Storm入门教程：前言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。Storm的部署和运维都很便捷，而且更为重要的是可以使用任意编程语言来开发应用。本教程是一本对storm的基础介绍手册，希望帮助所有愿意使用实时流处理框架的技术同仁。一、实时流计算互联网从诞生的第
转载
2023-05-07 18:42:03
200阅读
strom经典图谱：strom基础TopologiesStreamsSpoutsBoltsStreamgroupingsReliabilityTasksWorkersConfiguration1、Topologies一个topology是spouts和bolts组成的图，通过streamgroupings将图中的spouts和bolts连接起来，如下图：一个topology会一直运行直到你手动ki
原创
2018-09-13 22:41:02
2643阅读
反压机制（BackPressure）被广泛应用到实时流处理系统中，流处理系统需要能优雅地处理反压（backpressure）问题。反压通常产生于这样的场景：短时负载高峰导致系统接收数据的速率远高于它处理数据的速率。许多日常问题都会导致反压，例如，垃圾回收停顿可能会导致流入的数据快速堆积，或者遇到大促或秒杀活动导致流量陡增。反压如果不能得到正确的处理，可能会导致资源耗尽甚至系统崩溃。反压机制就是指系
转载
2024-05-24 23:30:44
43阅读
进程状态是指操作系统中对进程进行管理时，为进程指定了几种状态。以便于给进程分配相应的资源。最初只分了运行，等待，就绪三种状态。 运行态指的是这个进程所需要的所有资源都已经配足了，并且给它CPU资源，此时就属于运行状态。 就绪态指的是其他所有资源，只缺CPU资源，这种状态是一种万事俱备只欠东风的状态。 等待态指的是缺其他资源，也没CPU资源，与外设有交互，或者等待指令之类的状态。三态转换关系运行状
Strom部署安装[root@python ~]# ifconfigeth0 Link encap:Ethernet HWaddr00:0C:29:1D:C6:CC inet addr:10.0.0.9 
原创
2016-11-01 00:33:38
830阅读
在进群生产环境下运行Topology和在本地模式下运行非常相似。下面是步骤：
1、定义Topology（如果使用Java开发语言，则使用TopologyBuilder来创建）
2、使用StormSubmitter向集群提交Topology。StormSubmitter有三个参数，Topology的名字，Topology的配置，和Topology本身。下面是例子：
Config co
转载
2015-08-04 13:32:00
168阅读
2评论
Java Storm 父子
## 引言
随着大数据时代的到来，对实时数据处理和分析的需求越来越迫切。在这个背景下，Apache Storm 应运而生。作为一个分布式实时计算系统，Storm 提供了高效可靠的数据流处理能力，广泛应用于实时分析、事件处理、机器学习等场景。
在 Storm 中，一个拓扑（Topology）代表了一个实时计算任务的逻辑模型。一个拓扑由多个组件（Component）组
原创
2024-01-08 11:22:08
29阅读
# 实现 Storm 集群架构的指南
Apache Storm 是一个流式处理框架，适合于实时数据处理的需求。在这篇文章中，我们将会为初学者提供步骤指南，帮助他们实现一个 Storm 集群架构。我们将通过一个表格和详尽的步骤分解来完成这一目标。最后，我们还会用类图和旅行图的形式来展示整个流程。
## 实现 Storm 集群架构的步骤
| 步骤编号 | 步骤描述 | 完成情
原创
2024-10-09 05:05:33
83阅读
从n个数中取m个使得乘积最大？问题描述 对于n个数，从中取出m个数，如何取使得这m个数的乘积最大呢？ 输入格式 第一行一个数表示数据组数 每组输入数据共2行： 第1行给出总共的数字的个数n和要取的数的个数m，1<=n<=m<=15， 第2行依次给出这n个数，其中每个数字的范围满足:a[i]的绝对值小于等于4。输出格式 每组数据输出1行，为最大
转载
2024-09-06 10:07:46
30阅读
# 实现 Storm 数据分析的完整指南
Apache Storm 是一个开源的实时计算系统，它能够处理大规模流式数据。对于初学者来说，理解 Storm 是如何工作的以及如何实现数据分析可能有些困难。本文将为你详细讲解如何使用 Storm 进行数据分析，分步骤指出每一步所需的代码，并对其进行注释。此外，本文还会包含序列图以帮助你更好地理解 Storm 的工作流程。
## 整体流程
首先，我们
文章目录1.环境2.PG-Strom启动3.如何自定义一个Custom Scan？1.环境硬件：CentOS7，3.10.0-1160.49.1
原创
2023-04-06 14:23:39
387阅读
在Kubernetes（K8S）中使用Storm（Storm）可以帮助我们构建高可靠、高性能的流数据处理应用程序。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的实时数据流。通过将Storm与Kubernetes集成，我们可以更好地管理和部署我们的Storm应用程序。
首先，让我们了解一下如何在K8S中使用Storm。下面是整个过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- |
原创
2024-03-05 15:29:45
93阅读
高性能的服务器的架设 对于高性能网站 ,请求量大,如何支撑?1方面,要减少请求对于开发人员----合并css, 背景图片, 减少mysql查询等. 2: 对于运维 nginx的expires ,利用浏览器缓存等,减少查询.3: 利用cdn来响应请求 4: 最终剩下的,不可避免的请求----服务器集群+负载均衡来支撑. 所以,来到第4步后,就不要再
指定路径下文件中的内容: 程序运行结果:
转载
2023-05-31 18:44:15
55阅读
目录 Spark Streaming概述一、Apache SparkSpark CoreSpark SQLSpark Streaming二、Spark Streaming处理数据的流程1.数据源2.数据处理3.存储结果三、Spark Streaming工作原理Spark Streaming概述目前对于流式数据实时处理方案主要有两种：一条一条数据的处理，它的实时性很高，亚秒级别，延迟性非常
转载
2023-09-09 22:07:47
60阅读
官方文档：http://storm.apac...
原创
2021-08-13 14:13:41
138阅读
上代码: 多数据源 增加过滤器
转载
2017-04-06 23:18:00
113阅读
2评论
1) Storm与Hadoop的定义与架构有什么不同？Hadoop是一个可以对海量数据进行分布式处理的软件框架，是Apache的一个项目。Storm是一个能够实时处理流式的分布式计算系统，是Apache基金会的孵化的一个项目。2) 应用场景有什么不同？Hadoop是分布式批处理计算，主要是进行批处理，较多用其进行数据挖掘和分析。2) 应用场景有什么不同？Storm是分布式实时计算，主要特点是实时性
转载
2023-09-01 08:27:23
52阅读
作者：张馨予本文从数据传输和数据可靠性的角度出发，对比测试了 Storm 与 Flink 在流处理上的性能，并对测试结果进行分析，给出在使用 Flink 时提高性能的建议。Apache Storm、Apache Spark 和 Apache Flink 都是开源社区中非常活跃的分布式计算平台，在很多公司可能同时使用着其中两种甚至三种。对于实时计算来说，Storm 与 Flink 的底层计算引擎是基
元组(Tuple)
消息传递的基本单元,是一个命名的值列表,元组中的字段可以是任何类型的对象,Storm使用元组作为其数据模型,元组支持所有的基本类型,字符串和字节数组作为字段值,只要实现类型的序列化接口就可以使用该类型的对象,元组本来映射是一个key-value的Map,但是由于各个组件间传递的元组的字段名称已经事先定义好,所以,只要按序把元组填
原创
2021-06-05 23:39:16
169阅读
