storm源碼分析

發布時間: 2022-10-06 19:59:28

❶ 想要轉行大數據該如何進行大數據機構的選擇

學大數據可以考慮學華為大數據，華為的市場份額也蠻大的，學華為大數據對自己以後的發展肯定有一定的幫助的，學華為大數據選擇華為授權的培訓機構學習就可以了。

❷ openstack，hadoop，storm，spark 這些應該怎麼學

實踐出真知

了解這些東西是干什麼的，大概有什麼好處，做什麼用
學會使用(構建開發環境+編程)。如果需要自己搭環境的話，可能對於硬體環境要求高一些，最好時候能找個實習，在企業中使用
深入了解某個開源工具的代碼，了解其實現和機理，hadoop的源碼分析文章挺多的，可以從hadoop入手。

hadoop應該是最容易上手的，可以從這個開始，學習map rece的開發

❸ 如何使用c++開發storm程序

最近公司有個需求，需要在後端應用伺服器上實時獲取STORM集群的運行信息和topology相關的提交和控制，經過幾天對STORM UI和CMD源碼的分析，得出可以通過其thrift介面調用實現這些功能。先下載一個thrift庫進行編碼和安裝。關於thrift可以參見這個地方。安裝完成後，從STORM源碼中將storm.thrift拷貝到thrift目錄下。輸入:
hrift -gen cpp storm.thrift
會得到一個gen-cpp目錄，裡面就是thrift先關腳本的C++實現。我們先看storm.thrift文件介面：

view sourceprint?
01.service Nimbus
02.{
03.//TOPOLOGY上傳介面
04.void submitTopology(1: string name, 2: string uploadedJarLocation, 3: string jsonConf,4: StormTopology topology);
05.void submitTopologyWithOpts(1: string name, 2: string uploadedJarLocation, 3: string jsonConf, 4: StormTopology topology, 5: SubmitOptions options);
06.void killTopology(1: string name);
07.void killTopologyWithOpts(1: string name, 2: KillOptions options) throws (1: NotAliveException e);
08.void activate(1: string name) ;
09.void deactivate(1: string name);
10.void rebalance(1: string name, 2: RebalanceOptions options);
11.
12.//TOPOLOGY JAR包上傳介面
13.string beginFileUpload();
14.void uploadChunk(1: string location, 2: binary chunk);
15.void finishFileUpload(1: string location);
16.string beginFileDownload(1: string file);
17.binary downloadChunk(1: string id);
18.
19.//獲取NIMBUS的配置信息
20.string getNimbusConf();
21.//獲取STORM集群運行信息
22.ClusterSummary getClusterInfo();
23.//獲取TOPOLOGY的運行狀態信息
24.TopologyInfo getTopologyInfo(1: string id);
25.//獲取TOPOLOGY對象信息
26.string getTopologyConf(1: string id);
27.StormTopology getTopology(1: string id);
28.StormTopology getUserTopology(1: string id);
29.}
生成C++文件後，我們就可以對其介面進行調用，由於thrift c++框架是使用boost庫實現的，必須安裝boost庫依賴。實現的代碼如下：

view sourceprint?
01.#define HAVE_NETDB_H //使用網路模塊的宏必須打開
02.#include "Nimbus.h"
03.#include "storm_types.h"
04.
05.#include <string>
06.#include <iostream>
07.#include <set>
08.
09.#include <transport/TSocket.h>
10.#include <transport/TBufferTransports.h>
11.#include <protocol/TBinaryProtocol.h>
12.int test_storm_thrift()
13.{
14.boost::shared_ptr<TSocket> tsocket(new TSocket("storm-nimbus-server", 6627));
15.boost::shared_ptr<TTransport> ttransport(new TFramedTransport(tsocket, 1024 * 512));//此處必須使用TFramedTransport
16.boost::shared_ptr<TProtocol> tprotocol(new TBinaryProtocol(ttransport));
17.try{
18.//創建一個nimbus客戶端對象
19.NimbusClient client(tprotocol);
20.//打開通道
21.ttransport->open();
22.
23.ClusterSummary summ;
24.std::string conf;
25.//對STORM的RPC調用，直接獲取信息，同步進行的。
26.client.getNimbusConf(conf);
27.client.getClusterInfo(summ);
28.//關閉通道
29.ttransport->close();
30.}catch(TException &tx){
31.printf("InvalidOperation: %s
32.", tx.what());
33.}
34.}
以上代碼就可以直接獲取nimbus的配置和集群信息，其他介面以此類推。值得注意的是storm.thrift to C++生成的storm_types.h文件里其中operator < 函數都未實現，所以必須手動進行添加實現，否則編譯會有問題。

