# Storm 组件概述及应用
Apache Storm 是一个开源的实时计算框架，适用于对大数据进行流处理。它可以处理海量数据，并对处理结果进行实时反馈，适合于需要快速反应和数据分析的场景，如在线广告、实时监控、金融交易等。
## Storm 架构
Storm 由几个主要组件组成，通常包括：
- **Nimbus**：相当于主节点，负责调度任务以及分配资源。
- **Supervisor
原创
2024-10-26 03:43:31
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storm本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来，用它写博客，将会带来全新的体验哦：Markdown和扩展Markdown简洁的语法代码块高亮图片链接和图片上传LaTex数学公式UML序列图和流程图离线写博客导入导出Markdown文件丰富的快捷键#安装 0.9.0.1 yihou qu diao jzmq he zeromq anzhuang http://wenku.bai
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2024-01-24 21:24:34
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# 启动与停止 Apache Storm ：一个实用指南
Apache Storm 是一个分布式实时计算系统，适用于对流数据进行处理。今天，我们将探讨如何启动和停止 Storm 集群。这一过程对于任何使用 Storm 进行数据处理的开发者来说至关重要。本文不仅提供相关代码示例，还将通过甘特图展示整个流程。
## 1. Apache Storm 概述
在我们深入启动和停止 Storm 之前，首
调度SchedulerStorm现在有4种内置调度程序：DefaultScheduler，IsolationScheduler，MultitenantScheduler，ResourceAwareScheduler。ConfigurationStorm有各种配置可用于调整nimbus, supervisors和running topologies的行为。 某些配置是系统配置，无法通过拓扑基础在拓扑
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2023-09-13 21:57:58
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# 启动Storm：分布式实时计算的先锋
Apache Storm是一个分布式实时计算框架，能够快速处理数据流并实时做出反应。由于其高可扩展性、容错能力和低延迟，Storm广泛应用于大数据分析、监控和实时反馈系统。
## 基础概念
Storm的核心由以下几部分组成：
- **拓扑（Topology）**：一个Storm应用是由拓扑构成的，其中定义了数据的处理流程。
- **斯佩克（Spou
2.2 Storm的配置
2.2.1 Storm的配置类型
Storm有大量的配置，可以调整Nimbus、Supervisor、拓扑运行的参数，其中有些配置是不能修改的系统配置，而其他配置是可以修改的。
每个配置会有一个默认值，该值定义在Storm代码库的defaults.yaml文件中。在Nimbus和Supervisor的类路径中定义一个storm.yaml文件，可以覆盖这些配置
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2023-11-13 09:37:35
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一、核心组件1、Nimbus：Storm的Master，负责资源分配和任务调度。一个Storm集群只有一个Nimbus。 2、Supervisor：Storm的Slave，负责接收Nimbus分配的任务，管理所有Worker，一个Supervisor节点中包含多个Worker进程。 3、Worker：工作进程，每个工作进程中有多个Task。 4、Task：任务，在 Storm集群中每个Spout和
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2023-08-16 21:12:29
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此文主要接 storm worker异常重启原因排查汇总 这篇文章继续描述。上文中的第三点大概描述了一下造成重启的原因，这次又有一次详细的排查过程和思路供参考。 一、背景今天，另一个同事反应，我们的一个任务在早上4点到10点之间会有严重的数据丢失，而这个时间点与一个数据导入任务的时间点是吻合的，经查看此任务的的数据量有将近5亿。因此，在这段时间内造成的影响还是挺大的
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2023-08-11 20:31:28
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Storm 的并行度详解Storm 的并行度是非常重要的，通过提高并行度可以提高storm 程序的计算能力。那strom 是如何提高并行度的呢？Strom 程序的执行是由多个supervisor 共同执行的。supervisor 运行的是topology 中的spout/bolt tasktask  
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2023-12-13 21:31:39
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storm在生产上跑得很欢快，但是突然遇到一个问题，不知道storm是什么原因，无缘无故的自动停止了。查看日志没有任何的报错信息，包括警告信息都没有，反正就是无缘无故的shut down了。问题分析，初步我们判断应该是系统资源不足导致的，但这只是推测，因为storm集群的这些server都没有做监控，只有后面加上监控才能验证是否是因为资源问题引起的。好吧！既然遇到问题咱们就解决问题吧！首先网上一搜
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2024-02-01 15:45:40
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背景最近收到这样一个问题：Storm处理消息时会根据Topology生成一棵消息树，Storm如何跟踪每个消息、如何保证消息不丢失以及如何实现重发消息机制?虽已回复，但心想还是看下storm这块的源码吧.那看静态多不爽啊，那总得调试吧，好吧，造个本地环境来调吧。先看看maven的build过不过：mvn -f pom.xml clean install搞定storm的编译打包，接着是storm-s
