Apache Storm体系结构原则上，zookeeper应该在Nimbus和Supervisor之间，负责将集群状态信息以及Task和Supervisor映射关系存放在zookeeper集群上Apache Storm的相关术语Streams:是一个由无限制的Tuple序列组成，由传送方和接收方规定好传送的名称，这个名称可以是基本类型，数组类型等等。将流数据抽象为无限的Tuple序列Spout:被
Storm介绍：Storm是一个分布式的实时计算框架，具有可扩展，容错等特性，可以应用于实时计算和在线机器学习等领域。什么是实时流计算：近几年数据得到广泛应用之后，在数据持久性建模不满足现状的条件下，急需数据流的瞬时建模或者计算处理。 其可用于的场景： 1.网路流量实时分析 2.基于GPS的实时路况分析 3.电信数据管理 4.web应用 5.语音实时墙 …等等普遍的实时计算处理流程 1.Flume
MapReduce工作流程一：MapReduce工作流程二：上面的流程是整个MapReduce最全工作流程，但是Shuffle过程只是从第7步开始到第16步结束，具体Shuffle过程详解，如下： （1）MapTask收集我们的map()方法输出的kv对，放到内存缓冲区中 （2）从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件，可能会溢出多个文件 （3）多个溢出文件会被合并成大的溢出文件 （4）在溢出过程及合并的
一个正常运行的Storm集群应该有一个nimbus和一个或多个supervisor。还有另一个重要的节点是Apache zookeeper,用于nimbus和supervisor之间的协调。现在让我们来仔细看看Apache Storm的工作流： 1.最初,nimbus等待topology提交2.一旦提交了topology,nimbus将处理topology来收集所有的
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2023-08-05 15:55:06
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Storm是一个分布式实时计算系统，它设计了一种对流和计算的抽象，概念比较简单，实际编程开发起来相对容易。下面，简单介绍编程实践过程中需要理解的Storm中的几个概念：一. TopologyStorm中Topology的概念类似于Hadoop中的MapReduce Job，是一个用来编排、容纳一组计算逻辑组件（Spout、Bolt）的对象（Hadoop MapReduce中一个Job包含一组Map
kafka整体运行流程图kafka用例package com.pablo_kafka.kafka;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.IntegerSerializer;
import org.apache.kafka.common.serializat
# YARN的工作流程
## 1. 简述YARN的工作流程
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop的资源管理器，用于在大规模集群中分配和管理资源。它的工作流程可以分为以下几个步骤：
1. 提交应用程序到YARN：首先，开发者需要通过YARN客户端将应用程序提交给YARN。这可以通过以下代码来实现：
```java
原创
2023-08-14 15:27:17
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运行WC任务的流程0.MapReduce程序运行代码1.MapReduce向Yarn申请ResourceManager,2.如果申请成功就会生成一个applicationId,ResourceManager是允许
原创
2022-07-04 11:45:55
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Storm 任务提交的过程client： 1.client提交topology 到Nimbus; Nimbus: 2.提交的jar包会被上传到nimbus服务器的nimbus/inbox目录下； 3.submitTopology方法对这个topology进行处理，一般包括对storm本身以及topology的校验，检查storm的状态是否为active，检查是否已经有同名的topology已经在运
hadoop基础教程：YARN工作流程，运行在YARN上的应用程序主要分为两类：短应用程序和长应用程序，其中，短应用程序是指一定时间内(可能是秒级、分钟级或小时级，尽管天级别或者更长时间的也存在，但非常少)可运行完成并正常退出的应用程序，比如MapReduce作业(将在第8章介绍)、Tez DAG作业(将在第9章介绍)等，长应用程序是指不出意外，永不终止运行的应用程序，通常是一些服务，比如Stor
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2023-08-08 14:26:41
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YARN基本组成：YARN的基本结构由一个ResourceManager与多个NodeManager组成。ResourceManager负责对NodeManager所持有的资源进行统一管理和调度。当在处理一个作业时ResourceManager会在NodeManager所在节点创建一全权负责单个作业运行和监控的程序ApplicationMaster。ResouceManager（简称RM）：资源管
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2023-08-08 15:40:43
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一.Samba工作原理
服务器信息块（SMB）协议运行在NetBIOS的顶端，如图
虽然NetBIOS可以运行在NetBEUI、IPX/SPX和TCP/IP的顶端，但对于Samba来说，它目前只在TCP/IP上实现了SMB。
service smb start
运行smbd和nmbd两个服务
service smb stop
终止smbd和nm
登录界面或命令行通过RESTful API向keystone获取认证信息。keystone通过用户请求认证信息，并生成auth-token返回给对应的认证请求。界面或命令行通过RESTful API向nova-api发送一个boot instance的请求（携带auth-token）。nova-api接受请求后向keystone发送认证请求，查看token是否为有效用户和token。keyston
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2023-08-13 13:47:05
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简述BSP方法的工作流程
BSP（Business System Planning，企业系统规划）方法是一种结构化的规划方法，它能够帮助企业在信息化建设过程中，全面、系统地分析和规划信息系统，确保信息系统能够满足企业的战略目标和业务需求。BSP方法强调从企业战略和目标出发，通过一系列严谨的步骤，来构建企业信息系统的整体架构。以下是对BSP方法工作流程的简述。
首先，BSP方法的核心是识别和理解
python爬虫学习_Scrapy框架1—框架流程、结构和一个简单的例子框架图Scrapy Engine(引擎): 负责Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheduler中间的通讯，信号、数据传递等。Scheduler(调度器): 它负责接受引擎发送过来的Request请求，并按照一定的方式进行整理排列，入队，当引擎需要时，交还给引擎。Downloader（下载器）：
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop的一个核心组件，用于管理和调度集群中的资源。YARN集群的工作流程是一个分布式的任务调度和资源管理过程，它包括资源请求、资源分配、任务执行和结果返回等多个环节。本文将介绍YARN集群的工作流程，并通过代码示例来说明。
## YARN集群的工作流程
YARN集群的工作流程主要涉及三个角色：资源管
原创
2023-09-18 10:21:20
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目录框架介绍Storm应用场景总结：Storm体系结构Storm组件关系简介举例说明：故障容忍概念三种消息保证机制At Most Once语义At Least Once语义Exactly Once语义数据流分组参考文章Related Posts:框架介绍storm是一个分布式，高容错的实时计算系统，对数据实时计算提供了简单的spout和bolt原语。Storm应用场景总结：数据流处理： 与其它流处
# OpenStack架构工作流程简述
## 1. 引言
OpenStack是一个开源的云计算平台，提供了一套丰富的云计算服务，包括计算、网络、存储、身份认证等。了解OpenStack的架构和工作流程对于新手来说可能会有些困惑。在本篇文章中，我将向你详细介绍OpenStack的架构和工作流程，并给出相应的代码示例。
## 2. OpenStack架构概述
OpenStack的架构由多个组件
原创
2023-08-25 15:49:01
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MapReduce工作流程原理详解(1)输入数据（Input）：客户端submit()（客户端submit()前就已经将数据进行逻辑上的规划，也就是切片了），客户端将数据信息（job.split , wc.jar等）提交给Yarn的ResourceManager进行处理，ResourceManager启动NodeManager和ApplicationMaster，ApplicationMaster
storm架构图：nimbus：负责资源调度和任务分配supervisor：接受nimbus分配的任务，启动和停止属于自己管理的worker进程worker：运行具体处理组件的逻辑task：worker中每一个spout／bolt的线程称为一个task，在storm0.8之后，task不再与物理线程对应，同一个spout\bolt的task可能会共享一个物理线程，该线程称为excutorstorm
