大数据系列7:Storm – 流计算

wget http://download.zeromq.org/zeromq-2.1.7.tar.gz

tar -xzvf zeromq-2.1.7.tar.gz

cd zeromq-2.1.7

sudo apt-get install gcc

sudo apt-get install g++

sudo apt-get install libuuid-dev

./configure

sudo apt-get install make

make

sudo make install

 

sudo apt-get install git

git clone https://github.com/nathanmarz/jzmq.git

cd jzmq

sudo apt-get install pkg-config

./autogen.sh

./configure

touch src/classdist_noinst.stamp

cd src
javac -d . org/zeromq/*.java
cd ..

make

sudo make install

 

wget https://dl.dropboxusercontent.com/s/fl4kr7w0oc8ihdw/storm-0.8.2.zip

sudo apt-get install unzip

unzip storm-0.8.2.zip

cd storm-0.8.2

sudo vi /etc/profile

增加:

export STORM_HOME=/home/ysc/storm-0.8.2

export PATH=$PATH:$STORM_HOME/bin

       source /etc/profile

vi conf/storm.yaml

增加:

storm.zookeeper.servers:

     - "host001"

       nimbus.host: "host001"

       storm.local.dir: "/home/ysc/storm"

supervisor.slots.ports:

    - 6700

    - 6701

    - 6702
    
-6703

       启动主节点

storm nimbus &

启动从节点

    storm supervisor &

启动WEB服务

       storm ui &

       访问:http://host001:8080

 

       git clone https://github.com/nathanmarz/storm-starter.git

       cd storm-starter

       sudo apt-get install maven2

       vi m2-pom.xml

       改变下面两个依赖的版本为3.0.3

                <dependency>

                       <groupId>org.twitter4j</groupId>

                       <artifactId>twitter4j-core</artifactId>

                       <version>3.0.3</version>

                </dependency>

                <dependency>

                       <groupId>org.twitter4j</groupId>

                       <artifactId>twitter4j-stream</artifactId>

                       <version>3.0.3</version>

                </dependency>

       mvn -f m2-pom.xml package

      

       cp m2-pom.xml pom.xml

       mvn eclipse:eclipse

       导入eclipse

       Java Build Path -> Add Variable… ->Configure Variables… -> New… -> Name: M2_REPO Path:maven存储库路径

      

       本地运行wordcount:

       storm jar target/storm-starter-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jarstorm.starter.WordCountTopology

       集群运行wordcount:

       storm jartarget/storm-starter-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jarstorm.starter.WordCountTopology  wordcount

 

 

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### 企业级大数据模型设计与实现 构建一个高效、稳健、安全、合规、可控的企业级大数据体系是一项复杂的综合性工程[^1]。以下是关于企业级大数据模型的设计与实现的关键要素: #### 数据架构设计 在企业级大数据模型中,数据架构是核心部分之一。它通常由以下几个层次组成: - **数据采集层**:负责从各种异构数据源收集原始数据,包括结构化、半结构化和非结构化数据。 - **数据存储层**:采用分布式文件系统(如HDFS)、NoSQL数据库(如MongoDB、Cassandra)或关系型数据库来满足不同类型的存储需求。 - **数据处理层**:利用批处理工具(如Apache Spark、Flink)或者流处理引擎(如Kafka Streams、Storm),完成对海量数据的计算操作。 - **数据分析层**:提供高级分析能力,例如机器学习算法训练、预测建模等,帮助提取有价值的信息并辅助商业决策。 #### 技术选型考量因素 为了确保所选用的技术栈适合特定应用场景下的性能指标要求,需重点评估如下几个方面特性: - 可扩展性 - 是否能随着业务增长而平滑扩容; - 高可用性和容错机制 - 当某个节点发生故障时能否快速恢复服务正常运行状态; - 安全保障措施 - 对敏感信息采取加密传输保护手段防止泄露风险;同时也要遵循GDPR等相关法律法规规定的内容访问权限控制策略等等[^2]。 #### 实际案例分享 – B-6银行实践路径说明 某商业银行(Bank-B6)在其数字化转型过程中成功引入了一套完整的解决方案用于解决传统IT架构难以应对日益增加的数据量挑战的问题。该方案不仅涵盖了前面提到的基础建设环节而且还进一步细化明确了针对金融行业的特殊监管环境做出调整后的具体执行步骤指南即规划了大数据业务场景需求、大数据业务用例整体分析框架及实施路线图等内容项以便于更精准有效地服务于内部各部门间协作配合达成既定目标比如提高营销效率降低信贷违约率等方面均取得了显著成效[^2]。 #### 基于实际项目的开发经验总结–高乐健身器材销售实例解析 另一个值得借鉴的例子来自于体育用品零售业内的领先品牌——“高乐”。他们通过自主研发的一套名为《基于大数据高乐健身器材销售数据可视化系统》实现了对其线上线下渠道客户行为轨迹追踪记录全面掌握,并据此制定个性化促销活动计划吸引潜在消费者群体前来购买商品从而带动销售额持续攀升。此项目背后离不开一支专业技术团队多年积累下来的知识财富支撑其中包括但不限于博主本人这样具有深厚理论功底又擅长实战演练指导新人成长起来的经验丰富的工程师们共同努力的结果[^4]。 ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 加载数据集 data = pd.read_csv('enterprise_big_data.csv') # 特征选择与预处理 X = data.drop(columns=['target']) y = data['target'] scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 划分训练集测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X_scaled, y, test_size=0.3, random_state=42) # 构建逻辑回归模型 model = LogisticRegression(max_iter=1000) model.fit(X_train, y_train) print("Model Accuracy:", model.score(X_test, y_test)) ``` 以上代码片段展示了一个简单的逻辑回归分类器应用于企业级大数据情境下可能涉及的一些基本步骤演示过程供参考学习之用。
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