storm项目优化 原创 qq62a994c5163f0 2022-06-17 09:49:41 ©著作权 文章标签 vv 文章分类 运维 ©著作权归作者所有:来自51CTO博客作者qq62a994c5163f0的原创作品,请联系作者获取转载授权,否则将追究法律责任 实现监控脚本监控topology运行状态 赞 收藏 评论 分享 举报 上一篇:ElasticSearch Document API 下一篇:storm的流分组 提问和评论都可以,用心的回复会被更多人看到 评论 发布评论 全部评论 () 最热 最新 相关文章 项目中有 10000 个 if else 如何优化? 本文我总结10 种优化 if else 的方法,当然根据不同的场景还可以使用多态、责任链模式、模板方法模式等更多方法来消除 if else。方案1:策略模式如果有 1 万个 if else 分支,那就会有 1 万个策略类,此时就会造成类膨胀,并且随着时间的推移逐渐变得更加庞大而复杂。如果是多层的 if else 嵌套,策略模式可能也无法派上用场了。方案2:策略模式变体Map&l 运算符 嵌套 策略模式 vue项目打包优化--提高首屏加载速度 1、移除 preload 与 prefetchvue 脚手架默认开启了 preload 与 prefetch,当我们项目很大时,这个就成了首屏加载的最大元凶了。先简单了解一下 preload 与 prefetch。1、preload 与 prefetch 都是一种资源预加载机制;2、preload 是预先加载资源,但并不执行,只有需要时才执行它;3、prefetch 是意图预获取一些资源,以备下一 加载 Vue 压缩 EventSource 更好地帮助项目:实现实时数据推送与优化 在现代 Web 开发中,实时性是许多应用的重要需求。例如,社交媒体应用、股票市场分析、实时通知系统等,都需要实时接收和展示数据。为了满足这些需求,前端开发人员通常会使用 WebSocket 或 HTTP 协议。然而,针对一些简单的场景,EventSource 提供了一个更轻量、易用的解决方案,特别适用于那些不需要双向通信、但需要稳定推送数据的应用场景。 推送 数据 服务器 storm项目 # 深入理解 Storm 项目:实时数据处理的利器Apache Storm 是一个开源的、分布式的实时计算框架,它能够处理无限流的数据。这使得 Storm 成为大数据生态系统中不可或缺的一部分,尤其是在需要实时分析和处理数据的场景下。## Storm 的基本架构Storm 的核心概念包括 “Spout”、“Bolt” 和 “Topology”。简单来说,Spout 负责数据的输入,Bo apache 数据 数据处理 Twitter Storm 使用maven构建storm项目 Maven要开发拓扑,你需要在classpath环境变量设置storm的相关jar文件路径。你也应把未打包的jar文件放到你项目的classpath,或使用maven来管理storm相关的开发依赖包。Storm托管在Clojars(一个maven仓库)。为了在项目中包含storm相关的开发依赖包,在pom.xml文件中添加如下代码:<repository>   职场 休闲 maven Twitter Storm 新建Twitter Storm项目 新建Storm项目这页概述如何设置Storm项目用于开发。步骤如下:1. 添加Storm的jar包到classpath。2. 如果使用多语言,添加多语言目录到classpath。 紧跟着来看看 在Eclipse中如何设置storm-starter项目。 添加Storm的jar包到classpath开发Storm拓扑需 职场 项目 休闲 Twitter Storm storm项目架构分析 storm是一条一条数据处理,spark是一批数据处理的,storm才是真正意义的实时数据处理。 1、file 数据 数据处理 实时处理 storm的优化以及雪崩问题 下图来说明什么是雪崩现象: 当spout发送的速度非常快,而bolt的处理速度很慢,spout源源 数据 处理速度 GitHub项目Storm-HBase介绍 最近完成了一个GitHub项目:Storm-HBase,该项目是Twitter Storm和Apache HBase的结合,它使用HBase cluster作为 数据 时间戳 重启 Storm性能优化 引言:取与舍软件设计开发某种意义上是“取”与“舍”的艺术。