不僅僅C++可以實現STORM的控制，PHP和其他的語言也可以實現，只要thrift支持就OK。有興趣可以實現一下試試看。

轉載

❹ IT技術人員轉行大數據應該考慮哪些問題

1、豐富的數據開發經驗，對數據處理、數據建模、數據分析等有深刻認識和實戰經驗。
2、熟悉sql，有一定的SQL性能優化經驗。
3、熟練掌握java語言，MapRece編程，腳本語言Shell/python/Perl之一。
4、業務理解力強，對數據、新技術敏感，對雲計算、大數據技術充滿熱情。
5、深入理解Map-Rece模型，對Hadoop、Spark、Storm等大規模數據存儲與運算平台有實踐經驗。
這五點因素並代表全部，只是為大家羅列出一些基礎的技能，但這也能夠給一些轉行者提供一些方向。

❺ 1.2.2 Storm怎麼使用這些元數據

1.2.2Storm怎麼使用這些元數據
了解了存儲在ZooKeeper中的數據，我們自然想知道Storm是如何使用這些元數據的。例如，這些數據何時被寫入、更新或刪除，這些數據都是由哪種類型的節點（Nimbus、Supervisor、Worker或者Executor）來維護的。接下來，我們就簡單介紹一下這些關系，希望讀者能對Storm的整體設計實現有更深一層的認識。帶上這些知識，能讓你的Storm源碼之路變得更加輕松愉快。
首先來看一下總體交互圖，如圖1-4所示。

這個圖描述了Storm中每個節點跟ZooKeeper內元數據之間的讀寫依賴關系，詳細介紹如下。
1. Nimbus
Nimbus既需要在ZooKeeper中創建元數據，也需要從ZooKeeper中獲取元數據。下面簡述圖1-4中箭頭1和箭頭2的作用。
箭頭1表示由Nimbus創建的路徑，包括：

a. /storm/workerbeats/<topology-id> b. /storm/storms/<topology-id> c. /storm/assignments/<topology-id>

其中對於路徑a，Nimbus只會創建路徑，不會設置數據（數據是由Worker設置的，後面會介紹）；對於路徑b和c，Nimbus在創建它們的時候就會設置數據。a和b只有在提交新Topology的時候才會創建，且b中的數據設置好後就不再變化，c則在第一次為該Topology進行任務分配的時候創建，若任務分配計劃有變，Nimbus就會更新它的內容。
箭頭2表示Nimbus需要獲取數據的路徑，包括：

a. /storm/workerbeats/<topology-id>/node-port b. /storm/supervisors/<supervisor-id> c. /storm/errors/<topology-id>/<component-id>/e<sequential-id>

