=========================================================声明：由于不同平台阅读格式不一致(尤其源码部分)，所以获取更多阅读体验！！个人网站地址：http://www.lhworldblog.com/========================================================== 一、前述Drpc（
原创
2022-12-30 16:54:52
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Executor的数据mk-executor-data函数用于定义Executor中含有的数据。Executor的输入处理根据executor-id从Worker的:executor-receive-queue-map中获得Disruptor Queue 如下: receive-queue ((:executor-receive-queue-map worker) executor-id) 说
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2023-12-19 10:27:54
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1.定义:
storm是一个分布式实时计算系统,用户只需要提供自己的插件(例如一个jar包，其中编写用户自己的逻辑代码)，然后将它部署到storm服务器上，storm的master服务器就会为我们自动将jar包分配到slave服务器的进程中，然后在slave服务器中运行。(注意:master服务器只会接受用户提供的插件(也称之为拓扑，如果是java语言编写的插件
# Storm中的Trident配置详解
Apache Storm是一个分布式实时计算系统，能够处理大规模的数据流。而Trident是Storm的一个高层API，提供了更易于使用的编程模型，使得复杂的数据处理变得简单。在这篇文章中，我们将探讨Storm中Trident的基本配置，并通过一些代码示例来帮助理解。
## Trident的基础
Trident提供了丰富的功能来支持批处理和流处理，并
一，目的在学习的过程中，需要用到 PDI ---一个开源的ETL软件。主要是用它来设计一些转换流程来处理数据。但是，在PDI中设计好的 transformation 是在本地的执行引擎中执行的，(参考源码中的 Trans.java )，现可以对DI加以改造：在DI中设计的转换，将之转换成Storm的Topology，然后再把该Topology提交到Storm集群中执行。这样，既可以利用DI强大的设
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2023-07-19 21:23:55
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Storm基本概念 Storm是一个分布式的、可靠地、容错的数据流处理系统。Storm分布式计算结构称为Topology（拓扑）结构，顾名思义，与拓扑图十分类似。该拓扑图主要由数据流Stream、数据流的生成者Spout和数据流的运算者Bolt组成。如下图所示： 在Storm系统中，数据主要是通过tuple数据结构进行传输的。tuple就是一个列表，列表中可以存放任何类型的数据（该
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2023-12-07 21:56:24
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一：介绍Storm设计模型 1.Topology Storm对任务的抽象，其实 就是将实时数据分析任务 分解为 不同的阶段 点： 计算组件 Spout Bolt 边： 数据流向 数据从上一个组件流向下一个组件 带方向 2.tuple Storm每条记录 封装成一个tuple 其实就是一些keyval
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2017-01-26 12:33:00
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Storm是什么？Storm是twitter公司开源捐献给apache的一个实时流式数据处理的框架。 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。 特点在于来一条数据就马上处理一条数据，具有低延迟、高可用、易扩展、数据不丢失等特点。 主要用于解决数据的实时计算以及实时处理的问题。 Storm有很多使用场景：如实时分析，在线机器学习，持续计算，分布式RPC，ETL等等
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2023-12-04 21:39:04
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对于7×24小时不间断运行的流程序来说，要保证fault tolerant是很难的，这不像是离线任务，如果失败了只需要清空已有结果，重新跑一次就可以了。对于流任务，如果要保证能够重新处理已处理过的数据，就要把数据保存下来；而这就面临着几个问题：比如一是保存多久的数据？二是重复计算的数据应该怎么处理，怎么保证幂等性？对于一个流系统，我们有以下希望：最好能做到exactly-once
处理延迟越低越好
【7】 作为一种进步的不彻底 不彻底的工作方式，对于架构设计是一种进步。 当一个来自浏览器的用户请求到达Twitter后台系统的时候，第一个迎接它的，是Apache WebServer。第二个出场的是Mongrel RailsServer。Mongrel既负责处理上传的请求，也负责处理下载的请求。Mongrel处理上传和下载的业务逻辑非常简洁，但是简洁的表象之下，却蕴含着反常规的设计。这种反常
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2023-12-21 17:29:22
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在分布式计算的背景下，Apache Storm 作为一种实时计算框架，被广泛应用于处理流式数据。在实际应用中，引入 Disruptor 模式来提升 Storm 的数据处理性能愈发显得重要。Disruptor 模式是一种高效的消息交换机制，可以减少锁的使用，提高并发性能。本文将对**Disruptor 在 Storm 中的作用**进行详细阐述，涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优以及
一、简要介绍 对于大数据的处理，在离线方面，Hadoop很完美地解决了，对于实时数据的处理则无能为力。 Storm是一个开源的分布式实时计算系统，可以简单、可靠地处理大量的数据流。
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2023-10-01 09:20:18
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一、 Storm整体介绍Storm 是一个类似Hadoop MapReduce的系统， 用户按照指定的接口实现一个任务，然后将这个任务递交给JStorm系统，Jstorm将这个任务跑起来，并且按7 * 24小时运行起来，一旦中间一个Worker 发生意外故
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2023-08-13 22:28:16
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1.全局定时器 局部定时器
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2017-04-06 08:26:00
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StormStorm：分布式实时计算，可被用于“流处理”之中，实时处理消息并更新数据库。Storm也可被用于连续计算，对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。它还可被用于“分布式RPC”，以并行的方式运行昂贵的运算。Storm保证每个消息都会得到处理，而且它很快，每秒可以处理数以百万计的消息，还可以使用任意编程语言来开发一、离线计算和流式计算1、离线计算离线计算：批量获取数据、批
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2023-12-07 11:11:07
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经过一个简单的例子之后， 我们对 Storm 的运行有较为清晰的印象。一、Storm 并行处理关系 整个Storm 的工作流程如图所示： 这中间会涉及到一个问题， 就是任务的分配问题，涉及到
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2024-01-15 01:13:51
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一、Storm概述
Storm是一个分布式的、可靠的、零失误的流式数据处理系统。它的工作就是委派各种组件分别独立的处理一些简单任务。在Storm集群中处理输入流的是Spout组件，而Spout又把读取的数据传递给叫Bolt的组件。Bolt组件会对收到的数据元组进行处理，也有可能传递给下一个Bolt。我们可以把Storm集群想象成一个由bolt
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2023-06-29 11:37:57
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1、介绍 Storm的使用场景非常广泛，比如实时分析、在线机器学习、分布式RPC、ETL等。Storm非常高效，再一个多节点集群上每秒中可以轻松处理上百万的消息。Storm还具有良好的可扩展性和容错性以及保证数据可以至少被处理一次等特性。 Storm的组成拓扑图就是Storm的应用(Topology),其中的水龙头是Spout，用来源源不断的读取消息并发从出去，水管的每一个转接口就是一个Bol
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2023-08-10 11:05:01
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现在是BigData大数据的时代，最近几年最火的是当然属于Hadoop平台了，但是Hadoop虽然说比较好用，但是他的延时性，比较差的实时计算能力被人们所诟病。所以一个比较强大的分布式实时计算平台应用而生，他的名字叫Storm。 要说Storm的起源
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2023-06-30 09:29:11
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处理实时的大数据流最常用的就是分布式计算系统，下面分别介绍Apache中处理大数据流的三大框架:Apache Storm
这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。他是一个流数据框架，具有最高的社区率。虽然Storm是无状态的，它通过ApacheZooKeeper管理分布式环境和鸡群
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2023-12-16 20:51:55
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