本文主要介绍kafka的基础知识，文章较长。Kafka:kafka是什么:Linked in公司开发(国外公司)。外表像一个消息中间件，但不仅仅是一个消息中间件。kafka支持消息的发布订阅(消息中间件功能)，可进行流处理，在大数据领域可以看做是一个实时版的hadoop。与普通消息中间件区别：1.天生支持分布式，可以以集群方式运行。2.磁盘存储数据。3.可以进行流处理数据，极大增加了处理速度和数据
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2023-07-12 15:06:11
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一、Storm基本概念 在运行一个Storm任务之前，需要了解一些概念： Topologies Streams Spouts Bolts Stream groupings Reliability Tasks Workers Configuration Storm集群和Hadoop集群表面上看很类似。但是Hadoop上运行的是MapReduce jobs，而在Storm上运行的是拓扑（topolog
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2023-07-20 17:38:23
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Kafka 和 Storm 是两个广泛使用的大数据流处理框架，企业往往将这两者结合来构建实时数据处理管道。然而，在实际应用中，开发者可能会遇到集成与调试等方面的问题。以下是对如何解决“Kafka 和 Storm”问题的详尽记录。
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### 背景定位
在某个金融科技项目中，团队需要实时处理用户交易数据并进行分析。然而，随着系统的负载增加，出现了数据丢失和延迟问题。
**时间轴（问题演进
一，概述 Storm用来实时计算源源不断产生的数据，如同流水线生产。 Storm用来实时处理数据，特点：低延迟、高可用、分布式、可扩展、数据不丢失。提供简单容易理解的接口，便于开发。二，storm和hadoop的区别 Storm用于实时计算，Hadoop用于离线计算。 Storm处理的数据保存在内存中--redis，源源不断；Hadoop处理的数据保存在hdfs文件系统中，一批一批。 S
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2023-11-28 11:45:23
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快，指时延storm:网络直传，基于内存，流式处理，省去了批量处理收集数据的时间和作业调度时延，用于实时hadoop:hdfs传输，磁盘作为中间交换的介质，基于任务调度吞吐：单位时间内处理的数据量当数据量很大时，比的是吞吐，那hadoop会比storm快
原创
2014-07-07 11:20:58
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storm的网络直传、内存计算，其时延必然比hadoop的通过hdfs传输低得多;当计算模型比较适合流式时，storm的流式处理，省去了批处理的收集数据的时间；因为storm是服务型的作业，也省去了作业调度的时延。所以从时延上来看，storm要快于hadoop。为什么说 Storm 比 Hadoop 快？“快”这个词是不明确的，专业属于点有两个层面：1.时延 ， 指数据从产生到运算产生结果的时间，
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2023-10-21 08:19:05
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1.1 Kafka与storm整合参考这个：1.2 案列任务： 实时统计移动用户在每个小区的掉话率。项目整体架构如下：1.2.1 启动集群启动Zookeeper集群
zkServer.sh start
启动Hbase（完全分布式需要先启动Hadoop集群）
启动Kafka集群（是通过发送数据到kafka）
bin/kafka-server-start.sh config/server.pro
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2024-04-11 21:24:19
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Kafka简介Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 它提供了类似于JMS的特性，但是在设计实现上完全不同，此外它并不是JMS规范的实现。kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者成为Producer,消息接受者成为Consumer,此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(server)成为broker。无论是k
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2023-12-14 15:30:32
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一、概述1.kafka是什么 根据标题可以有个概念：kafka是storm的上游数据源之一，也是一对经典的组合，就像郭德纲和于谦 根据官网：http://kafka.apache.org/intro 的解释呢，是这样的： Apache Kafka® is a distributed streaming platform ApacheKafka®是一个分布
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2023-11-10 15:40:50
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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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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。今天，我们就挑一些Storm的安装配置问题来看看吧。 1 Q：Storm简介A：1.Storm是一套分布式的、可靠的，可容错的用于处理流式数据的系统。 2.Storm也是基于C/S架构来进行工作的,C负责将数据处理的方式的jar(Top
