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本教程使用 JDK 6 和 Tomcat 7，其他版本类似。
基本步骤：
使用 java 创建一个 keystore 文件
配置 Tomcat 以使用该 keystore 文件
测试
配置应用以便使用 SSL ，例如 https://localhost:8443/yourApp
1. 创建 keystore 文件
执行 keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSA 结果如下
loiane:bin loiane$ keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSA
Enter keystore password: password
Re-enter new password: password
What is your first and last name?
[Unknown]: Loiane Groner
What is the name of your organizational unit?
[Unknown]: home
What is the name of your organization?
[Unknown]: home
What is the name of your City or Locality?
[Unknown]: Sao Paulo
What is the name of your State or Province?
[Unknown]: SP
What is the two-letter country code for this unit?
[Unknown]: BR
Is CN=Loiane Groner, OU=home, O=home, L=Sao Paulo, ST=SP, C=BR correct?
[no]: y
Enter key password for
(RETURN if same as keystore password): password
Re-enter new password: password
这样就在用户的主目录下创建了一个 .keystore 文件
2. 配置 Tomcat 以使用 keystore 文件
打开 server.xml 找到下面被注释的这段
<!--
<Connector port="8443" protocol="HTTP/1.1" SSLEnabled="true"
maxThreads="150" scheme="https" secure="true"
clientAuth="false" sslProtocol="TLS" />
-->
干掉注释，并将内容改为
<Connector SSLEnabled="true" acceptCount="100" clientAuth="false"
disableUploadTimeout="true" enableLookups="false" maxThreads="25"
port="8443" keystoreFile="/Users/loiane/.keystore" keystorePass="password"
protocol="org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol" scheme="https"
secure="true" sslProtocol="TLS" />
3. 测试
启动 Tomcat 并访问 https://localhost:8443. 你将看到 Tomcat 默认的首页。
需要注意的是，如果你访问默认的 8080 端口，还是有效的。
4. 配置应用使用 SSL
打开应用的 web.xml 文件，增加配置如下：
<security-constraint>
<web-resource-collection>
<web-resource-name>securedapp</web-resource-name>
<url-pattern>/*</url-pattern>
</web-resource-collection>
<user-data-constraint>
<transport-guarantee>CONFIDENTIAL</transport-guarantee>
</user-data-constraint>
</security-constraint>
将 URL 映射设为 /* ，这样你的整个应用都要求是 HTTPS 访问，而 transport-guarantee 标签设置为 CONFIDENTIAL 以便使应用支持 SSL。
如果你希望关闭 SSL ，只需要将 CONFIDENTIAL 改为 NONE 即可。
如果是MAVEN的TOMCAT插件，则加入如下配置
<build>
<finalName>test-dropbox</finalName>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<version>2.5.1</version>
<configuration>
<source>1.6</source>
<target>1.6</target>
</configuration>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.apache.tomcat.maven</groupId>
<artifactId>tomcat7-maven-plugin</artifactId>
<version>2.0</version>
<configuration>
<httpsPort>8443</httpsPort>
<keystorePass>password</keystorePass>
<keystoreFile>C:\Users\PAUL\.keystore</keystoreFile>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>
用xshell连接vm上的ubuntu
1.
File->new
在host里面填写你要连接的主机的ip地址 192.168.1.x
2.点Authentication出现下面的对话框
User Name 里面填的是你要连接要主机上的用户名 随便填写
Password 你设定的密码，不要忘了。
然后你可以测试下是否可以进去了，
File->open
选择你新建的 点击connect。
碰到的问题，我在点了connect 在xshell下面出现如下的代码：
Xshell displays "Could not connect to 'hostname' (port 22): Connection failed." message.
