storm源码分析

发布时间: 2022-10-06 19:59:28

❶ 想要转行大数据该如何进行大数据机构的选择

学大数据可以考虑学华为大数据，华为的市场份额也蛮大的，学华为大数据对自己以后的发展肯定有一定的帮助的，学华为大数据选择华为授权的培训机构学习就可以了。

❷ openstack，hadoop，storm，spark 这些应该怎么学

实践出真知

了解这些东西是干什么的，大概有什么好处，做什么用
学会使用(构建开发环境+编程)。如果需要自己搭环境的话，可能对于硬件环境要求高一些，最好时候能找个实习，在企业中使用
深入了解某个开源工具的代码，了解其实现和机理，hadoop的源码分析文章挺多的，可以从hadoop入手。

hadoop应该是最容易上手的，可以从这个开始，学习map rece的开发

❸ 如何使用c++开发storm程序

最近公司有个需求，需要在后端应用服务器上实时获取STORM集群的运行信息和topology相关的提交和控制，经过几天对STORM UI和CMD源码的分析，得出可以通过其thrift接口调用实现这些功能。先下载一个thrift库进行编码和安装。关于thrift可以参见这个地方。安装完成后，从STORM源码中将storm.thrift拷贝到thrift目录下。输入:
hrift -gen cpp storm.thrift
会得到一个gen-cpp目录，里面就是thrift先关脚本的C++实现。我们先看storm.thrift文件接口：

view sourceprint?
01.service Nimbus
02.{
03.//TOPOLOGY上传接口
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包上传接口
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.//获取NIMBUS的配置信息
20.string getNimbusConf();
21.//获取STORM集群运行信息
22.ClusterSummary getClusterInfo();
23.//获取TOPOLOGY的运行状态信息
24.TopologyInfo getTopologyInfo(1: string id);
25.//获取TOPOLOGY对象信息
26.string getTopologyConf(1: string id);
27.StormTopology getTopology(1: string id);
28.StormTopology getUserTopology(1: string id);
29.}
生成C++文件后，我们就可以对其接口进行调用，由于thrift c++框架是使用boost库实现的，必须安装boost库依赖。实现的代码如下：

view sourceprint?
01.#define HAVE_NETDB_H //使用网络模块的宏必须打开
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));//此处必须使用TFramedTransport
16.boost::shared_ptr<TProtocol> tprotocol(new TBinaryProtocol(ttransport));
17.try{
18.//创建一个nimbus客户端对象
19.NimbusClient client(tprotocol);
20.//打开通道
21.ttransport->open();
22.
23.ClusterSummary summ;
24.std::string conf;
25.//对STORM的RPC调用，直接获取信息，同步进行的。
26.client.getNimbusConf(conf);
27.client.getClusterInfo(summ);
28.//关闭通道
29.ttransport->close();
30.}catch(TException &tx){
31.printf("InvalidOperation: %s
32.", tx.what());
33.}
34.}
以上代码就可以直接获取nimbus的配置和集群信息，其他接口以此类推。值得注意的是storm.thrift to C++生成的storm_types.h文件里其中operator < 函数都未实现，所以必须手动进行添加实现，否则编译会有问题。

不仅仅C++可以实现STORM的控制，PHP和其他的语言也可以实现，只要thrift支持就OK。有兴趣可以实现一下试试看。

转载

❹ IT技术人员转行大数据应该考虑哪些问题

1、丰富的数据开发经验，对数据处理、数据建模、数据分析等有深刻认识和实战经验。
2、熟悉sql，有一定的SQL性能优化经验。
3、熟练掌握java语言，MapRece编程，脚本语言Shell/python/Perl之一。
4、业务理解力强，对数据、新技术敏感，对云计算、大数据技术充满热情。
5、深入理解Map-Rece模型，对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验。
这五点因素并代表全部，只是为大家罗列出一些基础的技能，但这也能够给一些转行者提供一些方向。

❺ 1.2.2 Storm怎么使用这些元数据

1.2.2Storm怎么使用这些元数据
了解了存储在ZooKeeper中的数据，我们自然想知道Storm是如何使用这些元数据的。例如，这些数据何时被写入、更新或删除，这些数据都是由哪种类型的节点（Nimbus、Supervisor、Worker或者Executor）来维护的。接下来，我们就简单介绍一下这些关系，希望读者能对Storm的整体设计实现有更深一层的认识。带上这些知识，能让你的Storm源码之路变得更加轻松愉快。
首先来看一下总体交互图，如图1-4所示。

这个图描述了Storm中每个节点跟ZooKeeper内元数据之间的读写依赖关系，详细介绍如下。
1. Nimbus
Nimbus既需要在ZooKeeper中创建元数据，也需要从ZooKeeper中获取元数据。下面简述图1-4中箭头1和箭头2的作用。
箭头1表示由Nimbus创建的路径，包括：

