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现在最流行的一套监控系统

日志监控告警系统的设计与实现,基于的日志进行监控，监控需要一定规则，对触发监控规则的日志信息进行告警，告警的方式，是短信和邮件。

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IT十八掌第三期配套资料! 1、Storm介绍及特点 2、storm的优势与应用 3、storm使用和配置 4、配置storm并发度 5、配置storm完全分布式集群 6、storm开发环境与生产环境 7、storm的topology再平衡 8、分组、自定义分组

现在大数据处理里面比较公认的流处理框架，Stream Processing with Apache Flink；

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简单的storm入门示例，从0到1让你清楚的理解storm.下面是代码示例： 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")); } }

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jstorm storm 入门demo，包含本地模式 和 集群模式。小小的demo，仅包含4个class。

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ZeroMQ（也说明 ØMQ，0MQ 或 ZMQ）是一个高性能的异步消息库，旨在使用分布式或并行应用程序。它提供了一个消息队列，但 不同于面向消息的中间件，一个 ZeroMQ 系统可以在没有专用运行消息代理。jzmq安装包，本人也有资源。

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storm流式计算的介绍，包括kafka、redis的介绍，包含日志系统、电商交易系统的文档。

代码参考传智播客课程编写，演示了如何使用storm的spout，bolt，Topology

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里面是对storm运行的一个项目，放到eclipse里面就可以跑了，对于初学者非常有用，是根据这个https://www.cnblogs.com/freeweb/p/5242631.html来的

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如旧版JDK一样，官方网站已找不到STORM 0.9.3这样的老版本了。分享给需要的程序员。

使用log4j生成日志信息，使用flume对日志进行监控并采集，将采集到的数据放到kafka中使用storm对数据进行清洗和标准化，FilterBolt对error，warning等单词进行过滤，NotifyBolt触发规则之后，会往用户的邮箱发送邮件并发送短信通知用户。

使用java开发storm的代码示例,包含实时计算核心代码。

这是关于storm从入门到精通的书籍，书中含有大量的干货以及storm的演变史和实用场景中的应用

Storm实战构建大数据实时计算。大数据入门经典必读书籍。

《storm实时数据处理》通过丰富的实例，系统讲解Storm的基础知识和实时数据处理的最佳实践方法，内容涵盖Storm本地开发环境搭建、日志流数据处理、Trident、分布式远程过程调用、Topology在不同编程语言中的实现方法、Storm与Hadoop的集成方法、实时机器学习、持续交付和如何在AWS上部署Storm。此外，Storm实时数据处理旨在围绕Storm技术促进DevOps实践，使读者能够开发Storm解决方案，同时可靠地交付有价值的产品。

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ZooKeeper 用于管理集群中的不同组件，ØMQ 是内部消息系统，JZMQ 是 ØMQ 的 Java Binding。ZeroMQ 是用 C++编写的，而 jzmq 就充当了 Java 与 C++之间的桥梁。ZeroMQ的安装包，本人上传也有资源。

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本书介绍了实时处理框架storm，并讲解了一些高阶应用开发

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本demo根据《learning-storm》这本书籍中的实例，改写的。对于初次学习storm的朋友，是理解storm工作流程的很好入门实例

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文件名: apache-storm-2.4.0.tar.gz.zip 这是 Apache Storm 2.4.0 的安装包，Storm 是一个免费开源的分布式实时计算系统。Storm 使您可以处理大量的数据流，从而实现高效的数据处理和分析。这个安装包包含了所有你需要安装和运行 Apache Storm 2.4.0 的文件。请确保在下载后按照官方文档进行安装和配置。

汇集作者在大众点评和1号店实时平台的大数据实践, 讲解基于Storm的流数据处理的整体解决方案, 《Storm技术内幕与大数据实践》内容主要围绕实时大数据系统的各个方面展开，从实时平台总体介绍到集群源码、运维监控、实时系统扩展、以用户画像为主的数据平台，最后到推荐、广告、搜索等具体的大数据应用。书中提到的不少问题是实际生产环境中因为数据量增长而遇到的一些真实问题，对即将或正在运用实时系统处理大数据问题的团队会有所帮助。

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本项目主要实现的功能是：统计单词的个数 jdk1.8 jstorm2.2.1 执行步骤： 1. 本地正确安装maven 2. 本地正确安装zookeeper,并启动 3. Idea导入项目源码，以maven形式 4. 执行mvn clean compile 4. 可分别运行random或wordcount下topology下的main类

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介绍 今天来实现一个Storm数据流处理综合案例的第一部分，Storm集群向Kafka集群源源不断写入数据，并部署为远程模式 准备工作 搭建三台Kafka集群服务器 参考文档：Linux部署Kafka集群 搭建三台Storm集群服务器 参考文档：Linux部署Storm集群 启动Kafka集群 启动Zookeeper Zookeeper启动需要一定时间，建议等一分钟再操作其他命令 cd /usr/local/kafka/zookeeper ./bin/zkServer.sh start