Nimbus需要從路徑a讀取當前已被分配的Worker的運行狀態。根據該信息，Nimbus可以得知哪些Worker狀態正常，哪些需要被重新調度，同時還會獲取到該Worker所有Executor統計信息，這些信息會通過UI呈現給用戶。從路徑b可以獲取當前集群中所有Supervisor的狀態，通過這些信息可以得知哪些Supervisor上還有空閑的資源可用，哪些Supervisor則已經不再活躍，需要將分配到它的任務分配到其他節點上。從路徑c上可以獲取當前所有的錯誤信息並通過UI呈現給用戶。集群中可以動態增減機器，機器的增減會引起ZooKeeper中元數據的變化，Nimbus通過不斷獲取這些元數據信息來調整任務分配，故Storm具有良好的可擴展性。當Nimbus死掉時，其他節點是可以繼續工作的，但是不能提交新的Topology，也不能重新進行任務分配和負載調整，因此目前Nimbus還是存在單點的問題。
2. Supervisor
同Nimbus類似，Superviser也要通過ZooKeeper來創建和獲取元數據。除此之外，Supervisor還通過監控指定的本地文件來檢測由它啟動的所有Worker的運行狀態。下面簡述圖1-4中箭頭3、箭頭4和箭頭9的作用。
箭頭3表示Supervisor在ZooKeeper中創建的路徑是/storm/supervisors/<supervisor-id>。新節點加入時，會在該路徑下創建一個節點。值得注意的是，該節點是一個臨時節點（創建ZooKeeper節點的一種模式），即只要Supervisor與ZooKeeper的連接穩定存在，該節點就一直存在；一旦連接斷開，該節點則會被自動刪除。該目錄下的節點列表代表了目前活躍的機器。這保證了Nimbus能及時得知當前集群中機器的狀態，這是Nimbus可以進行任務分配的基礎，也是Storm具有容錯性以及可擴展性的基礎。
箭頭4表示Supervisor需要獲取數據的路徑是/storm/assignments/<topology-id>。我們知道它是Nimbus寫入的對Topology的任務分配信息，Supervisor從該路徑可以獲取到Nimbus分配給它的所有任務。Supervisor在本地保存上次的分配信息，對比這兩部分信息可以得知分配信息是否有變化。若發生變化，則需要關閉被移除任務所對應的Worker，並啟動新的Worker執行新分配的任務。Nimbus會盡量保持任務分配的穩定性，我們將在第7章中進行詳細分析。
箭頭9表示Supervisor會從LocalState（相關內容會在第4章中介紹）中獲取由它啟動的所有Worker的心跳信息。Supervisor會每隔一段時間檢查一次這些心跳信息，如果發現某個Worker在這段時間內沒有更新心跳信息，表明該Worker當前的運行狀態出了問題。這時Supervisor就會殺掉這個Worker，原本分配給這個Worker的任務也會被Nimbus重新分配。
3. Worker
Worker也需要利用ZooKeeper來創建和獲取元數據，同時它還需要利用本地的文件來記錄自己的心跳信息。
下面簡述圖4-1中箭頭5、箭頭6和箭頭8的作用。
箭頭5表示Worker在ZooKeeper中創建的路徑是/storm/workerbeats/<topology-id>/node- port。在Worker啟動時，將創建一個與其對應的節點，相當於對自身進行注冊。需要注意的是，Nimbus在Topology被提交時只會創建路徑/storm/workerbeats/<topology-id>，而不會設置數據，數據則留到Worker啟動之後由Worker創建。這樣安排的目的之一是為了避免多個Worker同時創建路徑時所導致的沖突。
箭頭6表示Worker需要獲取數據的路徑是/storm/assignments/<topology-id>，Worker會從這些任務分配信息中取出分配給它的任務並執行。
箭頭8表示Worker在LocalState中保存心跳信息。LocalState實際上將這些信息保存在本地文件中，Worker用這些信息跟Supervisor保持心跳，每隔幾秒鍾需要更新一次心跳信息。Worker與Supervisor屬於不同的進程，因而Storm採用本地文件的方式來傳遞心跳。
4. Executor
Executor只會利用ZooKeeper來記錄自己的運行錯誤信息，下面簡述圖4-1中箭頭7的作用。
箭頭7表示Executor在ZooKeeper中創建的路徑是/storm/errors/<topology-id>/<component-id> /e<sequential-id>。每個Executor會在運行過程中記錄發生的錯誤。
5. 小結
從前面的描述中可以得知，Nimbus、Supervisor以及Worker兩兩之間都需要維持心跳信息，它們的心跳關系如下。
Nimbus和Supervisor之間通過/storm/supervisors/<supervisor-id>路徑對應的數據進行心跳保持。Supervisor創建這個路徑時採用的是臨時節點模式，所以只要Supervisor死掉，對應路徑的數據就會被刪掉，Nimbus就會將原本分配給該Supervisor的任務重新分配。
Worker跟Nimbus之間通過/storm/workerbeats/<topology-id>/node-port中的數據進行心跳保持。Nimbus會每隔一定時間獲取該路徑下的數據，同時Nimbus還會在它的內存中保存上一次的信息。如果發現某個Worker的心跳信息有一段時間沒更新，就認為該Worker已經死掉了，Nimbus會對任務進行重新分配，將分配至該Worker的任務分配給其他Worker。
Worker跟Supervisor之間通過本地文件（基於LocalState）進行心跳保持。

❻ 發現公司里的大數據開發掙得很多，想轉行，

轉行這個詞彙，一直是職場上此起彼伏的一個熱門話題，相信很多朋友都想過或已經經歷過轉行。工作可謂是我們生存乃至生活的主要收入來源，誰都希望擁有一份高薪又穩定的工作，以此來改善自己的生活和實現自己的大大小小的夢想!但又擔心轉行後的工作待遇達不到自己的預期，顧慮重重……

不少想進入大數據分析行業的零基礎學員經常會有這樣一些疑問：大數據分析零基礎應該怎麼學習?自己適合學習大數據分析嗎?人生，就是在不斷地做選擇，然後在這個選擇過程中成長，讓自己從一棵小樹苗變成參天大樹。就是我們每個對大數據充滿幻想終於下定決心行動的學員的選擇，我們給了自己4個月的時間，想要在大數據分析這個領域汲取養分，讓自己壯大成長。

