BaeBox

내 앞 글을 보고 오신분이라면 이 이미지를 기억하실거라고 생각한다. 왼쪽의 수도꼭지는 spout, 중앙, 우측의 번개+물방울은 bolt 라는 이름을 가지고 있다. 어쨌든, 얘들이 뭉쳐 어떤 형태의 구조를 가지고 있는가를 Topology 라고 부른다. 사전적인 의미로는 위상 배치라고 한다. 얼추 비슷하다. https://github.com/iamdap91/stormBasic 내 깃 계정이다. 얘를 mvn clean install 로 빌드한다. 그렇다면, jar 파일이 만들어지는데 고놈을 본인의 작업 경로에 넣어주자. 나 같은 경우는 아래의 굵은 글씨체로 써진 경로이다. - '/home/azure/docker/volumes/storm/topology:/apache-storm-1.2.2/topology' do..

* 참고로 내부의 자바코드는 storm 버전에 따라 일부 수정한 것을 제외하면 조대협님의 블로그에서 그대로 따왔음. 문제시 삭제하겠음. https://github.com/iamdap91/stormBasic iamdap91/stormBasic Contribute to iamdap91/stormBasic development by creating an account on GitHub. github.com 내 깃 계정이다. 들어가면 docker-compose.yml 이라는 파일이 있다. 12 번째 줄에 아래와 같은 배열 요소가 보일텐데, 중앙의 땡땡이(콜론 : ) 기준으로 좌측을 자신의 작업 경로로 바꿔주길 바란다. (굵은 글씨체 부분.) - '/home/azure/docker/volumes/storm/top..

데이터가 실시간으로 살벌하게 많이 쌓인다고 가정해보자. 페이스북이나 트위터 같은데를 생각하면 좋을 것 같다. 데이터가 초단위로 수천 수만건씩 생성된다면, 가지고 있는 (수백만건의) 데이터를 통째로 확인하는 것보다는, 데이터가 새로 생길때마다 처리해주는게 효율적일거다. 스톰은 그런 일 해주는 도구다. 스톰은 위/아래 이미지와 같은 구조를 가진다. 간단히 설명하겠다. 1. 겁나 많은 데이터가 생성되었다. 2. Spout이 새로 생성된 데이터를 튜플(tuple) 이라는 형태로 만들어서 bolt 에게 짬시킨다. 3. 비동기적으로 던져지는 수 많은 튜플(tuple) 들의 흐름을 stream 이라고 한다. 4. 볼트가 받은 데이터 가지고 뭔가 함. (통계건 차트건....) 끝. 참 쉽죠?