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2023-09-28 12:50:02
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kafka和spark总结本文涉及到的技术版本号：scala 2.11.8kafka1.1.0spark2.3.1kafka简介kafka是一个分布式流平台，流媒体平台有三个功能发布和订阅记录流以容错的持久化的方式存储记录流发生数据时对流进行处理kafka通常用于两大类应用构件在系统或应用程序之间可靠获取数据的实时数据管道构件转换或响应数据流的实时流应用程序kafka的几个概念kafka运行在集群
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2023-08-27 22:00:17
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一、hadoop、Storm该选哪一个？为了区别hadoop和Storm，该部分将回答如下问题：1.had读写内存比读
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2022-07-09 00:06:38
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hadoop,zookeeper,kafka集群搭建准备工作ifcfg-ens33hostnamehosts解压并改名配置集群(jdk)环境及密钥配置jdk环境配置密钥hadoop配置hadoop 环境变量配置格式化hdfszookeeper 配置文件配置zookeeper 环境变量配置Kafka配置server.properties配置kafka环境变量配置脚本文件修改另外2台电脑配置文件修改
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2024-06-05 09:42:43
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前言本篇文章主要介绍的是SpringBoot整合kafka和storm以及在这过程遇到的一些问题和解决方案。kafka和storm的相关知识如果你对kafka和storm熟悉的话，这一段可以直接跳过！如果不熟，也可以看看我之前写的博客。一些相关博客如下。kafka和storm的环境安装地址:http://www.panchengming.com/2018/01/26/pancm70/kafka的相
原创
2018-11-29 16:31:12
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前言storm和kafka集群安装是没有必然联系的，我将这两个写在一起，是因为他们都是由zookeeper进行管理的，也都依赖于JDK的环境，为了不重复再写一遍配置，所以我将这两个写在一起。若只需一个，只需挑选自己选择的阅读即可。这两者的依赖如下:Storm集群：JDK1.8,Zookeeper3.4，Storm1.1.1；Kafa集群:JDK1.8，Zookeeper3.4，Kafka2.12；
原创
2018-08-30 08:25:15
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1.什么是storm?Storm是一个免费的开源分布式实时计算系统,可以处理无限的数据.实时的处理。应用场景： 实时分析，在线机器学习，连续计算，分布式RPC，ETL等。可扩展性，容错性。 特点是:1.快2.可展性，容错性。(添加机器方式水平扩展) 小结:storm可以实现高频数据和大规模数据的实时处理。2.Storm 与hadoop的区别(面试题)数据源和处理领域:hadoop的数据源存放在hd
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2023-12-11 01:12:54
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一、 比较 Storm： 分布式实时计算，强调实时性，常用于实时性要求较高的地方
Hadoop:分布式批处理计算，强调批处理，常用于数据挖掘、分析 二、 优点 1. 简单编程 在大数据处理方面相信大家对hadoop已经耳熟能详，基于Google Map/Reduce来实现的Hadoop为开发者提供了map、reduce原语，使并行批处理程序变得非常地简单和优美。同样
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2023-08-18 20:48:46
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Storm和hadoop的区别数据来源：HADOOP是HDFS上某个文件夹下的可能是成TB的数据，STORM是实时新增的某一笔数据处理过程：HADOOP是分MAP阶段到REDUCE阶段，STORM是由用户定义处理流程，流程中可以包含多个步骤，每个步骤可以是数据源(SPOUT)或处理逻辑(BOLT)是否结束：HADOOP最后是要结束的，STORM是没有结束状态，到最后一步时，就停在那，直到有新数据
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2024-01-23 22:34:37
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1. 概述数据层：结构化数据+非结构化数据+日志信息（大部分为结构化）传输层：kafka、Hive、Hbase））+ sqoop（关系型数据性数据库里数据--->hadoop）+ kafka（将实时日志在线--->sparkstream在数据进行实时处理分析）存储层：HDFS + Hbase（非关系型数据库） + kafk
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2023-07-13 23:30:00
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