Twitter Storm: 配置开发环境

本文指导如何设置TwitterStorm开发环境,包括本地模式和远程模式的使用,详细介绍了配置步骤和工具使用,帮助开发者搭建和管理自己的TwitterStorm集群。

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Twitter Storm: 配置开发环境

作者:  xumingming | 可以转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明
网址:  http://xumingming.sinaapp.com/149/twitter-storm-配置开发环境/

 

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

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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