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- 开发指南(适用于2.x及之前)
- 简介
- MapReduce服务样例工程构建方式
- HBase应用开发
- Hive应用开发
- MapReduce应用开发
- HDFS应用开发
- Spark应用开发
- 概述
- 环境准备
- 开发程序
- 调测程序
- 调优程序
- Spark接口
- FAQ
- 如何添加自定义代码的依赖包
- 如何处理自动加载的依赖包
- 运行SparkStreamingKafka样例工程时报“类不存在”问题
- 执行Spark Core应用,尝试收集大量数据到Driver端,当Driver端内存不足时,应用挂起不退出
- Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效
- 如何采用Java命令提交Spark应用
- SparkSQL UDF功能的权限控制机制
- 由于kafka配置的限制,导致Spark Streaming应用运行失败
- 如何使用IDEA远程调试
- 使用IBM JDK产生异常,提示“Problem performing GSS wrap”信息
- Structured Streaming的cluster模式,在数据处理过程中终止ApplicationManager,应用失败
- Spark on Yarn的client模式下spark-submit提交任务出现FileNotFoundException异常
- Spark任务读取HBase报错“had a not serializable result”
- 开发规范
- Storm应用开发
- Kafka应用开发
- Presto应用开发
- OpenTSDB应用开发
- Flink应用开发
- Impala应用开发
- Alluxio应用开发
- 附录
应用开发简介
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更新时间:2020/12/15 GMT+08:00
目标读者
本文档提供给需要Storm二次开发的用户使用。本指南主要适用于具备Java开发经验的开发人员。
简介
Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件,每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理,可以可靠地处理无限的数据流。
Storm有很多适用的场景:实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等,易扩展、支持容错,可确保数据得到处理,易于构建和操控。
Storm有如下几个特点:
- 适用场景广泛
- 易扩展,可伸缩性高
- 保证无数据丢失
- 容错性好
- 多语言
- 易于构建和操控
父主题: 概述