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

其中对于路径a，Nimbus只会创建路径，不会设置数据（数据是由Worker设置的，后面会介绍）；对于路径b和c，Nimbus在创建它们的时候就会设置数据。a和b只有在提交新Topology的时候才会创建，且b中的数据设置好后就不再变化，c则在第一次为该Topology进行任务分配的时候创建，若任务分配计划有变，Nimbus就会更新它的内容。
箭头2表示Nimbus需要获取数据的路径，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需要从路径a读取当前已被分配的Worker的运行状态。根据该信息，Nimbus可以得知哪些Worker状态正常，哪些需要被重新调度，同时还会获取到该Worker所有Executor统计信息，这些信息会通过UI呈现给用户。从路径b可以获取当前集群中所有Supervisor的状态，通过这些信息可以得知哪些Supervisor上还有空闲的资源可用，哪些Supervisor则已经不再活跃，需要将分配到它的任务分配到其他节点上。从路径c上可以获取当前所有的错误信息并通过UI呈现给用户。集群中可以动态增减机器，机器的增减会引起ZooKeeper中元数据的变化，Nimbus通过不断获取这些元数据信息来调整任务分配，故Storm具有良好的可扩展性。当Nimbus死掉时，其他节点是可以继续工作的，但是不能提交新的Topology，也不能重新进行任务分配和负载调整，因此目前Nimbus还是存在单点的问题。
2. Supervisor
同Nimbus类似，Superviser也要通过ZooKeeper来创建和获取元数据。除此之外，Supervisor还通过监控指定的本地文件来检测由它启动的所有Worker的运行状态。下面简述图1-4中箭头3、箭头4和箭头9的作用。
箭头3表示Supervisor在ZooKeeper中创建的路径是/storm/supervisors/<supervisor-id>。新节点加入时，会在该路径下创建一个节点。值得注意的是，该节点是一个临时节点（创建ZooKeeper节点的一种模式），即只要Supervisor与ZooKeeper的连接稳定存在，该节点就一直存在；一旦连接断开，该节点则会被自动删除。该目录下的节点列表代表了目前活跃的机器。这保证了Nimbus能及时得知当前集群中机器的状态，这是Nimbus可以进行任务分配的基础，也是Storm具有容错性以及可扩展性的基础。
箭头4表示Supervisor需要获取数据的路径是/storm/assignments/<topology-id>。我们知道它是Nimbus写入的对Topology的任务分配信息，Supervisor从该路径可以获取到Nimbus分配给它的所有任务。Supervisor在本地保存上次的分配信息，对比这两部分信息可以得知分配信息是否有变化。若发生变化，则需要关闭被移除任务所对应的Worker，并启动新的Worker执行新分配的任务。Nimbus会尽量保持任务分配的稳定性，我们将在第7章中进行详细分析。
箭头9表示Supervisor会从LocalState（相关内容会在第4章中介绍）中获取由它启动的所有Worker的心跳信息。Supervisor会每隔一段时间检查一次这些心跳信息，如果发现某个Worker在这段时间内没有更新心跳信息，表明该Worker当前的运行状态出了问题。这时Supervisor就会杀掉这个Worker，原本分配给这个Worker的任务也会被Nimbus重新分配。
3. Worker
Worker也需要利用ZooKeeper来创建和获取元数据，同时它还需要利用本地的文件来记录自己的心跳信息。
下面简述图4-1中箭头5、箭头6和箭头8的作用。
箭头5表示Worker在ZooKeeper中创建的路径是/storm/workerbeats/<topology-id>/node- port。在Worker启动时，将创建一个与其对应的节点，相当于对自身进行注册。需要注意的是，Nimbus在Topology被提交时只会创建路径/storm/workerbeats/<topology-id>，而不会设置数据，数据则留到Worker启动之后由Worker创建。这样安排的目的之一是为了避免多个Worker同时创建路径时所导致的冲突。
箭头6表示Worker需要获取数据的路径是/storm/assignments/<topology-id>，Worker会从这些任务分配信息中取出分配给它的任务并执行。
箭头8表示Worker在LocalState中保存心跳信息。LocalState实际上将这些信息保存在本地文件中，Worker用这些信息跟Supervisor保持心跳，每隔几秒钟需要更新一次心跳信息。Worker与Supervisor属于不同的进程，因而Storm采用本地文件的方式来传递心跳。
4. Executor
Executor只会利用ZooKeeper来记录自己的运行错误信息，下面简述图4-1中箭头7的作用。
箭头7表示Executor在ZooKeeper中创建的路径是/storm/errors/<topology-id>/<component-id> /e<sequential-id>。每个Executor会在运行过程中记录发生的错误。
5. 小结
从前面的描述中可以得知，Nimbus、Supervisor以及Worker两两之间都需要维持心跳信息，它们的心跳关系如下。
Nimbus和Supervisor之间通过/storm/supervisors/<supervisor-id>路径对应的数据进行心跳保持。Supervisor创建这个路径时采用的是临时节点模式，所以只要Supervisor死掉，对应路径的数据就会被删掉，Nimbus就会将原本分配给该Supervisor的任务重新分配。
Worker跟Nimbus之间通过/storm/workerbeats/<topology-id>/node-port中的数据进行心跳保持。Nimbus会每隔一定时间获取该路径下的数据，同时Nimbus还会在它的内存中保存上一次的信息。如果发现某个Worker的心跳信息有一段时间没更新，就认为该Worker已经死掉了，Nimbus会对任务进行重新分配，将分配至该Worker的任务分配给其他Worker。
Worker跟Supervisor之间通过本地文件（基于LocalState）进行心跳保持。