关于性能方面,就像建筑设计成抗震9度需要额外的成本一样,高性能软件系统也意味着更高的实现成本,有时候与其他质量属性甚至会冲突,比如安全性、可扩展性、可观测性等等。大部分时候我们需要的是:在业务遇到瓶颈之前,利用常见的技术手段将系统优化到预期水平。那么,性能优化有哪些技术方向和手段呢?性能优化通常是“时间”与“空间”的互换与取舍。本篇分两个部 Storm性能优化 缓存 数据 数据库 storm 优化 lstm 优化器 目录part 1.1. 介绍一下几种优化器1.1 SGD(Stochastic Gradient Descent) 1.2 BGD(Batch Gradient Descent)1.3 MBGD(Mini-Batch Gradient Descent)1.4 Momentum1.5 Adagrad(Adaptive gradient algorithm)1.6 Adadelta1.7 R storm 优化 子节点 链表 数据 storm 性能优化 storm参数调优 Supervisor 参数调整修改${STORM_HOME}conf/storm.yaml文件内容supervisor变更参数slots 配置:若storm host仅仅执行supervisor(不包含nimbus)时,slots数目 = (Memory GB - 1 )若同时包含了storm nimbus、ui、supervisor时,slots = (Memory GB - 1 )sup storm 性能优化 重启 Memory sed storm的supervisor 压力优化 一、测试工具:Apache 压力测试工具abab是针对apache的性能测试工具,可以只安装ab工具。ubuntu安装abapt-get install apache2-utilscentos安装abyum install httpd-toolsab的参数详细解释格式: ./ab [options] [http://]hostname[:port]/path参数:-n在测试会话中所执行的请求个数。 ubuntu nginx php apache 并发测试 storm项目实战 storm工作流程 一个正常运行的Storm集群应该有一个nimbus和一个或多个supervisor。还有另一个重要的节点是Apache zookeeper,用于nimbus和supervisor之间的协调。现在让我们来仔细看看Apache Storm的工作流: 1.最初,nimbus等待topology提交2.一旦提交了topology,nimbus将处理topology来收集所有的 storm项目实战 storm workflow 集群 重新启动 Storm流处理项目案例 1.项目框架 程序需要一步一步的调试 一:第一步,KafkaSpout与驱动类 1.此时启动的服务有 2.主驱动类 3.WebLogParserBolt 这个主要的是打印Kafka的Spout发送的数据是否正确。 4.运行Main 先消费在Topic中的数据。 5.运行kafka的生产者 bin/k ico hadoop java ide apache Storm属于 storm storm 一、Storm概述 Storm是一个分布式的、可靠的、零失误的流式数据处理系统。它的工作就是委派各种组件分别独立的处理一些简单任务。在Storm集群中处理输入流的是Spout组件,而Spout又把读取的数据传递给叫Bolt的组件。Bolt组件会对收到的数据元组进行处理,也有可能传递给下一个Bolt。我们可以把Storm集群想象成一个由bolt Storm属于 storm 概述 介绍 入门 storm项目怎么指定日志路径 storm日志查看 背景 我们的storm实时流计算项目已经上线几个月了,由于各种原因迟迟没有进行监控,每次出现问题都要登录好几台机器,然后使用sed,shell,awk,vi等各种命令来查询原因,效率非常低下,而且有些统计是没法做的,所以很有必要对storm本身相关的日志以及我们运行在storm上面的任务的日志做一个统一的日志收集,分析,查询,统计平台。 技术选型 对于这个选择,其实不用考虑那么多,借用一句名言 storm项目怎么指定日志路径 elk 日志收集 storm 数据 storm storm storm storms 1、介绍 Storm的使用场景非常广泛,比如实时分析、在线机器学习、分布式RPC、ETL等。