一、引言:

  在storm发布到0.9.x以后,配置storm将会变得简单很多,也就是只需要配置zookeeper和storm即可,而不再需要配置zeromq和jzmq,由于网上面的storm配置绝大部分都是0.9以前的storm版本,所以有很多工作是不需要进行的,下面就storm的0.9.5版本在linux环境下进行配置进行详细解析。

  由于配置storm只需要两个步骤,大大简化了配置,也是storm团队做了很大的努力,让程序员们专注于程序,让storm配置进行异常简单,好了,废话说了不少,下面正式开始讲解。

二、配置zookeeper

  1.打开shell,可以根据自身的习惯设置下载文件的位置信息,使用如下命令进行下载(下载3.4.6版本,此版本位稳定版):

  wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.6/zookeeper-3.4.6.tar.gz

  2.下载完成后,使用如下命令进行解压缩:

  tar -zxvf zookeeper-3.4.6.tar.gz

  会出现一个名为zookeeper-3.4.6的文件夹

  3.进入zookeeper-3.4.6的conf文件夹,复制zoo_sample.cfg,重命名为zoo.cfg

  4.修改zoo.cfg的内容,添加的内容如下: 

  dataDir=/home/leesf/program/zookeeper/data    //(注释:放置数据信息)
  dataLogDir=/home/leesf/program/zookeeper/log    //(注释:放置日志信息)

 server.1=127.0.0.1:2888:3888    //(注释:使用本地模式,如果有多个机器,可以进行配置(server.1=xxx.xxx.xxxx:xxxx:xxxx            

                    //server.2=xxx.xxx.xxx:xxxx:xxxx ....))

  5.在shell命令行里进入zookeeper-3.4.6/bin目录,使用如下命令可以开启、测试、停止zookeeper服务

  ./zkServer.sh start    //(注释:开启服务)

  ./zkServer.sh status    //(注释:查看状态)

  ./zkServer.sh stop    //(停止服务)

  截图如下:

  

 

三、配置storm

  1.下载storm,使用如下命令下载storm文件

  wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/storm/apache-storm-0.9.5/apache-storm-0.9.5.tar.gz

  2.进行解压缩,使用如下命令

  tar -zxvf apache-storm-0.9.5.tar.gz

  解压缩后出现文件夹apache-storm-0.9.5

  3.修改apache-storm-0.9.5/conf目录中的storm.yaml文件

  添加的内容如下: 

  # storm.zookeeper.servers:
  # - "127.0.0.1"
  #
  # nimbus.host: "127.0.0.1"
  #
  # storm.zookeeper.port:2181
  #
  # storm.local.dir: "/home/leesf/program/storm/data"
  #
  # supervisor.slots.ports:
  # -6700
  # -6701
  # -6702
  # -6703

  4.进入到apache-storm-0.9.5/bin目录下,启动nimbus、supervisor、ui,使用如下命令进行启动:

  ./storm nimbus

  ./storm supervisor

  ./storm ui

  截图如下:

  

  

  

  5.在浏览器中查看storm ui信息,打开浏览器输入127.0.0.1:8080即可查看

  截图如下:

  

  

至此,storm的配置就完成了。

下面使用storm的本地模式来运行一个小的Demo,方便各位园友查看storm的运行效果

四、Storm Demo示例

  storm demo的目录结构如下

    1.spout包,数据发射源

    2.bolt包,数据处理节点

    3.main包,程序执行入口

    4.words.txt,程序资源文件

  分为如下几个步骤:

  1.添加源代码:

    1.spout包中包含一个java文件,WordReader.java,具体代码如下:   

package com.leesf.Spout;import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileReader;
import java.util.Map;
import backtype.storm.spout.SpoutOutputCollector;
import backtype.storm.task.TopologyContext;
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import backtype.storm.topology.base.BaseRichSpout;
import backtype.storm.tuple.Fields;
import backtype.storm.tuple.Values;public class WordReader extends BaseRichSpout {private SpoutOutputCollector collector;private FileReader fileReader;private boolean completed = false;public void ack(Object msgId) {System.out.println("OK:"+msgId);}public void close() {}public void fail(Object msgId) {System.out.println("FAIL:"+msgId);}/*** The only thing that the methods will do It is emit each * file line*/public void nextTuple() {/*** The nextuple it is called forever, so if we have been readed the file* we will wait and then return*/if(completed){try {Thread.sleep(1000);} catch (InterruptedException e) {//Do nothing
            }return;}String str;//Open the readerBufferedReader reader = new BufferedReader(fileReader);try{//Read all lineswhile((str = reader.readLine()) != null){/*** By each line emmit a new value with the line as a their*/this.collector.emit(new Values(str),str);}}catch(Exception e){throw new RuntimeException("Error reading tuple",e);}finally{completed = true;}}/*** We will create the file and get the collector object*/public void open(Map conf, TopologyContext context,SpoutOutputCollector collector) {try {this.fileReader = new FileReader(conf.get("wordsFile").toString());} catch (FileNotFoundException e) {throw new RuntimeException("Error reading file ["+conf.get("wordFile")+"]");}this.collector = collector;}/*** Declare the output field "word"*/public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {declarer.declare(new Fields("line"));}
}