❻ 发现公司里的大数据开发挣得很多，想转行，

转行这个词汇，一直是职场上此起彼伏的一个热门话题，相信很多朋友都想过或已经经历过转行。工作可谓是我们生存乃至生活的主要收入来源，谁都希望拥有一份高薪又稳定的工作，以此来改善自己的生活和实现自己的大大小小的梦想!但又担心转行后的工作待遇达不到自己的预期，顾虑重重……

不少想进入大数据分析行业的零基础学员经常会有这样一些疑问：大数据分析零基础应该怎么学习?自己适合学习大数据分析吗?人生，就是在不断地做选择，然后在这个选择过程中成长，让自己从一棵小树苗变成参天大树。就是我们每个对大数据充满幻想终于下定决心行动的学员的选择，我们给了自己4个月的时间，想要在大数据分析这个领域汲取养分，让自己壮大成长。

【明确方向】

通过国家的战略规划，看到BAT的大牛们都在大数据行业布局，新闻媒体追捧这大数据分析行业的项目和热点，我想如果我还没有能力独立判断的时候，跟着国家政策和互联网大佬们的步调走，这应该是错不了的。

【付诸行动】

明确了方向之后，我就整装待发，刚开始是在网络上购买了很多的视频教程，也买了很多书籍，但是最大的问题就在于，我不知道怎么入手，没关系，有信心有耐心肯定能战胜困难，我坚持了一个月，学习的节奏越来越乱，陆陆续续出现了很多的问题，没人指导，请教了几个业内的朋友，但对方工作繁忙，问了几次之后就不好意思了，自学陷入了死循环。

意识到我学习效率的低下，以及无人指导的问题想想未来的康庄大道，咬咬牙告诉自己，一定好好好学，不然就浪费太多时间最后还会是一无所获。最后找到组织(AAA教育)一起学习进步!

大数据分析零基础学习路线，有信心能坚持学习的话，那就当下开始行动吧!

