一、Storm简介 批处理系统关注吞吐率，流处理系统关注延时 Storm可以简单、高效、可靠地处理流数据，并支持多种编程语言 Storm框架可以方便地与数据库系统进行整合，从而开发出强大的实时计算系统 Twitter是全球访问量最大的社交网站之一，Twitter开发Storm流处理框架也是为了应对其不断增长的流数据实时处理需求二、Storm的特点 Storm可用于许多领域中，如实时分析、
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2023-06-19 15:21:42
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概述Apache Storm提供了一种基于Topology流计算的概念，Topology等价于hadoop中的mapreduce计算，MapReduce端最终会停止，Topology会一直运行，除非用户执行storm kill指令才会停止该计算。Storm的单个阶段每秒钟可以处理100万条数据/Tuple。 目前的主流流计算框架:Kafka Streaming、Apache Storm、Spark
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2023-09-25 14:05:47
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wget http://download.zeromq.org/zeromq-2.1.7.tar.gztar -xzvf zeromq-2.1.7.tar.gzcd zeromq-2.1.7sudo apt-genfigure...
原创
2023-03-28 07:28:09
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文章目录1.Storm简介1.1 DAG（有向无环图）1.2 Storm介绍1.2.1 Storm 简介1.2.2 Storm的优点1.2.3 Storm的特性1.3 Storm与Hadoop对比相似点：不同点：1.4 Storm物理架构1.5 Storm并行机制1.5.1 配置拓扑的并行度1.6 Storm计算架构1.6.1 **Topology**1.6.2 **Stream****1.6.
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2024-08-14 10:11:24
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一、大数据实时计算框架1、什么是实时计算？流式计算？（一）什么是Storm?Storm为分布式实时计算提供了一组通用原语，可被用于“流处理”之中，实时处理消息并更新数据库。这是管理队列及工作者集群的另一种方式。 Storm也可被用于“连续计算”（continuous computation），对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。它还可被用于“分布式RPC”，以并行的方式运行昂
1. 简介是一个分布式, 高容错的 实时计算框架Storm进程常驻内存, 永久运行Storm数据不经过磁盘, 在内存中流转, 通过网络直接发送给下游流式处理(streaming) 与 批处理(batch)批处理(batch): MapReduce微批处理(MircroBatch): Spark (性能上近似 Streaming, 但是还是有所不及)流(streaming): Storm, Flin
1、架构设计架构设计图分层设计说明(相关术语解释）
物理部署层-deploy层
负责解决Flink的部署模式问题，支持多种部署模式：本地部署、集群部署（Standalone/Yarn/Mesos）、云（GCE/EC2）以及kubernetes。通过该层支持不同平台的部署，用户可以根据自身场景和需求选择使用对应的部署模式。Runtime核心层
是Flink分布式计算框架的核
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2023-12-21 04:59:16
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# Storm 实时流计算简介
随着大数据时代的到来，实时数据处理变得越来越重要。Apache Storm 作为一个开源的分布式实时计算框架，能够有效处理大量实时数据流。它支持以低延迟的方式执行复杂的数据流任务，为数据分析、机器学习和实时监控等应用场景提供了强大的支持。
### Storm 的核心概念
在学习 Storm 之前，我们需要了解几个核心概念：
1. **拓扑（Topology）
原创
2024-09-21 07:51:49
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1、实时数据平台整体架构 实时数据平台的支撑技术主要包含四个方面：实时数据采集（如Flume）,消息中间件（如Kafka）, 流计算框架（如Storm, Spark, Flink和Beam），以及数据实时存储（如列族存储的HBase） 实时数据平台最为核心的技术是流计算。 2、流计算 流计算的典型特征： 1、无边界：流计算的数据源头是源源不断的，就像河水一样不
1.什么是StreamJava8中， Collection新增了两个流方法，分别是stream()和parallelStream()。 Java8中添加了一个新的接口类Stream，相当于高级版的Iterator，它可以通过Lambda表达式对集合进行大批量数据操作，或者各种非常便利、高效的聚合数据操作。2.为什么要使用Stream在Java8之前，我们通常是通过for loop或者Iterato
一、Stream简介1、什么是Stream?Java8 中，Collection 新增了两个流方法，分别是 Stream() 和 parallelStream()Java8 中添加了一个新的接口类 Stream，相当于高级版的 Iterator，它可以通过 Lambda 表达式对集合进行大批量数据操作，或 者各种非常便利、高效的聚合数据操作。2、为什么要使用Stream?在 Java8 之前，我们
