Kafka+Storm+HDFS整合实践

最新推荐文章于 2024-03-22 21:39:01 发布
转载 最新推荐文章于 2024-03-22 21:39:01 发布 · 480 阅读 · 1
文章标签：

#storm #消息

博客围绕Kafka、Storm和HDFS的整合展开实践。Storm常用于消息处理，此次将其与Kafka、HDFS进行整合，为信息技术领域的数据处理和存储提供了一种可行方案。
Kafka+Storm+HDFS整合
阿里Darker
06-21 1632
对数据进行离线和实时分析，离线分析可以很容易地借助于Hive来实现统计分析，但是对于实时的需求Hive就不合适了。实时应用场景可以使用Storm，它是一个实时处理系统，它为实时处理类应用提供了一个计算模型，可以很容易地进行编程处理。为了统一离线和实时计算，一般情况下，我们都希望将离线和实时计算的数据源的集合统一起来作为输入，然后将数据的流向分别经由实时系统和离线分析系统，分别进行分析处理，这时我们可
Hadoop实时数据处理：Flume+Kafka+Storm整合方案
软件工程实践的博客
09-26 577
在当今数字化时代，数据量呈现爆炸式增长，很多场景都需要对数据进行实时处理，比如电商平台的实时销售数据监控、金融市场的实时交易分析等。我们这篇文章的目的就是介绍一种基于Hadoop生态系统的实时数据处理方案，也就是把Flume、Kafka和Storm这三个组件整合起来使用。范围涵盖了这三个组件的基本概念、它们之间的协作原理、具体的代码实现以及实际应用场景等方面。本文首先会解释Flume、Kafka和Storm这三个核心组件的概念，以及它们之间的关系。
【Twitter Storm系列】flume-ng+Kafka+Storm+HDFS 实时系统搭建
热门推荐
Jonathan.Wei的专栏
01-15 4万+
技术交流群：59701880 深圳广州hadoop好友会微信公众号：后续博客的文档都会转到微信公众号中。一直以来都想接触Storm实时计算这块的东西，最近在群里看到上海一哥们罗宝写的Flume+Kafka+Storm的实时日志流系统的搭建文档，自己也跟着整了一遍，之前罗宝的文章中有一些要注意点没提到的，以后一些写错的点，在这边我会做修正；内容应该说绝大部分引用罗宝的文章的，这里要谢谢罗宝兄弟，还有...
大数据流处理(Spark)-事务处理详解
cxljkb110的博客
05-07 1398
通过kafka Direct API 把Kafka作为文件存储系统 操作直接操作offsets 优势 具备流的优势 文件系统的优势 磁盘足够大可以保存一年的数据， 不会出现数据丢失 直接管理offset,不会出现重复消费
Kafka实时流数据经Storm至Hdfs
Desilting's 足迹
03-14 7003
目前HDFS上日志一部分由MR清洗生成&二次计算，一部分直接从服务器离线上传，但在私有云环境下，离线日志的压缩上传可能会对服务造成性能影响，而且在很多日志已经实时传输到Kafka集群的情况下，考虑Kafka->Hdfs也不失为一条合理的路径。1. Kafka-Flume-Hdfs这种方法直接通过Flume-ng的Hdfs-Sink往Hdfs导数据，Hdfs-Sink用来将数据写入Hadoop分布式文
nginx ---->flume ----->kafka ----> storm -----> hdfs
06-30 2548
大数据架构简单流程图 nginx ---->flume ----->kafka ----> storm -----> hdfs(mysql)------>hbse(hive)---->spark(MR)
Zookeeper+Kafka+Storm+HDFS实践
diaorong5437的博客
07-26 216
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 Hadoop一般用在离线的分析计算中，而storm区别于hadoop，用在实时的流式计算中，被广泛用来进行实时日志处理、实时统计、实时风控等场景，当然也可以用在对数据进行实时初步的加工，存储到分布式数据库中如HBase，便于后续的查询。面对的大批量的数据的实时计算，storm实现了一个可扩...
10年大数据架构师，进行Kafka+Storm+HDFS整合实践，奉上经验
2401_83384536的博客
03-22 1041
上面的处理逻辑，可以对HdfsBolt进行更加详细的配置，如FileNameFormat、SyncPolicy、FileRotationPolicy（可以设置在满足什么条件下，切出一个新的日志，如可以指定多长时间切出一个新的日志文件，可以指定一个日志文件大小达到设置值后，再写一个新日志文件），更多设置可以参考storm-hdfs，。在安装Kafka集群之前，这里没有使用Kafka自带的Zookeeper，而是独立安装了一个Zookeeper集群，也是使用这3台机器，保证Zookeeper集群正常运行。
flume-ng+Kafka+Storm+HDFS实时系统组合
01-30
4.flume+kafka如何整合？5.使用什么脚本可以查看flume有没有往Kafka传输数据做软件开发的都知道模块化思想，这样设计的原因有两方面：一方面是可以模块化，功能划分更加清晰，从“数据采集--数据接入--流失计算--...
构建实时大数据架构：Flume+Kafka+Storm+HDFS详解
本文主要探讨了构建一个基于大数据的实时系统，通过Flume、Kafka、Storm和HDFS的组合，实现高效的数据采集、处理和存储。首先，作者提到大数据处理中，虽然Hadoop适用于离线处理，但在实时性和数据量较大的场景下，...
