微软亚洲研究院系统组开发的分布式系统开发框架——Robust Distributed System Nucleus（rDSN）通过GitHub平台开源。rDSN旨在为广大分布式系统的开发者，学生，和研究人员提供一个开放式的框架，用于快速搭建和运维高性能和高鲁棒的分布式系统，而后者对于当前很多技术的成功都至关重要，比如云计算，大数据和物联网等。rDSN的思想来源于系统组过去在分布式系统开发和运维各个
# STORM分布式实时计算
## 概述
STORM是一个开源的分布式实时计算系统，由Twitter开发并于2011年发布。它能够处理实时数据流，并提供可靠、可扩展的分布式计算能力。STORM可用于处理实时分析、流式处理和ETL（Extract, Transform, Load）等任务。
## 核心概念
STORM的核心概念包括Topology、Spout和Bolt。
### Topolog
原创
2023-07-23 05:47:12
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Apache Storm简介Apache Storm 是一个免费开源的分布式实时计算系统。简化了流数据的可靠处理，像 Hadoop 一样实现实时批处理。Storm 很简单，可用于任意编程语言。Apache Storm 采用 Clojure 开发。Storm 有很多应用场景，包括实时数据分析、联机学习、持续计算、分布式 RPC、ETL 等。Storm 速度非常快，一个测试在单节点上实现每秒一百万的组处理。目前已经有包括阿里百度在内的数家大型互联网公司在使用该平台。Apache ..
原创
2021-06-04 19:13:47
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本文内容摘要分布式机器学习的核心思想“分而治之”。分布式机器学习是机器学习的研究领域之一。分布式机器学习的主流平台有Spark、MXNet、Petuum、TensorFlow及PyTorch。本文对这些平台深入总结，分析对比其特性。其次，从数据并行和模型并行两方面深入阐述了机器学习算法的分布式实现方式，而后依照整体同步并行模型、异步并行模型和延迟异步并行模型3种方法对机器学习算法的分布式计算模型进
在Hadoop生态圈中，针对大数据进行批量计算时，通常需要一个或者多个MapReduce作业来完成，但这种批量计算方式是满足不了对实时性要求高的场景。那Storm是怎么做到的呢？
原创
精选
2017-03-14 10:43:14
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摘要: 在Hadoop生态圈中，针对大数据进行批量计算时，通常需要一个或者多个MapReduce作业来完成，但这种批量计算方式
原创
2023-04-25 15:56:35
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Storm架构Storm是一个分布式、可靠的实时计算系统。与Hadoop不同的是，它采用流式的消
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2022-07-28 09:25:42
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本文根据 Apache Flink 进阶篇系列直播课程整理而成，由阿里巴巴高级研发工程师唐云（茶干）分享，主要讲解 Flink 中 Checkpoint 的应用实践，包括四个部分，分别是 Checkpoint 与 state 的关系、什么是 state、如何在 Flink 中使用 state 和 Checkpoint 的执行机制。 Checkpoint 与 state 的关系state
MapReduce简介概念面向批处理的分布式计算框架一种编程模型: MapReduce程序被分为Map(映射)和Reduce(化简)阶段核心思想分而治之, 并行计算移动计算而非移动数据特点MapReduce有几个特点：移动计算而不移动数据：分布式计算，计算跟着数据走，数据存放在哪就在哪里进行计算，极大的减少了IO的开销。良好的扩展性：分布式计算框架拥有相当良好的扩展性，随着节点数量的增加，单个节点
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2023-09-07 22:15:23
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1.分布式计算概述分散->汇总模式：1. 将数据分片，多台服务器各自负责一部分数据处理2. 然后将各自的结果，进行汇总处理3. 最终得到想要的计算结果1. 什么是计算、分布式计算？ 计算：对数据进行处理，使用统计分析等手段得到需要的结果 分布式计算：多台服务器协同工作，共同完成一个计算任务 2. 分布式计算常见的2种工作模式 分散
->
汇总
（
Storm的官方网址：http://storm.apache.org/index.html1：什么是Storm？ Storm是一个开源的分布式实时计算系统，可以简单、可靠的处理大量的数据流。被称作“实时的hadoop”。Storm有很多使用场景：如实时分析，在线机器学习，持续计算， 分布式RPC，ETL等等。Storm支持水平扩展，具有高容错性，保证每个消息都会得到处理，而且处理
