# Storm具体使用场景及其应用
随着大数据技术的飞速发展，实时数据处理的需求愈加迫切。Apache Storm作为一个强大的实时计算框架，能够快速处理大量的数据流。在本文中，我们将探讨Storm的具体使用场景，并通过代码示例和流程图揭示其强大功能。
## 什么是Apache Storm？
Apache Storm是一个开放源代码的实时计算框架，适用于分布式处理数据流。Storm能够处理海
原创
2024-09-01 06:14:52
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1.1 有状态应用管理statefulsetStatefulSet（有状态集，缩写为sts）常用于部署有状态的且需要有序启动的应用程序，比如在进行SpringCloud项目容器化时，Eureka的部署是比较适合用StatefulSet部署方式的，可以给每个Eureka实例创建一个唯一且固定的标识符，并且每个Eureka实例无需配置多余的Service，其余Spring Boot应用可以直接通过Eu
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2023-11-20 11:38:36
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storm编程指南@(STORM)[storm, 大数据] storm编程指南一创建spout二创建split-bolt三创建wordcount-bolt四创建report-bolt五创建topo六一些说明1关于分布式编程的一点说明2关于storm的classpath七异常处理1NoClassDefFoundError2Unsupported majorminor version 5103Conn
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2023-11-20 11:14:42
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Spark Streaming共有三种运用场景，分为：无状态操作、状态操作、window操作。下面分别描述下本人对这三种运用场景的理解。 1、无状态操作 只关注当前新生成的小批次数据，所有计算都只是基于这个批次的数据进行处理。
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2023-08-18 11:03:48
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# Storm的适用场景
Storm是一个开源的分布式实时计算系统，可以用于处理大规模、高速的数据流。它提供了容错性、可伸缩性和高吞吐量的特性，使得它在处理实时数据分析、实时机器学习和实时数据流处理等方面具有广泛的应用场景。
## 适用场景
### 实时数据分析
Storm可以用于实时数据分析，比如监控实时网站流量、实时推荐和欺诈检测等。它可以通过实时处理数据流，将分析结果即时反馈给用户。
原创
2023-07-22 12:44:42
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Storm适用场景流聚合：流聚合就是把两个或多个数据流聚合成一个数据流 -- 基于一些共同的tuple字段。builder.setBolt(5,new MyJoiner(),parallelism) .fieldsGrouping(1,new Fields("joinfield1","joinfield2")) .fieldsGrouping(2,new Fields("joi
原创
2015-08-10 17:07:37
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Storm适用场景流聚合：流聚合就是把两个或多个数据流聚合成一个数据流 -- 基于一些共同的tuple字段。builder.setBolt(5,new MyJoiner(),parallelism) .fieldsGrouping(1,new Fields("joinfield1","joinfield2")) .fieldsGrouping(2,new Fields("joi
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精选
2016-04-08 09:41:52
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一、简介Storm是Twitter开源的一个分布式的实时计算系统，用于数据的实时分析，持续计算，分布式RPC等等。实时计算需要解决一些什么问题？ 1）、最显而易见的就是实时推荐系统，比如我们在淘宝等电商网站去买东西，我们会在网页旁边或者底端看到与自己所需要商品相关的系列产品。这就是使用类似storm实时计算去做的，我们非常熟悉的Hadoop只是做离线的数据分析，无法做到实时。 2）、比如车流量
在安装Spark3.0之前我们需要先安装Hadoop3.2。Hadoop 3.2伪分布式安装安装Java JDK并配置好Java_HOME环境变量Hadoop3.0之后的版本只支持Java8以后的版本。下载完jdk解压之后放置于’/usr/lib/jvm’下面（目录可以更改），下载完之后在‘/etc/profile’中配置相关的环境变量export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/j
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2024-06-19 21:12:58
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在当今大数据时代，Storm作为一种流行的分布式实时计算框架，被广泛应用于实时数据处理、实时分析、在线机器学习等场景。然而，在实际应用中，我也遇到了一些与Storm相关的问题。这些问题不仅影响到业务的稳定性，还可能导致客户体验受损。在这篇博文中，我将详细记录解决大数据Storm应用场景中出现问题的过程与经验。
## 问题背景
在某个实时数据处理的项目中，Storm集群的稳定性不时受到影响，导致
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批量计算数据，***任务调度2、流式就算是什么 流式计算：数据实时产生，数据实时传输，数据实时计算，实时展示 代表技术：flume实时获取数据，kafka实时数据存储，storm/jstorm实时数据
