え、まって。その並列分散処理、Kafkaのしくみでもできるの？ Apache Kafkaの機能を利用した大規模ストリームデータの並列分散処理
IoT時代におけるストリームデータ処理と急成長の Apache Flink
え、まって。その並列分散処理、Kafkaのしくみでもできるの？ Apache Kafkaの機能を利用した大規模ストリームデータの並列分散処理
StormとKafkaによるリアルタイムデータ処理
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、鈴木カズです。 社内向けの監視システム構築のため、StormやKafkaを利用して開発を行っていました。 そのときの経験をもとに、まずStormによる実際のシステムがどんなものかということを紹介し、KafkaSpoutの処理内容、カスタマイズ方法、Stormのメッセージ処理などを説明したいと思います。 読者としては、StormやKafkaについて興味があり記事を読んだりしたことがあるがもう少し具体的な話を知りたい方、これから開発予定があるような方を想定しています。 StormとKafka Stormは簡単に言うと、リアルタイムに流れてくる大量のデータを処理するための分散システムです。Twitterのメッセージの分析など
Infrastructure at Scale: Apache Kafka, Twitter Storm & Elastic Search (ARC303) | AWS re:Invent 2013
RocksDB is the default state store for Kafka Streams. In this talk, we will discuss how to improve single node performance of the state store by tuning RocksDB and how to efficiently identify issues in the setup. We start with a short description of the RocksDB architecture. We discuss how Kafka Streams restores the state stores from Kafka by leveraging RocksDB features for bulk loading of data. W
ストリームデータをリアルタイム処理するプラットフォーム「Amazon Kinesis」を発表。1時間あたり5ドルでリアルタイムなツイートデータを分析可能。AWS re:Invent 2013
ストリームデータをリアルタイム処理するプラットフォーム「Amazon Kinesis」を発表。1時間あたり5ドルでリアルタイムなツイートデータを分析可能。AWS re:Invent 2013 Amazon Web Servicesが主催するイベント「AWS re:Invent 2013」、基調講演の最後に発表されたのは、リアルタイム処理を行うプラットフォームとなる「Amazon Kinesis」でした。 Kinesisは、大量に発生するリアルタムデータを漏らさず永続化し、そこから必要なデータをアプリケーションに流すフィルタとして動作するようです。実際のデータ処理は、Kinesisからデータを受け取ったアプリケーションが行います。 2日目の基調講演で披露されたKinesisの説明をまとめました。 Amazon Kinesisを発表 Amazon.com CTO Werner Vogels氏。
Making Storm fly with Netty
Yahoo recently submitted work to Storm that allows the messaging layer to be pluggable and provides an implementation based on Netty. This is an important step for many reasons. It enables Storm to run without dependencies on native library, and thus simplifies Storm deployment onto any OS and to the cloud. It opens up a path to add authentication and authorization to the connections between work
Storm0.9.0-rc1で何が新しくなったの？ - Taste of Tech Topics
こんにちは。kimukimuです。 最近気温の変化が激しくて、夜暑くて夏の格好で寝ると途中で寒くて目が覚める・・・ というのが普通にある今日この頃です。 皆さんもお大事に。 さて、先週StormがApacheプロジェクトとなったことについて投稿しましたが、 Stormで大きなニュースがまた一つ出ました。 Storm0.9.0-rc1のリリースです。 rcで正式版ではないのか、という突っ込みもありますが、 このバージョンは「0.9.0正式版リリースに向けた最終リリース確認バージョン」という位置づけのため、 そう遠くないうちに正式な0.9.0としてリリースされることが見込まれます。 1.Storm0.9.0の新機能／変更 Storm-Nettyの登場 まず、もっとも影響の大きな機能変更点として、「通信レイヤをZeroMQとNettyどちらを使うか選択可能になった」があります。 これまではSto
Big Data Lambda Architecture
Database Software Development Videos and Tutorials - MySQL, Oracle, SQL Server, NoSQL, MongoDB, PostgreSQL In order to meet the challenges of Big Data, you must rethink data systems from the ground up. You will discover that some of the most basic ways people manage data in traditional systems like the relational database management system (RDBMS) is too complex for Big Data systems. The simpler,
大規模、複雑、分散システムに必要な新たなパラダイムと考え方 － Twitter Storm：ヨロズIT善問答：オルタナティブ・ブログ