View Code

    2.bolt包中包含两个java文件,WordCounter.java、WordNormalizer.java,具体代码如下:

    WordCounter.java代码如下:

package com.leesf.Bolt;import java.util.HashMap;
import java.util.Map;import backtype.storm.task.TopologyContext;
import backtype.storm.topology.BasicOutputCollector;
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import backtype.storm.topology.base.BaseBasicBolt;
import backtype.storm.tuple.Tuple;public class WordCounter extends BaseBasicBolt {Integer id;String name;Map<String, Integer> counters;/*** At the end of the spout (when the cluster is shutdown* We will show the word counters*/@Overridepublic void cleanup() {System.out.println("-- Word Counter ["+name+"-"+id+"] --");for(Map.Entry<String, Integer> entry : counters.entrySet()){System.out.println(entry.getKey()+": "+entry.getValue());}}/*** On create */@Overridepublic void prepare(Map stormConf, TopologyContext context) {this.counters = new HashMap<String, Integer>();this.name = context.getThisComponentId();this.id = context.getThisTaskId();}@Overridepublic void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {}@Overridepublic void execute(Tuple input, BasicOutputCollector collector) {String str = input.getString(0);/*** If the word dosn't exist in the map we will create* this, if not We will add 1 */if(!counters.containsKey(str)){counters.put(str, 1);}else{Integer c = counters.get(str) + 1;counters.put(str, c);}}
}

View Code

    WordNormalizer.java代码如下:

package com.leesf.Bolt;import backtype.storm.topology.BasicOutputCollector;
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import backtype.storm.topology.base.BaseBasicBolt;
import backtype.storm.tuple.Fields;
import backtype.storm.tuple.Tuple;
import backtype.storm.tuple.Values;public class WordNormalizer extends BaseBasicBolt {public void cleanup() {}/*** The bolt will receive the line from the* words file and process it to Normalize this line* * The normalize will be put the words in lower case* and split the line to get all words in this */public void execute(Tuple input, BasicOutputCollector collector) {String sentence = input.getString(0);String[] words = sentence.split(" ");for(String word : words){word = word.trim();if(!word.isEmpty()){word = word.toLowerCase();collector.emit(new Values(word));}}}/*** The bolt will only emit the field "word" */public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {declarer.declare(new Fields("word"));}
}

View Code

    3.main包中包含一个java文件,Main.java,具体代码如下:

package com.leesf.Main;
import backtype.storm.Config;
import backtype.storm.LocalCluster;
import backtype.storm.topology.TopologyBuilder;
import backtype.storm.tuple.Fields;
import com.leesf.Bolt.*;
import com.leesf.Spout.*;public class Main {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {//Topology definitionTopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();builder.setSpout("word-reader",new WordReader());builder.setBolt("word-normalizer", new WordNormalizer()).shuffleGrouping("word-reader");builder.setBolt("word-counter", new WordCounter(),1).fieldsGrouping("word-normalizer", new Fields("word"));//ConfigurationConfig conf = new Config();conf.put("wordsFile", "/home/leesf/code/eclipse/StormDemo/res/words.txt");conf.setDebug(false);//Topology runconf.put(Config.TOPOLOGY_MAX_SPOUT_PENDING, 1);LocalCluster cluster = new LocalCluster();cluster.submitTopology("Getting-Started-Toplogie", conf, builder.createTopology());Thread.sleep(10000);cluster.shutdown();}
}

View Code

    4.资源文件,words.txt,内容如下:

storm
test
are
great
is
an
storm
simple
application
but
very
powerfull
really
StOrm
is
great

View Code

    words.txt可以放在任何地方,相应的程序中的路径也要进行修改,保证路径一致。

  2.添加依赖库

  将storm/lib目录下的所有文件添加到本项目中,截图如下:

  

  3.运行程序

  运行程序,可以得到如下的结果:

至此,关于storm的所有配置就已经完成了,下面可以进行相应的storm的开发了。

总结:storm在发布了0.9b版本以后,其配置工作就变得很简单,不再需要配置zeromq和jzmq,现在网上面的配置信息绝大部分都是0.9版本以前的,所以配置显得很累赘,在此记录此次的配置过程,方便各位园友的同时也方便自己以后再去配置这样的信息。在配置的过程中有任何问题也欢迎交流,谢谢各位观看。

参考链接:

http://blog.csdn.net/w13770269691/article/details/38982397

  

  

  

  

转载于:https://www.cnblogs.com/leesf456/p/4790098.html

【大数据】Linux下Storm(0.9版本以上)的环境配置和小Demo相关推荐

  1. Linux下Redis-3.0.7版本的安装以及Redis主备的部署(一)

    一.基本工具 (1)      虚拟机两台(做好快照) CentOS 6.6   192.168.1.146 CentOS 6.7   192.168.1.147 (2)      软件包 redis ...

