Twitter Storm: 配置开发环境

本文指导如何搭建TwitterStorm开发环境,包括本地模式与远程模式的使用,详细介绍了配置步骤、安装流程以及与远端集群通信的方法。

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本文翻译自:https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Setting-up-development-environment

这篇文章介绍了如何配置一个storm的开发环境, 总的来看有下面几个步骤:

  1. 下载storm的release版本, 解压,并且把bin/目录加到环境变量PATH里面去。
  2. 为了让我们可以启动/停止远端storm集群上的topology, 把集群的信息配置在 ~/.storm/storm.yaml里面。

下面具体介绍。

storm开发环境到底是个什么样子

storm有两种操作模式: 本地模式和远程模式。使用本地模式的时候,你可以在你的本地机器上开发测试你的topology, 一切都在你的本地机器上模拟出来; 用远端模式的时候你提交的topology会在一个集群的机器上执行。

一个storm开发环境安装了你使用本地模式开发测试topology; 把topology打包以部署到远端的集群; 提交,终止远端集群上的topology所需要的一切东西。

让我们快速看一下你的机器和远端storm集群之间的关系。storm集群是被一个称作Nimbus的控制节点所管理的。你的机器与nimbus通信以提交topology的代码,运行这个topology,而nimbus会自动在集群内部分发你的topology代码, 分配任务给各个机器。你的机器使用一个称为storm的客户端去和nimbus通信。storm只有在远程模式的时候才有用; 对于用本地模式开发、测试topology来说是没什么用的。

在本地机器安装一个storm

如果你想从你的机器提交topology给远端的storm集群, 你应该在你的本地安装一个storm发行版。安装了storm发行版之后你会得到你和远端集群通信的工具: storm。为了在本地安装storm, 从这里下载代码,并且把它解压到你机器上的一个目录。然后把bin/目录添加到环境变量PATH里面去并且使bin/storm有可执行权限。

安装一个storm发行版只是用来和远端storm集群通信用的。而为了用本地模式开发测试topology, 我们推荐你使用maven来把storm作为你的项目的一个dev依赖。关于使用Maven开发storm项目可以看这篇文章:Maven

在一个远端集群里面启动/终止topology

前面一个步骤在你的机器上安装了可以和远端集群通信用的storm客户端。现在你只需要告诉你的storm客户端和哪个集群进行通信。把你集群的控制节点的地址指定在~/.storm/storm.yaml里面就可以了:

1
nimbus.host: "123.45.678.890"

或者你也可以使用storm-deploy项目来操作AWS上面的storm集群, 它会自动设置好你的~/.storm/storm.yaml文件。你可以手动“添加”一个集群(或者在多个集群之间进行切换) — 使用”attach”命令:

1
lein run :deploy --attach --name mystormcluster

更多关于storm-deploy的信息看这里

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内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
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