基于Kafka+Storm+HBase的电信掉话率统计案例
本案例“kafka+storm+hbase整合...综上所述，该项目不仅是Kafka+Storm+HBase技术整合的经典范例，更是大数据技术赋能传统电信行业的成功实践，充分体现了实时处理、分布式架构、高可用设计在现代信息系统中的核心地位。
【storm-kafka】storm和kafka结合处理流式数据
如切如磋，如琢如磨，臻于至善。
08-31 1万+
首先简单描述下storm Storm是一个免费开源、分布式、高容错的实时计算系统。Storm令持续不断的流计算变得容易，弥补了Hadoop批处理所不能满足的实时要求。Storm经常用于在实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式远程调用和ETL等领域。Storm的部署管理非常简单，而且，在同类的流式计算工具，Storm的性能也是非常出众的。 关于kafka Kafka是一种高吞吐量的分布式发布
2023牛客暑期多校训练营9 B.Semi-Puzzle: Brain Storm
PTCCTP的博客
08-15 1245
Tag：扩欧、数学
77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1).pdf
11-26
77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1)
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-26
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究”展开，结合Matlab代码实现，探讨了图像处理中的多阈值分割问题。通过引入电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO），利用其全局搜索能力优化多阈值分割的阈值选取过程，以提升图像分割的精度与效率。文中详细阐述了算法原理、实现步骤，并通过实验验证其在图像分割中的有效性，展示了与其他智能优化算法的对比结果，突出了该方法在处理复杂图像时的优越性。; 适合人群：具备一定图像处理和优化算法基础，熟悉Matlab编程的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于医学图像、遥感图像等复杂图像的多阈值分割任务；②为智能优化算法在图像处理领域的应用提供实现案例与技术参考；③支持科研复现与算法改进。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注目标函数设计与电磁力机制的映射关系，可通过更换测试图像和对比其他优化算法加深理解。
基于51单片机的电子琴设计
最新发布
11-26
本资源文件“基于51单片机的电子琴设计.zip”对应于博客文章“基于51单片机设计的简易电子琴”。该资源包含了实现一个简易电子琴所需的全部文件和代码，适用于学习和实践51单片机的开发。 内容 源代码：包含电子琴的C语言源代码，可在Keil uVision等51单片机开发环境中编译运行。 原理图：提供了电子琴的电路设计原理图，方便用户理解硬件连接和布局。 PCB设计文件：如果需要自行制作PCB，资源中包含了PCB设计文件，可用于PCB打样。 说明文档：详细的使用说明和操作指南，帮助用户快速上手。 使用方法 下载资源：点击下载“基于51单片机的电子琴设计.zip”文件。 解压文件：将下载的ZIP文件解压到本地目录。 阅读说明文档：仔细阅读说明文档，了解项目的基本结构和使用方法。 搭建硬件：根据原理图搭建硬件电路。 编译代码：使用Keil uVision等开发工具打开源代码，进行编译。 烧录程序：将编译好的程序烧录到51单片机中。 测试运行：连接电源，测试电子琴的功能是否正常。
故障诊断pytorch基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）
11-26
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）内容概要：本文介绍了一项基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障诊断研究，采用PyTorch框架实现，使用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力与长短期记忆网络（LSTM）对时序数据的建模优势，构建深度学习分类模型，实现对轴承不同故障类型和严重程度的精准识别与分类，旨在提升工业设备故障诊断的自动化与智能化水平。; 适合人群：具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师；熟悉PyTorch框架者更佳。; 使用场景及目标：①应用于工业设备预测性维护系统中的轴承故障早期识别；②作为深度学习在时间序列分类任务中的典型案例，用于学习CNN-LSTM融合模型的设计与实现；③复现并改进现有故障诊断算法，推动相关科研工作进展。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码与西储大学数据集进行实践操作，重点关注数据预处理、模型结构搭建、训练流程及结果分析环节，可进一步尝试调整网络参数或引入其他优化算法以提升分类性能。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值