基于Slurm构建泛HPC场景云上云下资源协同解决方案

。 可能原因 集群中Supervisor处于异常状态。 处理步骤 检查Supervisor状态 选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Storm > Supervisor”，进入Storm服务管理页面。 查看“角色”中是否存在状态为故障或者是正在恢复的Supervisor实例。

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集群中Supervisor处于异常状态。 集群中Supervisor的状态正常，但是处理能力不足。 处理步骤 检查Supervisor状态 选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Storm > 实例”，进入Storm实例管理页面。 查看是否存在状态为“故障”或者是“正在恢复”的Supervisor实例。

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ALM-26054 Storm Nimbus堆内存使用率超过阈值（2.x及以前版本） 告警解释 系统每30秒周期性检测Storm Nimbus堆内存使用率，并把实际的Storm Nimbus堆内存使用率和阈值相比较。当Storm Nimbus堆内存使用率超出阈值（默认值为80%）时产生该告警。

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方式一：通过storm原生页面查看进程堆栈 登录Storm原生界面。 MRS Manager界面操作： 访问MRS Manager。 在Manager选择“服务管理 > Storm”，在“Storm 概述”的“Storm WebUI”，单击任意一个UI链接，打开Storm的WebUI。

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系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 集群已经存在的任务无法运行。 集群可接收新的Storm任务，但是无法运行。 可能原因 集群中Supervisor处于异常状态。 处理步骤 检查Supervisor状态。 登录MRS集群详情页面，选择“组件管理”。 选择“Storm > Supervisor”，进入Storm服务管理页面。

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Storm应用开发概述 Storm应用开发简介 Storm应用开发常用概念 Storm应用开发流程 父主题： Storm开发指南（普通模式）

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Storm应用开发简介 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

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。 Storm应用开发常用概念 准备开发和运行环境 Storm的应用程序当前推荐使用Java语言进行开发。可使用IntelliJ IDEA工具。 Storm的运行环境即Storm客户端，请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备Storm应用开发和运行环境 准备工程 Storm提供

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调测Storm应用 打包Storm样例工程应用 打包Storm业务 提交Storm拓扑 查看Storm应用调测结果 父主题： Storm开发指南（安全模式）

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Storm应用开发简介 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

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调测Storm应用 生成Storm应用Jar包 在Linux环境中调测Storm应用 查看Storm应用调测结果 父主题： Storm开发指南

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完整迁移Storm业务 操作场景 该任务指导用户通过Storm业务完整迁移的方式转换并运行完整的由Storm API开发的Storm拓扑。 操作步骤 打开Storm业务工程，修改工程的pom文件，增加“flink-storm” 、“flink-core”和“flink-streaming-java_2

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在Linux环境中调测Storm应用 操作场景 Storm应用程序不支持在Windows环境下运行，只支持在Linux环境下运行。 在Linux环境下可以使用storm命令行完成拓扑的提交。 前提条件 已安装Storm客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要在客户端所在

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对系统的影响 用户无法执行新的Storm任务。 可能原因 集群中Supervisor处于异常状态。 集群中Supervisor的状态正常，但是处理能力不足。 处理步骤 检查Supervisor状态。 登录MRS集群详情页面，选择“组件管理”。 选择“Storm > Supervisor”，进入Storm服务管理页面。

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Linux中安装客户端时提交Storm拓扑 操作场景 在Linux环境下可以使用storm命令行完成拓扑的提交。 前提条件 已安装Storm客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要在客户端所在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。

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并导出可提交的source.jar。 打包需使用storm-jartool工具，可在Windows或Linux上进行。 前提条件 已安装Storm客户端。 已执行打包Storm样例工程应用。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要在客户端所在节点的hosts文件中设置主机名和I

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导入并配置Storm样例工程 背景信息 Storm客户端安装程序目录中包含了Storm开发样例工程，将工程导入到IntelliJ IDEA开始样例学习。 前提条件 确保本地PC的时间与集群的时间差要小于5分钟，若无法确定，请联系系统管理员。集群的时间可通过 FusionInsight

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Storm与其他组件的关系 Storm，提供实时的分布式计算框架，它可以从数据源（如Kafka、TCP连接等）中获得实时消息数据，在实时平台上完成高吞吐、低延迟的实时计算，并将结果输出到消息队列或者进行持久化。Storm与其他组件的关系如图1所示： 图1 组件关系图 Storm和Streaming的关系

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码解压目录中“src\storm-examples”目录下的样例工程文件夹storm-examples并将storm-examples导入到IntelliJ IDEA开发环境，参见准备Storm应用开发环境。 在Linux环境下安装Storm客户端。 集群的Master节点或者C

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Linux中安装客户端时提交Storm拓扑 操作场景 在Linux环境下可以使用storm命令行完成拓扑的提交。 前提条件 已安装Storm客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要在客户端所在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。

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截止时间而定，步骤如下。 在安装好的storm客户端目录的Storm/storm-0.10.0/conf/storm.yaml文件尾部新起一行添加如下内容。 topology.auto-credentials: - backtype.storm.security.auth.kerberos

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