一、大数据技术基础

1、linux操作基础

linux系统简介与安装

linux常用命令–文件操作

linux常用命令–用户管理与权限

linux常用命令–系统管理

linux常用命令–免密登陆配置与网络管理

linux上常用软件安装

linux本地yum源配置及yum软件安装

linux防火墙配置

linux高级文本处理命令cut、sed、awk

linux定时任务crontab

2、shell编程

shell编程–基本语法

shell编程–流程控制

shell编程–函数

shell编程–综合案例–自动化部署脚本

3、内存数据库redis

redis和nosql简介

redis客户端连接

redis的string类型数据结构操作及应用-对象缓存

redis的list类型数据结构操作及应用案例-任务调度队列

redis的hash及set数据结构操作及应用案例-购物车

redis的sortedset数据结构操作及应用案例-排行榜

4、布式协调服务zookeeper

zookeeper简介及应用场景

zookeeper集群安装部署

zookeeper的数据节点与命令行操作

zookeeper的java客户端基本操作及事件监听

zookeeper核心机制及数据节点

zookeeper应用案例–分布式共享资源锁

zookeeper应用案例–服务器上下线动态感知

zookeeper的数据一致性原理及leader选举机制

5、java高级特性增强

Java多线程基本知识

Java同步关键词详解

java并发包线程池及在开源软件中的应用

Java并发包消息队里及在开源软件中的应用

Java JMS技术

Java动态代理反射

6、轻量级RPC框架开发

RPC原理学习

Nio原理学习

Netty常用API学习

轻量级RPC框架需求分析及原理分析

轻量级RPC框架开发

二、离线计算系统

1、hadoop快速入门

hadoop背景介绍

分布式系统概述

离线数据分析流程介绍

集群搭建

集群使用初步

2、HDFS增强

HDFS的概念和特性

HDFS的shell(命令行客户端)操作

HDFS的工作机制

NAMENODE的工作机制

java的api操作

案例1：开发shell采集脚本

3、MAPREDUCE详解

自定义hadoop的RPC框架

Maprece编程规范及示例编写

Maprece程序运行模式及debug方法

maprece程序运行模式的内在机理

maprece运算框架的主体工作流程

自定义对象的序列化方法

MapRece编程案例

4、MAPREDUCE增强

Maprece排序

自定义partitioner

Maprece的combiner

maprece工作机制详解

5、MAPREDUCE实战

maptask并行度机制-文件切片

maptask并行度设置

倒排索引

共同好友

6、federation介绍和hive使用

Hadoop的HA机制

HA集群的安装部署

集群运维测试之Datanode动态上下线

集群运维测试之Namenode状态切换管理

集群运维测试之数据块的balance

HA下HDFS-API变化

hive简介

hive架构

hive安装部署

hvie初使用

7、hive增强和flume介绍

HQL-DDL基本语法

HQL-DML基本语法

HIVE的join

HIVE 参数配置

HIVE 自定义函数和Transform

HIVE 执行HQL的实例分析

HIVE最佳实践注意点

HIVE优化策略

HIVE实战案例

Flume介绍

Flume的安装部署

案例：采集目录到HDFS

案例：采集文件到HDFS

三、流式计算

1、Storm从入门到精通

Storm是什么

Storm架构分析

Storm编程模型、Tuple源码、并发度分析

Storm WordCount案例及常用Api分析

Storm集群部署实战

Storm+Kafka+Redis业务指标计算

Storm源码下载编译

Strom集群启动及源码分析

Storm任务提交及源码分析

Storm数据发送流程分析

Storm通信机制分析

Storm消息容错机制及源码分析

Storm多stream项目分析

编写自己的流式任务执行框架

2、Storm上下游及架构集成

消息队列是什么

Kakfa核心组件

Kafka集群部署实战及常用命令

Kafka配置文件梳理

Kakfa JavaApi学习

Kafka文件存储机制分析

Redis基础及单机环境部署

Redis数据结构及典型案例

Flume快速入门

Flume+Kafka+Storm+Redis整合

四、内存计算体系Spark

1、scala编程

scala编程介绍

scala相关软件安装

scala基础语法

scala方法和函数

scala函数式编程特点

scala数组和集合

scala编程练习(单机版WordCount)

scala面向对象

scala模式匹配

actor编程介绍

option和偏函数

实战：actor的并发WordCount

柯里化

隐式转换

2、AKKA与RPC

Akka并发编程框架

实战：RPC编程实战

3、Spark快速入门

spark介绍

spark环境搭建

RDD简介

RDD的转换和动作

实战：RDD综合练习

RDD高级算子

自定义Partitioner

实战：网站访问次数

广播变量

实战：根据IP计算归属地

自定义排序

利用JDBC RDD实现数据导入导出

WorldCount执行流程详解

4、RDD详解

RDD依赖关系

RDD缓存机制

RDD的Checkpoint检查点机制

Spark任务执行过程分析

RDD的Stage划分

5、Spark-Sql应用

Spark-SQL

Spark结合Hive

DataFrame

实战：Spark-SQL和DataFrame案例

6、SparkStreaming应用实战

Spark-Streaming简介

Spark-Streaming编程

实战：StageFulWordCount

Flume结合Spark Streaming

Kafka结合Spark Streaming

窗口函数

ELK技术栈介绍

ElasticSearch安装和使用

Storm架构分析

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Storm WordCount案例及常用Api分析

7、Spark核心源码解析

Spark源码编译

Spark远程debug

Spark任务提交行流程源码分析

Spark通信流程源码分析

SparkContext创建过程源码分析

DriverActor和ClientActor通信过程源码分析

Worker启动Executor过程源码分析

Executor向DriverActor注册过程源码分析

Executor向Driver注册过程源码分析

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Shuffle过程源码分析

Task执行过程源码分析

五、机器学习算法

1、python及numpy库

机器学习简介

机器学习与python

python语言–快速入门

python语言–数据类型详解

python语言–流程控制语句

python语言–函数使用

python语言–模块和包

phthon语言–面向对象

python机器学习算法库–numpy

机器学习必备数学知识–概率论

2、常用算法实现

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时下的大数据分析时代与人工智能热潮，相信有许多对大数据分析师非常感兴趣、跃跃欲试想着转行的朋友，但面向整个社会，最不缺的其实就是人才，对于是否转行大数据分析行列，对于能否勇敢一次跳出自己的舒适圈，不少人还是踌躇满志啊!毕竟好多决定，一旦做出了就很难再回头了。不过如果你已经转行到大数据分析领域，就不要后悔，做到如何脱颖而出才是关键。因此本文给出一些建议，针对想要转行大数据分析行列且是零基础转行的小伙伴们，希望对你们有所裨益，也希望你们将来学有所成，不后悔，更不灰心!

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