# Storm2 and RocksDB: A Powerful Combination for Real-Time Data Processing
In the world of real-time data processing, efficiency and reliability are key requirements. Apache Storm2 and RocksDB are tw
原创
2023-07-29 12:50:33
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在这篇博文中，我们将会介绍如何安装和配置 Apache Storm 2，以帮助你为流处理系统的建立打下基础。Apache Storm 是一个分布式实时计算系统，能够处理大规模数据流。在进行安装之前，我们需要准备合适的环境和进行必要的配置。以下是具体步骤。
## 环境准备
在安装 Apache Storm 2 之前，请确保你的硬件和软件符合以下要求。
| 组件 | 要求
基本结构和流程 上图中红色虚线框中就是提供的 loghub storm spout，每个 storm topology 会有一组 spout，同组内的 spout 共同负责读取 logstore 中全部数据。不同 topology 中的 spout 相互不干扰。 每个 topology 需要选择唯一的 loghub consume group 名字来相互标识，同一 topology 内的 sp
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2024-01-05 20:16:51
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集群环境:服务器角色docker版本系统版本9.1.1.128Managerdocker 18.09-ceUbuntu:18.049.1.1.129Agent01docker 18.09-ceUbuntu:18.049.1.1.131Agent02docker 18.09-ceUbuntu:18.04 一、安装docker[每个服务器执行]1.获取最新版本的 Docker 安装包wget
一、Apache的安装
1.从Apache的官方网站下载安装软件：http://httpd.apache.org/download.cgi，目前的最新版本是apache_2.2.11-win32-x86-no_ssl.msi。
2.打开我的电脑，进入D盘，在其下新建一个文件夹，名为 local。
3.运行下载好的“apache_2.2.11-win3
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2023-11-12 11:26:26
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# Storm从哪个版本开始需要RocksDB
Apache Storm是一个开源的分布式实时计算系统，用于处理大规模数据流。它具有高度可扩展、容错性和可靠性的特点，可用于构建可靠的流式数据处理应用程序。RocksDB是一种高性能、持久化的键值存储引擎，广泛应用于Storm的状态管理。
在Storm的早期版本中，它使用的是HDFS（Hadoop分布式文件系统）来管理状态。但是，由于HDFS在写
原创
2023-07-29 12:50:08
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# Apache Storm实时计算系统与RocksDB的结合
## 引言
近年来，实时计算的需求逐渐增加。Apache Storm作为流数据处理的一个重要框架，能够以低延迟的方式处理数据流。而在性能和存储方面，RocksDB作为一种高效的嵌入式数据库，提供了快速的读写能力和高效的存储。在这篇文章中，我们将探讨如何将RocksDB与Apache Storm结合使用，形成一个高效的实时计算系统。
RocksDBRocksDB原理B+树LSM树（Log-Structured Merge Tree）LevelDB特点RocksDB对LevelDB的优化RocksDB 写入与删除RocksDB 读取记录 RocksDB原理RocksDB是facebook开源的NOSQL存储系统，其设计是基于Google开源的LevelDB，优化了LevelDB中存在的一些问题，其性能要比LevelDB强，设计
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2023-12-03 08:10:00
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| 导语 对于 LevelCompact 策略，RocksDB会根据每一层不同的策略计算出CompactScore，根据CompactScore大小来决定那一层将会优先进行Compact，然后选择Level-N 和Level-(N+1）的文件进行Compact。如何计算CompactScore？ 如何选择文件进行Compact？Compact有哪些参数？如何知道RocksDB当前的一个状
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2023-08-08 00:41:38
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springboot 版本：2.3.3.RELEASErocketmq-client版本：4.7.1docker 搭建 rockerMq 教程：码云链接：后面补上文章参考： 非常感谢1.首先导入maven依赖（请自行选择对应的版本）<!--注意： 这里的版本,要和部署在服务器上的版本号一致-->
<dependency>
<groupId>o
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2024-06-17 13:38:41
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Storm是什么：如果只用一句话来描述storm的话，可能会是这样：分布式实时计算系统。按照storm作者的说法，storm对于实时计算的意义类似于hadoop对于批处理的意义。我们都知道，根据google mapreduce来实现的hadoop为我们提供了map, reduce原语，使我们的批处理程序变得非常地简单和优美。对比Hadoop的批处理，Storm是个实时的、分布式以及具备高容错的计算