说明没有开启SSH的22端口
在ubuntu终端下运行
sudo netstat –antup
看下面是否有一个22端口，如果没有需要安装SSHD服务，可以直接运行安装服务
sudo apt-get install openssh-server
安装完之后再查看一下是否开启了22端口，如果开启了，那么用xshell来连接基本上就没什么问题了
还有一个是在xshell中的中文乱码问题
输入：
Locale
输出：
LANG=zh_CN.UTF-8
LC_CTYPE=”zh_CN.UTF-8″
LC_NUMERIC=”zh_CN.UTF-8″
LC_TIME=”zh_CN.UTF-8″
LC_COLLATE=”zh_CN.UTF-8″
LC_MONETARY=”zh_CN.UTF-8″
LC_MESSAGES=”zh_CN.UTF-8″
LC_PAPER=”zh_CN.UTF-8″
LC_NAME=”zh_CN.UTF-8″
LC_ADDRESS=”zh_CN.UTF-8″
LC_TELEPHONE=”zh_CN.UTF-8″
LC_MEASUREMENT=”zh_CN.UTF-8″
LC_IDENTIFICATION=”zh_CN.UTF-8″
LC_ALL=
说明系统的中文编码是采用utf8的，为了在xshell中正常的显示中文,我们要把xshell编码方式改成utf8
[文件]–>[打开]–>在打开的session中选择连接的那个 ,点击properties -> [Terminal ] ,在右边的translation先选择utf8，然后重新连接服务器即可。
如何将windwos上的文件传输到虚拟机上的linux 上
输入：
rz –help
如果出现
程序“rz”尚未安装。 您可以使用以下命令安装：
sudo apt-get install lrzsz
说明你还没有安装rz 输入：
sudo apt-get install lrzsz
安装rz
切换到你要存放文件的目录
File->Transfer->Send ZMODEM,出现一个对话框，选择你要传输的文件就可以了。
- For disable IPv6 on Ubuntu Server, we need add these configuration lines in /etc/sysctl.conf
# IPv6 configuration
net.ipv6.conf.all.disable_ipv6 = 1
net.ipv6.conf.default.disable_ipv6 = 1
net.ipv6.conf.lo.disable_ipv6 = 1
-
Reload configurationf or sysctl.conf
sysctl -p
-
Check IPv6 is disabled on Ubuntu Server
root@ip-10-48-234-13:/# ip addr1: lo: <LOOPBACK,UP,LOWER_UP> mtu 16436 qdisc noqueue state UNKNOWN
link/loopback 00:00:00:00:00:00 brd 00:00:00:00:00:00
inet 127.0.0.1/8 scope host lo
2: eth0: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1500 qdisc pfifo_fast state UP qlen 1000
link/ether 12:31:3c:03:e9:fb brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
inet 10.48.234.13/23 brd 10.48.235.255 scope global eth0
先查看
rpm -qa | grep java
显示如下信息：
javapackages-tools-0.9.1-1.2.amzn1.noarch
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-62.1.11.11.90.55.amzn1.x86_64
tzdata-java-2013c-2.18.amzn1.noarch
卸载：
rpm -e --nodeps javapackages-tools-0.9.1-1.2.amzn1.noarch
rpm -e --nodeps java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-62.1.11.11.90.55.amzn1.x86_64
rpm -e --nodeps tzdata-java-2013c-2.18.amzn1.noarch
还有一些其他的命令
rpm -qa | grep gcj
rpm -qa | grep jdk
如果出现找不到openjdk source的话，那么还可以这样卸载
yum -y remove java java-1.4.2-gcj-compat-1.4.2.0-40jpp.115
yum -y remove java java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-1.7.b09.el5
