1.Storm概述 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。实时计算可以实时获取数据进行运算,得到计算结果,在很多实时性要求比较高的场景下有大量的应用.例如:微博热门话题榜单、电商网站实时推荐、地图路况信息。
官网
https://storm.apache.org/
下载
https://storm.apa
1. DRPC介绍1.Storm是一个分布式实时处理框架,它支持以DRPC方式调用.可以理解为Storm是一个集群,DRPC提供了集群中处理功能的访问接口.其实即使不通过DRPC，而是通过在Topoloye中的spout中建立一个TCP/HTTP监听来接收数据，在最后一个Bolt中将数据发送到指定位置也是可以的。这是后话，后面再进行介绍。而DPRC则是Storm提供的一套开发组建，使用DRPC可以
# 项目方案：使用 Storm Sniffer 进行实时数据监控
## 背景
在现代数据处理和监控中，实时性和准确性是至关重要的。Storm Sniffer 是一个强大的工具，能够帮助开发者在 Apache Storm 集群中监控和调试数据流。本文将详细介绍如何使用 Storm Sniffer 进行实时数据监控，并提供代码示例和使用场景。
## Storm Sniffer 简介
Storm
原创
2024-10-20 06:38:39
315阅读
1.安装requests库 pip install requests2.抓取的页面url ：https://maoyan.com/board/43. 页面分页显示可以发现页面的 URL 变成 ：https://maoyan.com/board/4?offset=10 ，比之前的 URL 多了一个参数，那 就是 offset=10 ，而目前显示的结果是排行 II 名
源码上传已到百度网盘了详情参考的是大麦抢票工具GitHub【 重要，用前必看！！！】浏览器准备步骤（根据自己浏览器的版本来下载对应的driver驱动）（这个准备工作一定要做） 我来解释一下这个是干嘛用的：这个是浏览器的测试版本，可以通过代码来操控这个版本的浏览器。所以我们首先要下载一个chrome浏览器以及chromedriver测试版浏览器，或者Firefox浏览器以及geckodriver测试
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2023-08-04 23:47:08
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Spidr 是一个Ruby 的网页爬虫库，可以将整个网站、多个网站、某个链接完全抓取到本地。
网页爬虫汇总，值得收藏
http://apps.hi.baidu.com/share/detail/105705
wiki
http://wiki.blueidea.com/index.php?title=%E7%88%AC%E8%99%AB&
概念：storm的ack-fail机制也就是storm的可靠消息处理机制，通俗来讲就是给spout发出的每个tuple带上一个messageid，然后这个spout下面的每一个bolt
都会给他返回一个完成情况，只有当每一个bolt都返回了正确的结果，整个发送过程才算成功，任何一个bolt处理不成功，则不成功。
我对ack-fail机制的讲解分为三
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2024-10-19 18:38:26
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1、报so库找不到： 因为应用宝只提供armeabi的so库，所以如果游戏存在x86/v7a等其他的库，则会报错，安卓系统会先加载对应的cpu类型的so库，如果没找到则会向下寻找，当找到时就不会继续往下寻找解决：把其他库删除只保留armeabi，如果游戏想保留v7a也可以把应用宝armeab下的so库复制到v7a中，但是其他版本则不支持2、游戏的Activity的launchMode需要设置为si
一、Storm到底是什么？
Apache Storm是一个分布式实时大数据处理系统。Storm设计用于在容错和水平可扩展方法中处理大量数据。
它是一个流数据框架，具有最高的摄取率。虽然Storm是无状态的，它通过Apache ZooKeeper管理分布式环境和集群状态。
它很简单，您可以并行地对实时数据执行各种操作
二、Apache Storm
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2024-01-04 06:45:04
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Storm Sniffer 是一种强大的网络流量分析工具，广泛用于捕捉和分析复杂的网络数据流。然而，在实际应用中，重写 Storm Sniffer 以适应特定需求和提升性能是一个必然的过程。本文详细描述了在重写 Storm Sniffer 时所经历的各个环节，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和生态集成。
## 环境配置
在进行 Storm Sniffer 重写之前，首先需要
# 大麦 Storm Sniffer：监测和分析网络流量的利器
## 引言
大麦（Dama）是一个开源的网络监测项目，其中的“Storm Sniffer”模块为用户提供了实时流量监测和网络分析的功能。本篇文章将介绍Storm Sniffer的工作原理，通过代码示例展示如何使用它，以及如何将收集到的数据可视化。