原创
2021-06-04 19:08:20
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Storm的官方网址：http://storm.apache.org/index.html
1：什么是Storm？
Storm是一个开源的分布式实时计算系统，可以简单、可靠的处理大量的数据流。被称作“实时的hadoop”。Storm有很多使用场景：如实时分析，在线机器学习，持续计算， 分布式RPC，ETL等等。Storm支持水平扩展，具有高容错性，保证每个消息都会得到处理，而且处理速度很快（在
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2017-10-31 16:53:00
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Storm的官方网址：http://storm.apache.org/index.html
1:集群部署的基本流程(基本套路)：
集群部署的流程：下载安装包、解压安装包、修改配置文件、分发安装包、启动集群;
1：安装一个zookeeper集群，之前已经部署过，这里省略，贴一下步骤；
安装配置zooekeeper集群： 1.1：解压 tar -zx
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2017-11-01 09:31:00
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伴随着信息科技日新月异的发展，信息呈现出爆发式的膨胀，人们获取信息的途径也更加多样、更加便捷，同时对于信息的时效性要求也越来越高。举个搜索场景中的例子，当一个卖家发布了一条宝贝信息时，他希望的当然是这个宝贝马上就可以被卖家搜索出来、点击、购买啦，相反，如果这个宝贝要等到第二天或者更久才可
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2017-07-21 16:30:00
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Storm的官方网址：http://storm.apache.org/index.html1：安装一个zookeeper集群，之前已经部署过，这里省略，贴一下步骤；安装配置zooekeeper集群： 1.1：解压 tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz 1.2：修改配置
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2021-06-04 19:08:21
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刚刚接触storm 对于滑动窗口的topN复杂模型有一些不理解，通过阅读其他的博客发现有两篇关于topN的非滑动窗口的介绍。然后转载过来。下面是第一种：Storm的另一种常见模式是对流式数据进行所谓“streaming top N”的计算，它的特点是持续的在内存中按照某个统计指标（如出现次数）计算TOP N，然后每隔一定时间间隔输出实时计算后的TOP N结果。流式数据的TOP N计算的应用场景很多
Spark 集群环境搭建-exsi 1、虚拟机环境配置 进入管理界面 创建虚拟机后续选择存储空间位置 3处选择存储目录中的 centos7，安装过程略如法炮制建立三个虚拟机ssh连接 此处使用的软件是MobaXterm2、虚拟机基础配置 需要配置的是 1、网卡开机自动启动，与静态ip 2、修改主机名称 3、关闭centos 防火墙 4、host配置 5、时区设置 6、ssh免密码连接 2.1 网卡
摘要：在过去的几年中，计算机不断增强的处理能力推动了机器学习的进步。算法越来越多地利用并行性，并依赖分布式训练来处理大量数据。然而，随之而来的是增加数据和训练的需求，这对管理和利用大规模计算资源的软件提出了 ... 人工智能学习离不开实践的验证，推荐大家可以多在FlyAI-AI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站式服务平
(1)创建带IP地址的数据源GenerateDatapackage storm.uv;import java.io.File;import java.io.FileOutputStream;import java.io.IOException;import java.util.Random;public
原创
2022-02-23 17:08:18
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(1)创建带IP地址的数据源GenerateDatapackage storm.uv;import java.io.File;import java.io.FileOutputStream;import java.io.IOException;import java.util.Random;public class GenerateData { public static ...
原创
2021-05-31 18:49:16
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