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2023-12-19 10:23:47
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Watermark作用在解释storm的window之前先说明一下watermark原理。Watermark中文翻译为水位线更为恰当。顺序的数据从源头开始发送到到操作，中间过程肯定会出现数据乱序情况，比如网络原因，数据并发发送等。如何区分乱序的数据和正常的数据，就引申出了watermark。Watermark是每一个时间窗口的下限，意思是说当watermark大于了窗口截止时间，那么该窗口就应该被
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2023-10-24 09:31:41
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一个topology的启动包括了三个步骤1)创建TopologyBuilder，设置输入源，输出源2)获取config3)提交topology（这里不考虑LocalCluster本地模式）以storm.starter的ExclamationTopology为例：public static void main(String[] args)throws Exception {
TopologyBuil
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2023-08-13 14:05:04
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Storm 是开源免费的分布实时计算系统（Apache Storm is a free and open source distributed realtime computation system）。这里提到了两个关键词：分布式实时1、分布式意味着 Storm 是部署在多台主机上，它解决并发性（多机资源同时作业）以及可用性（一台主机出现问题，计算任务移交到其他机器）问题分布式自然而然让我们联
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2023-10-17 22:37:36
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参考视频教程: 基于Storm构建实时热力分布项目实战 (http://www.notescloud.top/goods/detail/1294)stormhadoop实时流处理批处理无状态有状态使用zk协同的主从架构无主从zk架构每秒处理数万消息HDFS，MR数分钟，数小时不会主动停止终于完成的时候storm优点：跨语言，可伸缩，低延迟，秒
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2021-11-01 23:36:17
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不多说，直接上干货！ storm的功能 Storm 有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式 RPC（远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务）、 ETL（Extraction-Transformation-Loading 的缩写，即数据抽取、转换和加载）等。
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2023-08-11 20:31:10
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流式计算特点：
无边界的同一时间只能处理一条或很少量基于事件，处理结果立刻可用近实时处理需求，要求计算在非常短的时延（Low Latency）内完成一般框架
数据实时采集数据实时计算（流式计算系统） 在对处理时效性有高要求的计算场景下，提供一个完善的计算框架，并暴露给用户少量的编程接口流式计算应用流式计算系统的特点
记录处理低延迟极佳的系统容错性极强的系统拓展能力灵活强大的应用逻
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2024-01-02 14:28:00
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程序的执行是由多个supervisor
共同执行的。supervisor
运行的是topology
中的spout/bolt task
是storm
中进行计算的最小的运行单位，表示是spout
或者bolt
的运行实例。 程序执行的最大粒度的运行单位是进程，刚才说的task
也是需要有进程来运行它的，在supervisor
中，运行task
的进程称为w
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2024-02-09 15:19:24
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Nimbus：负责资源分配和任务调度。Supervisor：负责接受nimbus分配的任务，启动和停止属于自己管理的worker进程。—通过配置文件设置当前supervisor上启动多少个worker。Worker：运行具体处理组件逻辑的进程。Worker运行的任务类型只有两种，一种是Spout任务，一种是Bolt任务。Task：worker中每一个spout/bolt的线程称为一个tas...
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2022-03-24 09:54:04
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Nimbus：负责资源分配和任务调度。Supervisor：负责接受nimbus分配的任务，启动和停止属于自己管理的worker进程。—通过配置文件设置当前supervisor上启动多少个worker。Worker：运行具体处理组件逻辑的进程。Worker运行的任务类型只有两种，一种是Spout任务，一种是Bolt任务。Task：worker中每一个spout/bolt的线程称为一个tas...
原创
2021-07-07 11:17:58
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