发，但其核心部分内容是由Clojure语言编写， 虽然它的性能很高，并且具有流程计算的优势，但也使得维护成本增加。 2.3.2 Storm架构 Storm集群主要由两类节点组成，master和worker，它们一般都是一对多
目录 摘要 ................................................................................................................................... I Abstract ........................................................................................................................... III 第1章绪论 .. (1) 1.1 研究背景与意义 (1) 1.2 国内外研究进展 (1) 1.3 研究方案 (5) 1.4 本文结构组织 (7) 第2章相关技术研究 (9) 2.1 分布式基础架构Hadoop研究 (9) 2.2 实时计算框架Storm研究 (11) 第3章日志数据实时处理平台架构研究 (15) 3.1 需求分析 (15) 3.2 平台架构 (15) 3.3 离线分析与实时分析结果的整合 (17) 3.4 分布式集群实验环境部署 (19) 3.5 小结 (21) 第4章日志数据的分布式采集与存储 (23) 4.1 开源日志收集系统研究 (23) 4.2 基于Flume的日志数据采集研究 (24) 4.3 基于HBase的日志数据存储研究 (26) 4.4 日志采集存储应用 (29) 4.5 实验与结果分析 (34) 4.6 小结 (37) 第5章基于MapReduce的日志数据离线分析 (39) 5.1 离线分析概述 (39) 5.2 离线知识提取 (39) 5.3 实验结果与分析 (47) 5.4 小结 (52) 第6章基于Storm的日志流数据实时分析 (55) 6.1 实时分析概述 (55) i