## Storm Sniffer工作原理
Storm Sniffer通过捕获网络
网上抓包工具还是很多。fiddler 之类的，可能比这个还要更详细，但是有些时候，我们就不需要那么详细的知道干了写什么事情。今天来介绍下使用 SmartSniff 这个工具抓包。下载SmartSniff 这个就不说了。直接去网上下载个zip 解压就能用。进入正题：像做web 开发的时候 或者app开发测试的时候，总是看下请求的信息调接口的情况。 我是不太喜欢电脑上
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2023-12-17 13:41:16
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大纲：离线计算是什么？流式计算是什么？流式计算与离线计算的区别？Storm是什么？Storm与Hadoop的区别？Storm的应用场景及行业案例Storm的核心组件Storm的编程模型流式计算的一般架构图1、离线计算是什么？离线计算：批量获取数据、批量传输数据、周期性批量计算数据、数据展示代表技术：Sqoop批量导入数据、HDFS批 量存储数据、MapReduce批量计算数据、Hive批
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2024-10-31 22:35:17
23阅读
# Storm Sniffer教程：实时流处理的利器
*Storm Sniffer* 是一种开源的实时流处理框架，它是基于Apache Storm构建的。它提供了一种简单、灵活且可扩展的方式来处理实时数据流。本教程将向您介绍Storm Sniffer的基本概念和使用方法，并提供代码示例。
## Storm Sniffer的基本概念
在开始学习Storm Sniffer之前，让我们先了解一些基
原创
2023-12-25 08:38:02
1611阅读
1、问题描述 把(1+3*m+s*b+c*v)^3的表达式化简为形如(1+3*m+s*b+c*v)*(1+3*m+s*b+c*v)*(1+3*m+s*b+c*v)的格式。 ps:这个问题是我在别人的博客看到的，最近刚好在自学正则表达式，顺便练练手。
2、思路2.1、分析 从上面的表达式的形式中可以看出，表达式的展开是根据右上角的数字的个数来实现的。那么这就好办了，我们可以利
# Storm Sniffer 退款机制详解
在当今快速发展的科技时代，越来越多的软件和服务提供了退款机制，以保障用户的权益。Storm Sniffer，作为一款风暴（网络）监测工具，其退款机制同样也备受用户关注。本文将揭示Storm Sniffer的退款流程，并展示一段相关代码示例，帮助开发者更好地理解这一机制。
## Storm Sniffer 退款流程
Storm Sniffer 的退
原创
2024-10-02 06:31:26
96阅读
正则表达式括号的作用1、限制多选项的范围 (Fri|1)st 这样写会匹配Frist或1st 如果去掉，则 Fri|1st就是匹配 Fri或1st2、将若干个字符进行组合，受量词的同时作用。例如 th+ 表示匹配 th thh thhh(h无数次)，如果是(th)+，则匹配的是th thth ththth(th无数次)3、反向引用，即前面括号匹配到的东西记忆与后面，常用于匹配重复单词。4、分组常
ssti-flask初学者的总结前言自己前段时间，在做一道题的时候，wp说是ssti漏洞，从此开始了ssti漏洞的学习，但是一开始的路程很艰难，因为网上的很多（至少我没看见过）博客，说是入门教程，但其实我看的很懵，因为他们好像默认学习ssti漏洞，python中的魔法方法，flask模块都已经了解，这时候才开始漏洞的学习，其实，对于我们安全爱好者，尤其是新手，对各种语言的深入很少，而直接去接触了相
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2023-08-24 17:53:55
41阅读
7层有什么作用？尽管第 7 层称为应用程序层，但它不是应用程序本身的用户界面。相反，第 7 层提供面向用户的软件应用程序用于呈现数据的功能和服务。如果应用程序就像房子，那么第 7 层就是地基，而不是房子本身。API 调用和响应属于这一层，使用的主要协议是 HTTP 和 SMTP（简单邮件传输协议，电子邮件应用程序使用的协议）。第 7 层如何与其他 OSI 层交互？来自第 7 层的数据向下传递到堆栈
原创
2021-12-28 11:12:07
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1.为什么要学习Flutter?对于移动端开发人员来说，跨平台技术一直是关注的重点，从H5,React Native到Flutter,我们似乎一直在寻找一种能“一套代码，多端运行”，同时还能有不俗的用户体验的技术。对于当前的大前端来说，React Native的综合成熟度和生态都要比Flutter好一些，对于中短期项目我们可能会选用前者，但是对于更长期的项目和发展来说，Flutter是一种更彻底的
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2023-10-13 22:58:54
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