  2. linux mysql jdk路径配置,Linux下的jdk1.5+eclipse+mysql开发环境配置的经验总结

    先说个题外话,由于我一直都是用windows系统,所以很多资料都保存在windows分区.在linux挂载NTFS分区对于我太复杂,所以我就使用了U盘.我想也会有很多朋友和我一样,我就先说一下U盘的使 ...

  3. Linux下nginx完全卸载删除+安装以及环境配置

    Linux下nginx完全卸载删除 nginx卸载 其实很简单,只需要两步即可完成! 第一步:输入以下指令全局查找nginx相关的文件: find / -name nginx* 第二步:删除查找出来的 ...

  4. Linux下Redis-3.0.7版本的安装以及Redis主备的部署(二)

    在上一篇文章中,我们介绍了redis的安装以及开机自启动的设置和测试等工作,在接下来将要介绍redis主备的部署,同时将对上面有些遗漏的问题进行补充说明. (1)redis在直接make完就可以使用的 ...

  5. 大数据开发系列(一)----Hadoop集群环境配置

    配置成功,jps显示如下:                                      HDFS                                             ...

  6. 秒懂大数据场景下等级保护2.0新要求

    随着GB/T 22239-2019<信息安全技术 网络安全等级保护基本要求>的发布,大家不断关注等级保护2.0 的变化和合规难度. 下面笔者通过一张思维导图,梳理了大数据场景下的等级保护新 ...

  7. 大数据画像系统-1.0

    大数据画像系统-1.0 写在最前面 操作流程与资源 资源获取 创建 Flask 工程 添加必要第三方库 将刚刚下载的文件放入 Flask 工程 运行 效果 首页 城市数据页 个人画像页 结语 写在最前 ...

  8. 大数据面试题V2.0,641页,39w字

    大家好,我是蓦然 原文链接如下: 大数据面试题V2.0,641页,39w字面试题来源:牛客网大数据面经,从约500篇面经选取.https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3 ...

  9. 独家 | Michael I.Jordan:大数据时代下的安全实时决策堆栈与增强学习(视频+精华笔记)

    金秋九月,2017国际大数据产业技术创新高峰论坛暨大数据系统软件国家工程实验室第一次会议盛大开幕,大数据系统软件国家工程实验室作为大数据系统软件技术研发与工程化的国家级创新平台,将通过大数据系统软件技 ...

最新文章

  1. IT规划的企业应用实践(8)研究的目的和意义 之 解决两大矛盾
  2. 面试ASP.NET程序员的笔试题和机试题(转,有点意思,答案不是很标准)
  3. Java中的HashSet
  4. 每日英语:Chinese Show Global Real-Estate Appetite
  5. Win11内存占用高怎么办,Win11内存占用高解决方法
  6. html怎么在服务器环境,如何搭建node服务器环境?
  7. matlab wnetreg,MATLAB神经网络工具箱函数
  8. 发了6篇SCI的师兄告诉我的秘密:科研工具推荐合集!
  9. 大神带你秒懂Modbus通信协议
  10. 打印图像模糊问题解决方法
  11. 1,Nginx负载均衡策略upstream,六种策略
  12. 双向链表 - DoubleLinkedList
  13. 小程序微信支付功能逻辑
  14. linux ssl证书卸载,Linux的ssl证书安装教程
  15. indesign中如何锁定零点_Indesign使用技巧
  16. exfat默认配置大小_U盘exFAT格式分配单元大小选多少合适?
  17. dw的php选择滑动图片效果,页面图片浮动左右滑动效果的简单实现案例
  18. Object、Function、String、Array原生对象扩展方法
  19. 电脑服务器名称怎么修改,怎么修改云服务器计算机名
  20. xlwt 模块操作 excel表格, 填充颜色

热门文章

  1. MySQL笔记-time类型的使用(hh:mm:ss)及time类型对比
  2. Leaflet文档阅读笔记-Zoom levels笔记
  3. Qt中echo服务器的简单编写
  4. HTML作业-潮流服装网页
  5. php mysql odbc_javascript连接mysql与php通过odbc连接任意数据库的实例
  6. 序列复杂度怎么看_《趣学算法》作者又一力作上架,再分享您一篇算法复杂度...
  7. oracle 查找 psu,Oracle如何检查当前数据库CPU和PSU补丁信息
  8. java算法提高求最大值_藍橋杯 算法提高 求最大值
  9. 参数 中_理解JavaScript中函数的参数
  10. c1和c2语言水平,为什么驾校不建议考C2,驾驶证C1和C2的区别