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2023-08-20 06:42:13
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大屏实时计算深度剖析大屏实时计算深度剖析1. 实时计算应用场景1.1 智能1.2 实时数仓1.3 大数据分析应用2. Flink快速入门2.1 Flink概述2.2 Flink基础案例2.3 Flink部署配置2.4 Flink任务提交3. Flink接入体系3.1 Flink Connectors3.2 JDBC（读/写）3.3 HDFS（读/写）3.4 ES（写）3.5 KAFKA（读/
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2023-09-04 22:36:45
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下图为阿里云流计算全流程系统架构，主要包含：数据采集，流数据，流计算，数据源，数据消费这些过程。 数据采集 用户可以使用流式数据采集工具将数据流式且实时地采集并传输到大数据Pub/Sub系统，该系统将为下游流计算提供源源不断的事件源去触发流式计算作业的运行。阿里云大数据生态中提供了诸多针对不同场景领域的流式数据Pub/Sub系统，以方便用户可
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2023-10-04 15:50:31
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在处理Storm流计算的判断题时，我们需要一个系统的方案来确保数据流的可靠性与可恢复性。以下将详细介绍备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、监控告警以及最佳实践的实施步骤。
### 备份策略
为了确保数据的安全性，制定一个全面的备份策略是至关重要的。我们将通过甘特图来展示备份周期计划。
```mermaid
gantt
title 备份周期计划
dateFormat YY
产品特点：相较于其他流计算产品，阿里云流计算提供一些极具竞争力的产品优势，用户可以充分利用阿里云流计算提供的产品优势，方便快捷的解决自身业务实时化大数据分析的问题。强大的实时处理能力不同于其他开源流计算中间件只提供粗陋的计算框架，大量的流计算细节需要业务人员造轮子重新实现。阿里云流计算集成诸多全链路功能，方便用户进行全链路流计算开发，包括：强大的流计算引擎，阿里云流计算提供BlinkSQL，支持各
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2024-09-23 18:59:17
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storm小结：storm由Twitter开源，是一个分布式、容错的实时计算系统，基本由Clojure写的，但几乎可以使用任何语言编写应用程序，每秒可处理数以百万计的消息。 离线计算：数据批量获取、传输、周期性批量计算、展示 流式计算：数据实时产生、传输、计算、展示 流式计算就是实时将源源不断的数据收集并计算，尽可能快的得到计算结果，用storm来实时处理数据有低延迟、高可用、分布式、可扩展
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2024-01-12 17:52:28
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# 如何实现"storm流"的步骤及代码示例
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(实现"storm流") --> B(准备工作)
B --> C(配置环境)
C --> D(编写代码)
```
## 关系图
```mermaid
erDiagram
DEVELOPER --> NEWBIE : 教授"storm流"实现方法
``
原创
2024-06-15 04:11:08
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1.Flink简介高吞吐、低延迟、高性能支持带事件时间的窗口（window）操作：time、count、session、data-driven支持有状态计算的exactly once语义支持具有反压功能的持续流模型支持基于轻量级分布式快照（snapshot）实现的容错同时支持batch on streaming处理和Streaming处理Flink在JVM内部实现了自己的内存管理支持迭代计算支持程
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2023-11-14 11:03:54
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SparkStreaming流计算概述一般流式计算会与批量计算相比较。在流式计算模型中，输入是持续的，可以认为在时间上是无界的，也就意味着，永远拿不到全量数据去做计算。同时，计算结果是持续输出的，也即计算结果在时间上也是无界的。流式计算一般对实时性要求较高，同时一般是先定义目标计算，然后数据到来之后将计算逻辑应用于数据。同时为了提高计算效率，往往尽可能采用增量计算代替全量计算。批量处理模型中，一般
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2023-11-13 23:01:31
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## Storm流计算框架填空题解析及实战应用
在大数据处理的场景中，Storm流计算框架因其高效的实时计算能力而备受青睐。本文将细致介绍Storm框架的环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化及生态扩展，解决在使用Storm流计算框架时可能遇到的挑战。
### 环境准备
首先，需要搭建合适的开发环境。以下是Storm流计算框架的依赖安装指南：
#### 依赖安装指南
确保安装以
