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阿里云上有现成的storm集群吗,还是需要自己动手去部署?
winfield821
2016-07-12 10:59:23
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阿里云上有现成的storm集群吗,还是需要自己动手去部署?
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2016-07-12
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引用 1 楼 link0007 的回复:
E-MR目前貌似只有Hadoop spark hbase
刚刚上阿里云看了下,有storm了 E-MapReduce是构建于阿里云ECS弹性虚拟机之上, 利用开源大数据生态系统,包括Hadoop、Spark和HBase等, 为用户提供集群、作业、数据等管理的一站式大数据处理分析服务。 E-MapReduce发布全新2.0.0版本 更多组件 新增Presto、Phoenix、Storm、Oozie、ZooKeeper组件! 组件升级 Hadoop从2.6.0升级为2.7.2, JDK从1.7.0升级为1.8.0
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2016-07-12
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E-MR目前貌似只有Hadoop spark hbase
小程序云开发实战:通用企业产品信息展示小程序
1 课程目标 学会使用腾讯提供的云开发功能快速开发后台 数据接口,用于存储小程序中用到的数据 学会使用小程序中常见的一些API,比如:分享小程序,拨打手机电话,地图位置等 掌握快速上架一款小程序
需要
的步骤 前端相关的css以及html,vue等基础不作为本课程的重点,本课程将提供一个基于图鸟UI修改的企业产品展示前端代码,我们在此基础上使用云开发实现页面数据动态化。由于本人是后端开发,对于前端样式等不擅长,所以基本都是直接复制
现成
的样式做简单的修改,想要学习前端html,css,js,vue等基础知识的小伙伴可以不必考虑本课程,B站以及其他平台有大量的免费课程。 2 课程内容 本课程将实现一个完整功能的企业产品展示小程序,之前有人找我开发一个农用拖拉机企业展示的小程序,说是要用云开发来做,正好我之前没用过云开发,都是自己搭建后端API以及管理后台来开发,因此想着一边开发一边录一个云开发的课程,帮助一些同学快速入门云开发,将包括一下内容: 首页 主要产品推荐 顶部铲平轮播图展示 中间产品分类 轮播消息通知 产品价格咨询 用户留下联系方式 全部产品列表展示 产品详细信息展示 用户估价咨询表单,用户向企业出售产品,类似厂家回收 个人中心 注册登录 询价记录 拨打企业电话 查看企业地址 查看企业工作时间 3 使用技术 vue2 uniapp 图鸟UI javascript 腾讯云开发 4
需要
的开发工具 图鸟原始模板:https://ext.dcloud.net.cn/plugin?id=14378 hbuilder开发工具: https://www.dcloud.io/hbuilderx.html 微信开发者工具:https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/devtools/download.html
使用E-MapReduce提交
Storm
作业处理Kafka数据
本文演示如何在E-MapReduce上
部署
Storm
集群
和Kafka
集群
,并运行
Storm
作业消费Kafka数据。 环境准备 本文选择在杭州Region进行测试,版本选择EMR-3.8.0,本次测试
需要
的组件版本有: Kafka:2.11_1.0.0
Storm
: 1.0.1 本文使用
阿里云
EMR服务自动化搭建Kafka
集群
,详细过程请参考创建
集群
。...
如何在E-MapReduce上提交
Storm
作业处理Kafka数据
0. 序言 本文演示如何在E-MapReduce上
部署
Storm
集群
和Kafka
集群
,并运行
Storm
作业消费Kafka数据。 1. 准备环境 这里我选择在杭州Region进行测试,版本选择EMR-3.8.0,本次测试
需要
的组件版本有: Kafka:2.11_1.0.0
Storm
: 1.0.1 E-MapReduce的
集群
管理界面地址:https:...
Flink 在 58 同城的应用与实践
简介:58 同城的实时 SQL 建设以及如何从
Storm
迁移至 Flink。 本文整理自 58 同城实时计算平台负责人冯海涛在 Flink Forward Asia 2020 分享的议题《Flink 在 58 同城应用与实践》,内容包括: 实时计算平台架构 实时 SQL 建设
Storm
迁移 Flink 实践 一站式实时计算平台 后续规划 一、实时计算平台架构 实时计算平台的定位是为 58 集团海量数据提供高效、稳定的实时计算一站式服务。一站式服务主要分为三个方向: 第一个方向.
【中间件】通过 docker-compose 快速
部署
Kafka 保姆级教程
Kafka是由Apache基金会开发的分布式流处理平台,采用发布-订阅模式,支持高吞吐量、低延迟的数据传输。主要用于处理实时数据管道、数据存储和数据分析等大数据应用场景。Kafka采用高效的数据压缩算法,可以在
集群
中存储大量的数据,并通过分区机制来实现数据的高可靠性和可扩展性。数据管道:在数据采集和分发过程中构建可扩展的流式数据管道,用于实时数据处理和分析。例如,数据收集、日志聚合、网络追踪、用户活动跟踪等。数据存储。
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