学习storm 更多内容
  • Storm开源增强特性

    务提交到Storm平台开启实时数据的接收、处理及结果输出;并可以在合适的时候中止业务。 高可用性 Nimbus HA机制,避免了开源Storm集群中Nimbus出现单点故障而导致集群无法提供Topology的新增及管理操作的问题,增强了集群可用性。 父主题: Storm

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  • Storm应用开发概述

    Storm应用开发概述 Storm应用开发简介 Storm应用开发常用概念 Storm应用开发流程介绍 父主题: Storm开发指南

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  • Storm应用开发概述

    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(安全模式)

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  • 查看Storm拓扑日志

    查看Storm拓扑日志 操作场景 用户需要查看Storm拓扑在worker进程中的执行情况时,需要查看worker中关于拓扑的日志。如果需要查询拓扑在运行时数据处理的日志,提交拓扑并启用“Debug”功能后可以查看日志。仅启用Kerberos认证的流集群支持该场景,且用户需要是拓

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  • 学习任务功能

    我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面,单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面,卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】,弹出课程的详情页面,可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题: 实施步骤

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 使用Storm客户端

    骤) kinit 组件业务用户 执行命令进行客户端操作。 例如执行以下命令: cql storm 同一个storm客户端不能同时连接安全和非安全的ZooKeeper。 父主题: 使用Storm

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  • Linux下打包Storm业务

    将jar包放在1中指定的目录下。 在Storm客户端安装目录“Storm/storm-1.2.1/bin”下执行打包命令,将上述jar包打成一个完整的业务jar包放入指定目录/opt/jartarget(可为任意空目录)。执行sh storm-jartool.sh /opt/jarsource/

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  • Windows下打包Storm业务

    Windows下打包Storm业务 操作场景 打包业务的目的,是将IntelliJ IDEA代码生成的jar包与工程依赖的jar包,合并导出可提交的source.jar。 打包需使用storm-jartool工具,可在Windows或Linux上进行。 前提条件 已执行打包Storm样例工程应用。

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  • Storm对外接口介绍

    Storm对外接口介绍 Storm-HDFS采用的接口同开源社区版本保持一致,详情参见:https://github.com/apache/storm/tree/v1.2.1/external/storm-hdfs。 Storm-HBase采用的接口同开源社区版本保持一致,详情参见:https://github

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  • 迁移Storm业务至Flink

    迁移Storm业务至Flink 概述 完整迁移Storm业务 嵌入式迁移Storm业务 迁移Storm对接的外部安全组件业务 父主题: 使用Storm

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  • 生成Storm应用Jar包

    生成Storm应用Jar包 操作场景 通过命令行生成示例代码的jar包。 操作步骤 在Storm示例代码根目录执行如下命令打包: mvn package 执行成功后,将会在target目录生成storm-examples-1.0.jar。 父主题: 调测Storm应用

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  • Windows下打包Storm业务

    Windows下打包Storm业务 操作场景 Storm支持在Windows环境下打包。 打包业务的目的,是将IntelliJ IDEA代码生成的jar包与工程依赖的jar包,合并导出可提交的source.jar。 打包需使用storm-jartool工具,可在Windows或Linux上进行。

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  • Storm对外接口介绍

    Storm对外接口介绍 Storm-HDFS采用的接口同开源社区版本保持一致,详情参见:https://github.com/apache/storm/tree/v1.2.1/external/storm-hdfs。 Storm-HBase采用的接口同开源社区版本保持一致,详情参见:https://github

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  • Storm基本原理

    易于调试:CQL提供了详细的异常码说明,降低了用户对各种错误的处理难度。 关于Storm的架构和详细原理介绍,请参见:https://storm.apache.org/。 Storm原理 基本概念 表1 概念介绍 概念 说明 Tuple Storm核心数据结构,是消息传递的基本单元,不可变Key-Val

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  • Storm开发指南

    Storm开发指南 Storm应用开发概述 准备Storm应用开发环境 开发Storm应用 调测Storm应用 Storm应用开发常见问题

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  • Linux下打包Storm业务

    将jar包放在1中指定的目录下。 在Storm客户端安装目录“Storm/storm-1.2.1/bin”下执行打包命令,将上述jar包打成一个完整的业务jar包放入指定目录/opt/jartarget(可为任意空目录)。执行sh storm-jartool.sh /opt/jarsource/

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  • Storm性能调优

    Storm性能调优 操作场景 通过调整Storm参数设置,可以提升特定业务场景下Storm的性能。 本章节适用于 MRS 3.x及后续版本。 修改服务配置参数,请参考修改集群服务配置参数。 拓扑调优 当需要提升Storm数据量处理性能时,可以通过拓扑调优的操作提高效率。建议在可靠性要求不高的场景下进行优化。

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  • 访问Storm的WebUI

    > 待操作的集群名称 > 服务 ”。 登录Storm WebUI: MRS 3.x之前版本:选择“Storm”,在“Storm 概述”的“Storm Web UI”,单击任意一个UI链接,打开Storm的WebUI。 第一次访问Storm WebUI,需要在浏览器中添加站点信任以继续打开页面。

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能,让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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