根据我的经验，处理“storm程序怎么运行”的问题需要分为几个清晰的步骤。首先，我会从背景开始说明，这样可以让大家更好地理解问题的起源和触发的场景。
在某个场景下，我的团队在进行数据流处理时，使用了Apache Storm进行实时计算，但是我们在启动Storm程序时遇到了一些问题。以下是该场景的详细还原：
- 用户使用Storm拓扑进行实时流处理。
- 启动过程中，程序不响应，并报错。
- 数
storm：实时处理引入： 流式计算 逻辑一般简单 效率高(内存中运算，一遍取一边运算，能达到每秒55M的吞吐) 处理日志，拿到ip，分区域 类似：spark streaming， kafka;生产者 消费者(storm，spark…) 做数据传输 flume：高吞吐量分布式采集组件，用法以配置为主，source target滑动窗口 案例：实时推荐，预警：疾病预警，趋势运算：报表概念： 分布式实
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2023-11-06 23:59:48
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在现代分布式系统中，Apache Storm扮演着重要的角色，尤其是在实时数据处理和流数据分析的场景中。然而，许多开发者在Storm的搭建和运行过程中会遇到各种各样的问题。本篇博文将详细记录如何解决"storm怎么运行"的问题，从而帮助开发者更加高效地使用这个强大的工具。
### 问题背景
Apache Storm是一个用于处理实时数据流的分布式计算框架。它的高吞吐量和低延迟使得它在许多大数据
一、Storm核心概念1.1 Topologies（拓扑）一个完整的 Storm 流处理程序被称为 Storm topology(拓扑)。它是一个是由 Spouts 和 Bolts 通过 Stream 连接起来的有向无环图，Storm 会保持每个提交到集群的 topology 持续地运行，从而处理源源不断的数据流，直到你将其主动杀死 (kill) 为止。1.2 Streams（流）Stream 是
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2023-11-14 03:50:18
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在部署好Storm集群后，可以使用Storm提供的命令行客户端提供的帮助信息[root@sc1 ~]# stormCommands: activate 激活指定的拓扑 classpath
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2023-08-04 16:13:10
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在现代企业中，Apache Storm 已成为实时数据处理的主流技术之一。然而，在其运行过程中，我们常常会面临一些复杂的挑战，比如性能瓶颈、故障排除和高可用性设计等。本文将详细记录解决“storm运行”相关问题的过程，涵盖各个方面，从背景定位到故障复盘，以便为类似问题的解决提供参考。
### 背景定位
在我们的系统初始阶段，由于数据流量的不断增长，我们面临着性能急剧下降的问题。我们的初始技术痛
# 如何在storm集群上运行storm app
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将教给你如何在storm集群上运行storm app。首先，我们需要了解整个流程，然后逐步实施。下面我将详细介绍每一步需要做的事情，并提供相应的代码示例。
## 流程图
```mermaid
gantt
title Storm集群运行Storm App流程图
section 部署环境
原创
2024-05-23 04:11:34
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# 本地运行 Apache Storm 拓扑任务方案
Apache Storm 是一个开源实时计算系统，允许你处理实时数据流。本文将详细介绍如何在本地环境中运行 Storm 拓扑任务，并通过一个具体的示例来演示其用法。
## 一、环境准备
在本地机器上运行 Storm，你需要确保以下软件已安装：
- Java Development Kit (JDK)
- Apache Storm
- M
1.1、storm是什么 storm是twitter公司开源贡献给apache的一款实时流式处理的一个开源软件，主要用于解决数据的实时计算以及实时的处理等方面的问题1.2、storm的特点 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有很多使用场景：
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2024-01-25 20:54:12
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Apache Storm是一个开源的分布式实时计算系统，可以简单的，可靠地处理大量的数据流。Storm可用于实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式RPC等。Storm部署和运维很便捷，并且支持多种编程语言的开发。结构Storm的结构称为topology。由stream、spout、bolt组成。topography维护了一个拓扑结构，其中，spout可以从外部获取数据，随后将数据传给bolt。b
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2023-10-19 13:25:54
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2019-07-30 11:29:00
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Next, package the source into a jar, which is sent when you run the Storm Client commandto submit the topology. Because you used Maven, the only thing you need to dois go to the source folder and run
原创
2014-09-24 11:22:09
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在实际操作中，我发现使用 Storm 运行 HiBench 时常会遇到各种配置和性能方面的问题。HiBench 这个数据基准测试工具，可以帮助我们评估和比较各种大数据处理框架的性能，而 Storm 是一个强大的流处理框架。如果将这两者结合起来，能够更深入地理解流处理的性能特征，但同时也触发了一些挑战。以下是我整理的关于“Storm 运行 HiBench”问题的解决过程的详细记录。
### 协议背
Storm集群的中的概念 概述Storm集群遵循主/从结构。Strom集群由一个主节点(nimbus)和一个或者多个工作节点(supervisor)组成。除此之外Storm集群还需要一个ZooKeeper的来进行集群协调。nimbusnimbus守护进程主要的责任是管理，协调和监控在集群上运行的topology。主要的任务包括topology的发布，任务的指派，事件处理失败时重新指派任务
一、 Storm基本安装1. 安装python=================================# wget http://www.python.org/ftp/python/2.7.2/Python-2.7.2.tgz# tar zxvf Python-2.7.2.tgz# cd Python-2.7.2# ./configure# make# make i
原创
2021-04-21 22:43:28
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对于大数据技术进行了一阶段的学习，我从个人的理解角度来对storm做出一定的分析一、storm的原理进行分析1、storm适用的场景A> 流数据的处理---storm可以用来处理源源不断的消息，并将处理后的结果保存到持久化的介质中（持久化的介质可指：MySql、Orcal）B>分布式的RPC---由于storm的处理组件都是分布式的，而且处理延迟都极低，所以storm可以作为
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2023-12-29 23:23:37
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对于大数据技术进行了一阶段的学习，我从个人的理解角度来对storm做出一定的分析一、storm的原理进行分析1、storm适用的场景A> 流数据的处理---storm可以用来处理源源不断的消息，并将处理后的结果保存到持久化的介质中（持久化的介质可指：MySql、Orcal）B>分布式的RPC---由于storm的处理组件都是分布式的，而且处理延迟都极低，所以storm可以作为
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2023-12-22 13:58:28
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三大计算系统hadoop :离线的复杂计算。spark:离线的快速计算。 storm:流式实时计算。离线复杂计算：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、zookeeper任务调度。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
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2024-02-19 19:28:16
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通过eclipse开发storm程序，并本次模式下运行
原创
2023-03-10 21:56:36
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2019-07-30 11:17:00
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