【明確方向】

通過國家的戰略規劃，看到BAT的大牛們都在大數據行業布局，新聞媒體追捧這大數據分析行業的項目和熱點，我想如果我還沒有能力獨立判斷的時候，跟著國家政策和互聯網大佬們的步調走，這應該是錯不了的。

【付諸行動】

明確了方向之後，我就整裝待發，剛開始是在網路上購買了很多的視頻教程，也買了很多書籍，但是最大的問題就在於，我不知道怎麼入手，沒關系，有信心有耐心肯定能戰勝困難，我堅持了一個月，學習的節奏越來越亂，陸陸續續出現了很多的問題，沒人指導，請教了幾個業內的朋友，但對方工作繁忙，問了幾次之後就不好意思了，自學陷入了死循環。

意識到我學習效率的低下，以及無人指導的問題想想未來的康莊大道，咬咬牙告訴自己，一定好好好學，不然就浪費太多時間最後還會是一無所獲。最後找到組織(AAA教育)一起學習進步!

大數據分析零基礎學習路線，有信心能堅持學習的話，那就當下開始行動吧!

一、大數據技術基礎

1、linux操作基礎

linux系統簡介與安裝

linux常用命令–文件操作

linux常用命令–用戶管理與許可權

linux常用命令–系統管理

linux常用命令–免密登陸配置與網路管理

linux上常用軟體安裝

linux本地yum源配置及yum軟體安裝

linux防火牆配置

linux高級文本處理命令cut、sed、awk

linux定時任務crontab

2、shell編程

shell編程–基本語法

shell編程–流程式控制制

shell編程–函數

shell編程–綜合案例–自動化部署腳本

3、內存資料庫redis

redis和nosql簡介

redis客戶端連接

redis的string類型數據結構操作及應用-對象緩存

redis的list類型數據結構操作及應用案例-任務調度隊列

redis的hash及set數據結構操作及應用案例-購物車

redis的sortedset數據結構操作及應用案例-排行榜

4、布式協調服務zookeeper

zookeeper簡介及應用場景

zookeeper集群安裝部署

zookeeper的數據節點與命令行操作

zookeeper的java客戶端基本操作及事件監聽

zookeeper核心機制及數據節點

zookeeper應用案例–分布式共享資源鎖

zookeeper應用案例–伺服器上下線動態感知

zookeeper的數據一致性原理及leader選舉機制

5、java高級特性增強

Java多線程基本知識

Java同步關鍵詞詳解

java並發包線程池及在開源軟體中的應用

Java並發包消息隊里及在開源軟體中的應用

Java JMS技術

Java動態代理反射

6、輕量級RPC框架開發

RPC原理學習

Nio原理學習

Netty常用API學習

輕量級RPC框架需求分析及原理分析

輕量級RPC框架開發

二、離線計算系統

1、hadoop快速入門

hadoop背景介紹

分布式系統概述

離線數據分析流程介紹

集群搭建

集群使用初步

2、HDFS增強

HDFS的概念和特性

HDFS的shell(命令行客戶端)操作

HDFS的工作機制

NAMENODE的工作機制

java的api操作

案例1：開發shell採集腳本

3、MAPREDUCE詳解

自定義hadoop的RPC框架

Maprece編程規范及示例編寫

Maprece程序運行模式及debug方法

maprece程序運行模式的內在機理

maprece運算框架的主體工作流程

自定義對象的序列化方法

MapRece編程案例

4、MAPREDUCE增強

Maprece排序

自定義partitioner

Maprece的combiner

maprece工作機制詳解

5、MAPREDUCE實戰

maptask並行度機制-文件切片

maptask並行度設置

倒排索引

共同好友

6、federation介紹和hive使用

Hadoop的HA機制

HA集群的安裝部署

集群運維測試之Datanode動態上下線

集群運維測試之Namenode狀態切換管理

集群運維測試之數據塊的balance

HA下HDFS-API變化

hive簡介

hive架構

hive安裝部署

hvie初使用

7、hive增強和flume介紹

HQL-DDL基本語法

HQL-DML基本語法

HIVE的join

HIVE 參數配置

HIVE 自定義函數和Transform

HIVE 執行HQL的實例分析

HIVE最佳實踐注意點

HIVE優化策略

HIVE實戰案例

Flume介紹

Flume的安裝部署

案例：採集目錄到HDFS

案例：採集文件到HDFS

三、流式計算

1、Storm從入門到精通

Storm是什麼

Storm架構分析

Storm編程模型、Tuple源碼、並發度分析

Storm WordCount案例及常用Api分析