Storm非常高效,再一个多节点集群上每秒中可以轻松处理上百万的消息。Storm还具有良好的可扩展性和容错性以及保证数据可以至少被处理一次等特性。 Storm的组成拓扑图就是Storm的应用(Topology),其中的水龙头是Spout,用来源源不断的读取消息并发从出去,水管的每一个转接口就是一个Bol storm storm 大数据 人工智能 数据库 Hadoop Storm优点 storm storm 现在是BigData大数据的时代,最近几年最火的是当然属于Hadoop平台了,但是Hadoop虽然说比较好用,但是他的延时性,比较差的实时计算能力被人们所诟病。所以一个比较强大的分布式实时计算平台应用而生,他的名字叫Storm。 要说Storm的起源 Storm优点 Hadoop java 实时计算 storm 实践案例 项目源码 项目实战案例 老逛推荐 6 个实战练手开源项目,有些开源项目可以作为你的练手项目积累实战经验,之前逛逛 GitHub 也推荐过一些实战项目,可以在文末相关推荐获取。喜欢本文的转发收藏点赞:1. 基于 Spring Boot 的在线文档2. 短视频客户端3. 天气 开源App4. 精美壁纸开源软件5. 导航开源网站6. 基于 SSM 的校园商铺平台01. 在线文档此项目为文 storm 实践案例 项目源码 java android python github python airtest库下载 如果要学习PX4二次开发最重要的什么?肯定是需要了解整体源码框架。同样的,AirSim架构和设计框架也是学习AirSim比较重要的一步。组件结构图能让开发者了解各个模块之间是如何进行交互,而代码结构能更加清晰明确物理引擎,物理模型,传感器模型等等文件位置,方便修改。所以本期为大家带来AirSim整体设计和架构,方便大家去开发研究。一、组件结构图二、代码结构1.AirLibAirSim的大部分代码都 python airtest库下载 python培训 开发语言 python API 容器 线程数量设置 磁盘容量配额Linux系统的设计初衷就是让许多人一起使用并执行各自的任务,从而成为多用户、多任务的操作系统 是,硬件资源是固定且有限的,一旦达到这个最大值就不再允许继续使用。可以使用quota命令进行磁盘容量配额管理,从而限制用户的硬盘可用容量或所能创建的最大文件个数。quota命令还有软限制和硬限制的功能。软限制:当达到软限制时会提示用户,但仍允许用户在限定的额度内继续使用。 硬限制:当达到硬限 容器 线程数量设置 linux 内核 文件系统 硬链接 GeForce RTX 4070 Laptop GPU 支持什么版本的cuda 有朋友想组装一套电脑,家用做做网店什么的,暂时也不打算玩大游戏,带显示器4000左右,最好不要独显和固盘,以后手头宽裕了再升级。针对需求,下面小编就来带来相关配置方案,感兴趣的朋友千万不要错过了。先说下需求分析,平时主要做做网店、不玩大游戏,另外还不要独显。就需求来看,对电脑的要求很低,4000预算属于比较充裕的范围了。下面首先带来一套i5 8400核显含显示器装机方案,以下是具体的配置清单。由于 游戏型计算机配置方案4000 固态硬盘 3D 电脑配置 sudo编辑完以后怎么退出 0x01 漏洞描述这个漏洞被披露于2021年1月26日。漏洞的载体是我们常用的sudo命令。当sudo通过-s或-i命令行选项在shell模式下运行命令时,它将在命令参数中使用反斜杠转义特殊字符。但使用-s或-i标志运行sudoedit时,实际上并未进行转义,从而可能导致缓冲区溢出。因此只要存在sudoers文件(通常是/etc/sudoers),攻击者就可以使用本地普通用户利用sudo获得系统r sudo编辑完以后怎么退出 安全威胁分析 网络安全 发行版 github centos8 将www用户组提升为系统用户组 1、用户组操作-创建用户组# groupadd 组名说明:新创建的组id默认从500开始,也可以通过[-g]选项指定组id,指定组id后新创建的组id会从指定的id后依次创建。-删除用户组# groupdel grp1说明:如果用户组中有用户就无法删除该组,删除是会提示:groupdel: cannot remove the primary group of user 'grp1'2、用户操作-创 Linux指定用户drew为该组的管理员 用户组 多用户 linux