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2024-06-17 14:57:14
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storm 相关概念介绍Apache Storm 与任何排队系统和任何数据库系统集成。Apache Storm 的spout抽象使得集成新的排队系统变得容易。示例队列集成包括： Kestrel RabbitMQ / AMQP Kafka JMS Amazon Kinesis 同样，将 Apache Storm 与数据库系统集成也很容易。只需像往常一样打开与数据库的连接并进行读/写。Apache S
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2024-06-17 12:40:23
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为什么要有Spark SQL？ 以往在使用Hadoop时，Hive作为一个数据仓库，但在使用中，我们更多感觉Hive是一个解析引擎，而Hive的底层走的也是MapReduce，而这个MapReduce是Hadoop的，在前面我们也解释了Hadoop的MapReduce的缺点，那么此时我们是使用了Spark实现的MapReduce计算模型，
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2023-09-10 19:41:55
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作者述：JUC是对Java体系内现有数据结构的特性扩展，通过精细化锁控制，和对基本数据类型的特性加工用以支持并发应用场景的业务需求，并提供了并发情况下的池化解决方案。有基础的同学可以直接跳到第四节内容.一、Collections工具类在学习JUC之前我们应当了解一下Collections工具类，该类应用工厂模式及装饰者模式为已有数据结构进行加工，赋予dynamically(checked) 、em
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2024-06-06 10:39:47
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文章目录前言1. 电商和市场营销2. 物联网（IOT）3. 物流配送和服务业4. 银行和金融业 前言 Flink 的定位是一个大数据流式处理引擎，处理流式数据（Data Flow）。数据并不是收集好的，而是像水流一样，是一组有序的数据序列，逐个到来、逐个处理。由于数据来到之后就会被即刻处理，具有良好的实时性。Flink 适合的场景，就是需要实时处理数据流的场景1. 电商和市场营销举例：实时数
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2023-12-23 21:49:53
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大数据：实际使用案例 让Hadoop和其他大数据技术如此引人注目的部分原因是，他们让企业找到问题的答案，而在此之前他们甚至不知道问题是什么。这可能会产生引出新产品的想法，或者帮助确定改善运营效率的方法。不过，也有一些已经明确的大数据用例，无论是互联网巨头如谷歌，Facebook和LinkedIn还是更多的传统企业。它们包括：推荐引擎：网络资源和在线零售商使用Hadoop根据用户的个人资
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2023-11-16 13:38:01
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引言之所以我想总结一下java中不太用的东西，是因为我再研究每个版本jdk中，发现有些内容“热火朝天”，但是有些东西却“门可罗雀”。比如说jdk1.5中新增了泛型，强化for循环和枚举等，但是前两者已经被各位熟知了，但是枚举在日常开发中都不太会用的。在本篇博文中，我会详细介绍enum的使用方式，同时比较常量与enum的优劣。笔者目前整理的一些blog针对面试都是超高频出现的。技术点在jdk1.5中
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2023-08-11 11:03:19
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DelayQueue 简介由优先级堆支持的、基于时间的调度队列，内部基于无界队列PriorityQueue实现，而无界队列基于数组的扩容实现。队列创建BlockingQueue<String> blockingQueue = new DelayQueue();要求入队的对象必须要实现Delayed接口,而Delayed集成自Comparable接口应用场景对缓存超时的数据进行移除当向缓
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2023-08-11 20:12:19
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## Hadoop、Spark与Storm的适用场景
作为一名经验丰富的开发者，我将为你详细介绍Hadoop、Spark和Storm的适用场景以及实现步骤。下面是整个流程的概览表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 选择合适的大数据处理框架 |
| 2 | 理解Hadoop、Spark和Storm的适用场景 |
| 3 | 搭建和配置相应的环境 |
| 4
原创
2023-07-23 06:42:10
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董西成的PPT，本文主要是通过PPT整理出来，具体文章的链接没有找到
前言：Yarn 是什么？ 资源管理器，它是一个
通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。
YARN的基本思想是将JobTracker的两个主要功能（资源管理和作业调度/监控 ）分离，主要方法是创建一个全局的ResourceMana
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2024-01-16 13:48:52
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