NoSQL Now 2013の コンファレンスでは、チュートリアルの他２つの基調講演に参加した。２つとも似通ったテーマだが、少し異なった点を強調した。電力系統は電力だけではな く、電力搬送に関する莫大な量のデータや情報も伝達する。これは、電話のシステムに似ている。電話システムはコントロール・システム(シグナリング)と音 声(データ)だ。電話システムも電力系統も国家の根幹をなす重要なインフラであり、予期できる故障や予期できない故障の際にもサービスを停止することはで きない。電力の提供を絶やさないために、インフラやそれに付随するシステムは冗長性、回復性、自己回復性や,フォールトトレラント 性を備えて設計され構築されなければならない。 コンピュータのシステムも同様だ。大規模な分散コンピュータ・システムをモニターしコント ロールするためには、突然であっても不可避な問題に対応できるように設計・構築さ
Storm & Esper
At work, we recently started using Esper for realtime analytics, and so far we quite like Esper. It is a great tool at what it does – running queries continuously over data. The problem however then becomes how to get data into Esper. The recently released Storm could be one way to do that, so I got curios and started playing around with it to see if it could be made to work with Esper. And it tur
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Realtime processing with storm presentation
Storm is a distributed, reliable, fault-tolerant system for processing streams of data. In this track we will introduce Storm framework, explain some design concepts and considerations, and show some real world examples to explain how to use it to process large amounts of data in real time, in a distributed environment. We will describe how we can scale this solution very easily as more data need
ハッシュタグのリアルタイム分析のためのラムダ・アーキテクチャー
この記事で私たちは、Trident、Hadoop、Splout SQLを連携させて、簡単な「ラムダ・アーキテクチャー」の例をどのように構築したかを示すつもりです。 私たちはStormの上位における高レベルAPIであるTrident、Hadoopに対する高速リードオンリーSQLであるSplout SQLについて学んでいきます。この事例のアーキテクチャーは、このgithubプロジェクトでホストされています。私たちはツイートにおけるハッシュタグの出現数を、日付によってカウントする作業をシミュレートします。完全なゴールは、この単純な問題を完全にスケーラブルな方法で解き、問い合わせに対するリモートの低レイテンシー・サービスを提供することにより、ハッシュタグのカウントに進化をもたらすことです。この中には、二つのシステムの連結とそれに対するリアルタイム集計が含まれます。 そこで、すべてのハッシュタグに対
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Stormをはじめよう - Go ahead!
O’Reillyの方からStormをはじめようを献本して頂いて読んだのでレビュー！ 感想 最近増えてきている100ページくらいの本なので，さっくり読めました． 簡単にまとめると ”英語は読みたくないので情報が古くてもStormの概要を日本語で読みたい” という方向けの本． 大きな理由は以下: Stormの対象バージョンが0.7.1と古い．俺でもTridentというのが0.8から入っているのを知っているので，その辺の目玉機能は書かれていない 多分原著の方も少し書き方が雑．なんの説明もなく実装のクラス名を使って説明している所とかあるので「？」となる所がある サンプルコードも少し雑で，使ってない変数があったり説明と実装があってなかったりもたまにある 翻訳が少し微妙．Cursorが”カーサー”だったり，原著の方の構成の不味さもあるのか，日本語的に理解しにくい文がちょくちょく混じっている (監訳はい
In-Stream Big Data Processing
The shortcomings and drawbacks of batch-oriented data processing were widely recognized by the Big Data community quite a long time ago. It became clear that real-time query processing and in-stream processing is the immediate need in many practical applications. In recent years, this idea got a lot of traction and a whole bunch of solutions like Twitter’s Storm, Yahoo’s S4, Cloudera’s Impala, Apa
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Clojureによるログ収集と解析
Storm users group real time hadoop
Hadoop and Storm - AJUG talk
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Nタンブラ: Twitterのリアルタイム処理技術Storm公開への反応ツイート