Storm集群部署實戰

Storm+Kafka+Redis業務指標計算

Storm源碼下載編譯

Strom集群啟動及源碼分析

Storm任務提交及源碼分析

Storm數據發送流程分析

Storm通信機制分析

Storm消息容錯機制及源碼分析

Storm多stream項目分析

編寫自己的流式任務執行框架

2、Storm上下游及架構集成

消息隊列是什麼

Kakfa核心組件

Kafka集群部署實戰及常用命令

Kafka配置文件梳理

Kakfa JavaApi學習

Kafka文件存儲機制分析

Redis基礎及單機環境部署

Redis數據結構及典型案例

Flume快速入門

Flume+Kafka+Storm+Redis整合

四、內存計算體系Spark

1、scala編程

scala編程介紹

scala相關軟體安裝

scala基礎語法

scala方法和函數

scala函數式編程特點

scala數組和集合

scala編程練習(單機版WordCount)

scala面向對象

scala模式匹配

actor編程介紹

option和偏函數

實戰：actor的並發WordCount

柯里化

隱式轉換

2、AKKA與RPC

Akka並發編程框架

實戰：RPC編程實戰

3、Spark快速入門

spark介紹

spark環境搭建

RDD簡介

RDD的轉換和動作

實戰：RDD綜合練習

RDD高級運算元

自定義Partitioner

實戰：網站訪問次數

廣播變數

實戰：根據IP計算歸屬地

自定義排序

利用JDBC RDD實現數據導入導出

WorldCount執行流程詳解

4、RDD詳解

RDD依賴關系

RDD緩存機制

RDD的Checkpoint檢查點機制

Spark任務執行過程分析

RDD的Stage劃分

5、Spark-Sql應用

Spark-SQL

Spark結合Hive

DataFrame

實戰：Spark-SQL和DataFrame案例

6、SparkStreaming應用實戰

Spark-Streaming簡介

Spark-Streaming編程

實戰：StageFulWordCount

Flume結合Spark Streaming

Kafka結合Spark Streaming

窗口函數

ELK技術棧介紹

ElasticSearch安裝和使用

Storm架構分析

Storm編程模型、Tuple源碼、並發度分析

Storm WordCount案例及常用Api分析

7、Spark核心源碼解析

Spark源碼編譯

Spark遠程debug

Spark任務提交行流程源碼分析

Spark通信流程源碼分析

SparkContext創建過程源碼分析

DriverActor和ClientActor通信過程源碼分析

Worker啟動Executor過程源碼分析

Executor向DriverActor注冊過程源碼分析

Executor向Driver注冊過程源碼分析

DAGScheler和TaskScheler源碼分析

Shuffle過程源碼分析

Task執行過程源碼分析

五、機器學習演算法

1、python及numpy庫

機器學習簡介

機器學習與python

python語言–快速入門

python語言–數據類型詳解

python語言–流程式控制制語句

python語言–函數使用

python語言–模塊和包

phthon語言–面向對象

python機器學習演算法庫–numpy

機器學習必備數學知識–概率論

2、常用演算法實現

knn分類演算法–演算法原理

knn分類演算法–代碼實現

knn分類演算法–手寫字識別案例

lineage回歸分類演算法–演算法原理

lineage回歸分類演算法–演算法實現及demo

樸素貝葉斯分類演算法–演算法原理

樸素貝葉斯分類演算法–演算法實現

樸素貝葉斯分類演算法–垃圾郵件識別應用案例

kmeans聚類演算法–演算法原理

kmeans聚類演算法–演算法實現

kmeans聚類演算法–地理位置聚類應用

決策樹分類演算法–演算法原理

決策樹分類演算法–演算法實現

時下的大數據分析時代與人工智慧熱潮，相信有許多對大數據分析師非常感興趣、躍躍欲試想著轉行的朋友，但面向整個社會，最不缺的其實就是人才，對於是否轉行大數據分析行列，對於能否勇敢一次跳出自己的舒適圈，不少人還是躊躇滿志啊!畢竟好多決定，一旦做出了就很難再回頭了。不過如果你已經轉行到大數據分析領域，就不要後悔，做到如何脫穎而出才是關鍵。因此本文給出一些建議，針對想要轉行大數據分析行列且是零基礎轉行的小夥伴們，希望對你們有所裨益，也希望你們將來學有所成，不後悔，更不灰心!

storm源碼分析

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