不多说，直接上干货！ storm的功能 Storm 有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式 RPC（远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务）、 ETL（Extraction-Transformation-Loading 的缩写，即数据抽取、转换和加载）等。
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2023-08-11 20:31:10
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转载请注明出处：https://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/98970056问题：启动Storm的nimbus和supervisor时，会报错，比如在命令行输入如下两个命令中的任何一个。storm nimbusstorm supervisor均会报如下错误信息。Traceback (most recent call ...
原创
2019-08-09 17:33:24
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原创
2022-04-22 17:19:00
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Storm是一个分布式、容错的实时计算系统，最初由BackType开发，后来Twitter收购BackType后将其开源。《Storm Applied》是Manning出版有限公司出版的一本新书，旨在向开发人员提供一本无论是在开发或者生产环境中使用Storm的实用指南。InfoQ访问了本书的两位作者Sean T. Allen和Matthew Jankowski。\\ 《Storm Applied
背景Disruptor是LMAX开发的一个高性能队列，研发的初衷是解决内存队列的延迟问题（在性能测试中发现竟然与I/O操作处于同样的数量级）。基于Disruptor开发的系统单线程能支撑每秒600万订单，2010年在QCon演讲后，获得了业界关注。2011年，企业应用软件专家Martin Fowler专门撰写长文介绍。同年它还获得了Oracle官方的Duke大奖。目前，包括Apache Storm
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2024-01-30 06:40:09
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# 启动与停止 Apache Storm ：一个实用指南
Apache Storm 是一个分布式实时计算系统，适用于对流数据进行处理。今天，我们将探讨如何启动和停止 Storm 集群。这一过程对于任何使用 Storm 进行数据处理的开发者来说至关重要。本文不仅提供相关代码示例，还将通过甘特图展示整个流程。
## 1. Apache Storm 概述
在我们深入启动和停止 Storm 之前，首
调度SchedulerStorm现在有4种内置调度程序：DefaultScheduler，IsolationScheduler，MultitenantScheduler，ResourceAwareScheduler。ConfigurationStorm有各种配置可用于调整nimbus, supervisors和running topologies的行为。 某些配置是系统配置，无法通过拓扑基础在拓扑
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2023-09-13 21:57:58
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# 启动Storm：分布式实时计算的先锋
Apache Storm是一个分布式实时计算框架，能够快速处理数据流并实时做出反应。由于其高可扩展性、容错能力和低延迟，Storm广泛应用于大数据分析、监控和实时反馈系统。
## 基础概念
Storm的核心由以下几部分组成：
- **拓扑（Topology）**：一个Storm应用是由拓扑构成的，其中定义了数据的处理流程。
- **斯佩克（Spou
t>(NimbusClient.java:36)at backtype.storm.utils.NimbusClient.getConfiguredClient(NimbusClient.java:17)at backtype.storm.utils.Utils.
原创
2023-04-21 01:04:30
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Storm 的并行度详解Storm 的并行度是非常重要的，通过提高并行度可以提高storm 程序的计算能力。那strom 是如何提高并行度的呢？Strom 程序的执行是由多个supervisor 共同执行的。supervisor 运行的是topology 中的spout/bolt tasktask  
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2023-12-13 21:31:39
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此文主要接 storm worker异常重启原因排查汇总 这篇文章继续描述。上文中的第三点大概描述了一下造成重启的原因，这次又有一次详细的排查过程和思路供参考。 一、背景今天，另一个同事反应，我们的一个任务在早上4点到10点之间会有严重的数据丢失，而这个时间点与一个数据导入任务的时间点是吻合的，经查看此任务的的数据量有将近5亿。因此，在这段时间内造成的影响还是挺大的
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2023-08-11 20:31:28
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storm在生产上跑得很欢快，但是突然遇到一个问题，不知道storm是什么原因，无缘无故的自动停止了。查看日志没有任何的报错信息，包括警告信息都没有，反正就是无缘无故的shut down了。问题分析，初步我们判断应该是系统资源不足导致的，但这只是推测，因为storm集群的这些server都没有做监控，只有后面加上监控才能验证是否是因为资源问题引起的。好吧！既然遇到问题咱们就解决问题吧！首先网上一搜
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2024-02-01 15:45:40
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背景最近收到这样一个问题：Storm处理消息时会根据Topology生成一棵消息树，Storm如何跟踪每个消息、如何保证消息不丢失以及如何实现重发消息机制?虽已回复，但心想还是看下storm这块的源码吧.那看静态多不爽啊，那总得调试吧，好吧，造个本地环境来调吧。先看看maven的build过不过：mvn -f pom.xml clean install搞定storm的编译打包，接着是storm-s
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2023-12-19 10:23:47
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Watermark作用在解释storm的window之前先说明一下watermark原理。Watermark中文翻译为水位线更为恰当。顺序的数据从源头开始发送到到操作，中间过程肯定会出现数据乱序情况，比如网络原因，数据并发发送等。如何区分乱序的数据和正常的数据，就引申出了watermark。Watermark是每一个时间窗口的下限，意思是说当watermark大于了窗口截止时间，那么该窗口就应该被
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2023-10-24 09:31:41
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Storm 是开源免费的分布实时计算系统（Apache Storm is a free and open source distributed realtime computation system）。这里提到了两个关键词：分布式实时1、分布式意味着 Storm 是部署在多台主机上，它解决并发性（多机资源同时作业）以及可用性（一台主机出现问题，计算任务移交到其他机器）问题分布式自然而然让我们联
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2023-10-17 22:37:36
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一个topology的启动包括了三个步骤1)创建TopologyBuilder，设置输入源，输出源2)获取config3)提交topology（这里不考虑LocalCluster本地模式）以storm.starter的ExclamationTopology为例：public static void main(String[] args)throws Exception {
TopologyBuil
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2023-08-13 14:05:04
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流式计算特点：
无边界的同一时间只能处理一条或很少量基于事件，处理结果立刻可用近实时处理需求，要求计算在非常短的时延（Low Latency）内完成一般框架
数据实时采集数据实时计算（流式计算系统） 在对处理时效性有高要求的计算场景下，提供一个完善的计算框架，并暴露给用户少量的编程接口流式计算应用流式计算系统的特点
记录处理低延迟极佳的系统容错性极强的系统拓展能力灵活强大的应用逻
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2024-01-02 14:28:00
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程序的执行是由多个supervisor
共同执行的。supervisor
运行的是topology
中的spout/bolt task
是storm
中进行计算的最小的运行单位，表示是spout
或者bolt
的运行实例。 程序执行的最大粒度的运行单位是进程，刚才说的task
也是需要有进程来运行它的，在supervisor
中，运行task
的进程称为w
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2024-02-09 15:19:24
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## 如何启动 Apache Storm
Apache Storm 是一个分布式实时计算系统，广泛用于实时数据处理。虽然它的配置和启动过程可能对于刚入行的小白来说有些复杂，但只要掌握了流程和相关命令，就能顺利地启动 Storm。
### 启动流程概述
我们可以将启动 Storm 的过程分为几个主要步骤。以下是一个简单的流程表格：
| 步骤 | 描述
前言：阅读笔记
storm和hadoop集群很像，hadoop运行mr，storm运行topologies。
mr和topologies最关键的不同点是：mr运行最终会结束，而topologies永远运行直到你kill。
storm集群有两种节点：master和worker。
master运行一个后台进程Nimbus，和hadoop的jobtracker相似。
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2024-09-10 21:29:13
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