<1># rpm -qa|grep jdk ← 查看jdk的信息或直接执行
或
# rpm -q jdk
或
# java -version
<2># rpm -qa | grep gcj ← 确认gcj的版本号
<3># yum -y remove java-1.4.2-gcj-compat ← 卸载gcj
安装SUN JDK
http://www.oracle.com/technetwork/java/javasebusiness/downloads/java-archive-downloads-javase6-419409.html#jdk-6u45-oth-JPR
- 启动ZOOPKEEPER
zkServer.sh start - 启动NIMBUS
storm nimbus & - 启动SUPERVISOR
storm supervisor & - 启动UI
storm ui & - 部署TOPOLOGY
storm jar /opt/hadoop/loganalyst/storm-dependend/data/teststorm-1.0.jar teststorm.TopologyMain /opt/hadoop/loganalyst/storm-dependend/data/words.txt - 删除TOPOLOGY
storm kill {toponame} - 激活TOPOLOGY
storm active {toponame} - 不激活TOPOLOGY
storm deactive {toponame} - 列出所有TOPOLOGY
storm list
对于一堆时刻在增长的数据，如果要统计，可以采取什么方法呢？
- 等数据增长到一定程度的时候，跑一个统计程序进行统计。适用于实时性要求不高的场景。
如将数据导到HDFS，再运行一个MAP REDUCE JOB。
- 如果实时性要求高的，上面的方法就不行了。因此就带来第二种方法。
在数据每次增长一笔的时候，就进行统计JOB，结果放到DB或搜索引擎的INDEX中。
STORM就是完成这种工作的。
HADOOP与STORM比较
- 数据来源：HADOOP是HDFS上某个文件夹下的可能是成TB的数据，STORM是实时新增的某一笔数据
- 处理过程：HADOOP是分MAP阶段到REDUCE阶段，STORM是由用户定义处理流程，
流程中可以包含多个步骤，每个步骤可以是数据源(SPOUT)或处理逻辑(BOLT) - 是否结束：HADOOP最后是要结束的，STORM是没有结束状态，到最后一步时，就停在那，直到有新
数据进入时再从头开始 - 处理速度：HADOOP是以处理HDFS上大量数据为目的，速度慢，STORM是只要处理新增的某一笔数据即可
可以做到很快。 - 适用场景：HADOOP是在要处理一批数据时用的，不讲究时效性，要处理就提交一个JOB，STORM是要处理
某一新增数据时用的，要讲时效性
- 与MQ对比：HADOOP没有对比性，STORM可以看作是有N个步骤，每个步骤处理完就向下一个MQ发送消息，
监听这个MQ的消费者继续处理
首先要明白Storm和Hadoop的应用领域，注意加粗、标红的关键字。
Hadoop是基于Map/Reduce模型的，处理海量数据的离线分析工具。
Storm是分布式的、实时数据流分析工具，数据是源源不断产生的，例如Twitter的Timeline。
再回到你说的速度问题，只能说Storm更适用于实时数据流，Map/Reduce模型在实时领域很难有所发挥，不能简单粗暴的说谁快谁慢。
这里的快主要是指的时延。
storm的网络直传、内存计算，其时延必然比hadoop的通过hdfs传输低得多；当计算模型比较适合流式时，storm的流式处理，省去了批处理的收集数据的时间；因为storm是服务型的作业，也省去了作业调度的时延。所以从时延上来看，storm要快于hadoop。
说一个典型的场景，几千个日志生产方产生日志文件，需要进行一些ETL操作存入一个数据库。
假设利用hadoop，则需要先存入hdfs，按每一分钟切一个文件的粒度来算（这个粒度已经极端的细了，再小的话hdfs上会一堆小文件），hadoop开始计算时，1分钟已经过去了，然后再开始调度任务又花了一分钟，然后作业运行起来，假设机器特别多，几钞钟就算完了，然后写数据库假设也花了很少的时间，这样，从数据产生到最后可以使用已经过去了至少两分多钟。
而流式计算则是数据产生时，则有一个程序去一直监控日志的产生，产生一行就通过一个传输系统发给流式计算系统，然后流式计算系统直接处理，处理完之后直接写入数据库，每条数据从产生到写入数据库，在资源充足时可以在毫秒级别完成。
当然，跑一个大文件的wordcount，本来就是一个批处理计算的模型，你非要把它放到storm上进行流式的处理，然后又非要让等所有已有数据处理完才让storm输出结果，这时候，你再把它和hadoop比较快慢，这时，其实比较的不是时延，而是比较的吞吐了。
Hadoop M/R基于HDFS，需要切分输入数据、产生中间数据文件、排序、数据压缩、多份复制等，效率较低。
Storm 基于ZeroMQ这个高性能的消息通讯库，不持久化数据。