原创
2015-08-10 15:36:23
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目录1. 整体架构 文件类型 文件组织结构2. Flush3. Compaction4. Write Stall RocksDB是facebook开发的一款高性能的kv数据库，源自于LevelDB，并且
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2023-07-28 09:41:53
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不得不说的RocksDB标题看起来是比较大了，因为无论Redis还是DynamoDB都堪称是各自领域的翘楚，已经非常好了。RocksDB是使用C++编写的嵌入式kv存储引擎，其键值均允许使用二进制流。由Facebook基于levelDB开发， 提供向后兼容的levelDB API。RocksDB依靠大量灵活的配置，使之能针对不同的生产环境进行调优，包括直接使用内存，使用Flash，使用硬盘或者HD
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2023-09-26 12:24:46
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使用TerarkDB提升MyRocks的性能——随机读场景下的 MySQL性能优化雷鹏 peng@CTO大纲l MyRocks简介l 为什么选择 MyRocksl 传统数据库的块压缩l 硬件的发展趋势l TerarkDB 和 MyRocks 的关系l TerarkDB 的原理、优势、劣势l 新的问题，以及优化建议MyRocks简介l MyRocks=MySQL+RocksDB(存储引擎)l 基于
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2024-05-28 09:48:46
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python的遍历在程序中很重要，详细了解一下遍历模式，可以应用于任务分发，数据的读写中。python的 递归遍历目录：import os
def getAllDirRE(path, sp = ""):
#得到当前目录下所有的文件
filesList = os.listdir(path)
#处理每一个文件
sp += " "
for fileName
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2023-06-01 13:31:55
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概述 compaction主要包括两类：将内存中imutable 转储到磁盘上sst的过程称之为flush或者minor compaction；磁盘上的sst文件从低层向高层转储的过程称之为compaction或者是major compaction。对于myrocks来说，compaction过程都由后台线程触发，对于minor compaction和majo
rocksdb基础：LevelDB是由Google开源的，基于LSM Tree的单机KV数据库，其特点是高效，代码简洁而优美。RocksDB则是Facebook基于LevelDB改造的，属于嵌入式数据库，没有网络交互接口，必须和服务部署在同一台服务器高性能：RocksDB使用日志结构的数据库引擎，完全用C++编写，以获得最大的性能，键和值是任意大小的字节流为快速存储而优化：RocksDB针对快速、
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2024-01-30 02:44:02
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问题：在用c++扩展php进行调试时，用malloc或new开辟数据空间并将php的array数据传入时，出现异常：Unhandled exception at 0x777F5624 (ntdll.dll) in php.exe: 0xC0000374: 堆已损坏原因：堆被破坏的问题通常是因为内存写越界造成的。因为你分配的两段内存可能恰好连续，前一段内存在写的时候越界，写到第二段的开头，将一些堆数
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2024-08-29 12:57:28
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因为使用到了MyRocks存储引擎，需要了解下下RocksDB，发现国内介绍的不详细就自己来写一遍吧。概述：
RocksDB 是针对KV数据存储的高性能嵌入式数据库，由Facebook的Dhruba Borthakur于2012年4月创建的LevelDB的分支，最初的
目标是提高服务工作负载的性能。
RocksDB针对多核CPU、高效快速存储（SSD)、I/O bound workload做
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2023-12-07 10:47:00
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目录1 介绍 21.1 文件介绍： 22 架构 33 特性 43.1 Get，Interator(迭代器)和快照 43.2 前缀迭代器 53.3 更新 53.4 持久化 53.5 ReadOnly 模式 63.6 数据库调试日志 63.7 事务日志 63.8 Memtable 管道 63.9 合并 Merge 操作 73.9.1 合并条件 74 工具 85 应用 95.1 初始化 95.2 使用
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2024-01-21 00:28:51
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