一、流式计算概念 利用分布式的思想和方法，对海量“流”式数据进行实时处理，源自业务对海量数据，在“时效”的价值上的挖掘诉求，随着大数据场景应用场景的增长，对流式计算的需求愈发增多，流式计算的一般架构图如下： Flume获取数据-->Kafka传递数据-->Strom计算数据-->Redis保存数据二、storm介绍 Apache Storm是一个分布式实时大数据处理系统
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2023-07-24 16:35:47
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# Storm 架构详解与代码示例
Apache Storm 是一个开源的实时计算系统，旨在处理大量流数据。它能够以低延迟处理数据流，使其在大数据应用中扮演着至关重要的角色。本文将通过一幅架构图以及代码示例来详细解析 Storm 的工作原理。
## Storm 架构
Storm 的核心架构包括生产者（Spout）、处理器（Bolt）和集群。生产者负责从外部数据源读取数据，而处理器则用来处理这
首先回顾map reduce框架主节点jobtracker，从节点 taskTracker。用户提交任务给jobtracker，jobtracker分配给taskTracker，我们管这些任务叫job运行的作业分为两种 map 和 reduce。Storm是一个实时计算框架主节点 nimbus 从节点 supervisor用户提交作业给nimbus， nimbus把任务分配
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2024-06-05 18:46:58
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Storm是分布式实时计算系统，用于数据的实时分析、持续计算，分布式RPC等。（备注：5种常见的大数据处理框架：· 仅批处理框架：Apache Hadoop；· 仅流处理框架：Apache Storm 和 Apache Samza；· 混合框架：Apache Spark 和 Apache Flink）水龙头出来的是水滴 不是水流柱说明单个数据量小，
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2023-07-18 15:33:27
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本文是Storm系列之一，主要介绍Storm的架构设计，推荐读者在阅读Storm介绍(一）的基础之上，阅读这一篇。本文只是作者的读书笔记，偏重于浅层次的架构介绍，如果想真正理解内部设计时候的权衡，还需要更多的去阅读Storm源码。理解Storm的架构，有助于帮助我们理解大型分布式系统设计中需要解决的问题，以及解决问题的思路，帮助我们更好的进行Storm性能调优化。架构先上一张Storm的架构图，如
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2023-09-26 12:57:41
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Kafka 简介Kafka 是一种高吞吐、分布式、基于发布和订阅模型的消息系统，最初是由 LinkedIn 公司采用 Scala 和 java 开发的开源流处理软件平台，目前是 Apache 的开源项目。Kafka 用于离线和在线消息的消费，将消息数据按顺序保存在磁盘上，并在集群内以副本的形式存储以防止数据丢失。Kafka 可以依赖 ZooKeeper 进行集群管理，并且受到越
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2023-10-10 07:13:40
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Storm介绍及原理
一、概述
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：如实时分析，在线机器学习，持续计算，分布式RPC，ETL等等。 Storm支持水平扩展，具有高容错性，保证
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2023-08-15 13:02:09
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本文截取自《大数据架构详解》。 Kafka架构如图：整个架构中包括三个角色。生产者（Producer）:消息和数据生产者代理（Broker）:缓存代理，Kafka的核心功能消费者（Consumer）:消息和数据消费者 整体架构很简单，Kafka给Producer和Consumer提供注册的接口，数据从Producer发送到Broker，Broker承担一个中间缓存和分发的作用，
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2018-10-12 16:31:00
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原创
2021-07-06 09:56:25
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原创
2022-01-19 15:26:08
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Storm是一个分布式的、高容错的实时计算系统。Storm适用的场景：Storm可以用来用来处理源源不断的消息，并将处理之后的结果保存到持久化介质中。由于Storm的处理组件都是分布式的，而且处理延迟都极低，所以可以Storm可以做为一个通用的分布式RPC框架来使用。(实时计算？)Storm集群架构Storm集群采用主从架构方式，主节点是Nimbus，从节点是Supervisor，有关调度相关的信
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2023-12-21 11:11:13
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1. 详述storm系统架构 Storm架构由四个部分组成: （1）Nimbus: 集群资源调度、任务分配、接收jar包； （2）Supervisor 接收nimbus分配的任务、启动、停止自己管理的worker进程（当前supervisor上worker数量由配置文件设定） （3）Worker 运行具体处理运算组件的进程（每个Worker对应执行一个Topology的子集）、worker任
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2023-07-12 17:34:43
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首先我们通过一个Storm和Hadoop的对比表格，来了解Storm中的基本概念。 接下来我们再来具体看一下这些概念。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。Worker：运行具体处理组件逻辑的进程。Task：worker中每一个spout/bolt的线程称为一个task。在Storm0.8之后，task
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2023-06-25 16:14:10
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1.架构图 如上图，一个kafka架构包括若干个Producer（服务器日志、业务数据、web前端产生的page view等），若干个Broker（kafka支持水平扩展，一般broker数量越多集群的吞吐量越大），若干个consumer group，一个Zookeeper集群（kafka通过Zoo ...
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2021-09-29 10:33:00
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整体架构Storm集群主要包含Nimbus和Supervisor两部分，集群协调依赖于外部Zookeeper。 Storm特性： 1、分布式计算 2、高性能、低延时 3、可扩容 4、高度容错 5、数据可靠（ACK） Nimbus：集群管理中心，支持HA，负责接收客户端提交的拓扑（Topology），将任务分发给Supervisor，并监控Supervisor的运行状态。 Supervisor：集群
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2023-09-30 17:15:09
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1.概述Apache Kafka最早是由LinkedIn开源出来的分布式消息系统，现在是Apache旗下的一个子项目，并且已经成为开源领域应用最广泛的消息系统之一。Kafka社区非常活跃,从0.9版本开始，Kafka的标语已经从“一个高吞吐量，分布式的消息系统”改为"一个分布式流平台"。Kafka和传统的消息系统不同在于:kafka是一个分布式系统，易于向外扩展。它同时为发布和订阅提供高吞吐量它支
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2023-11-21 22:00:00
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目录 特点整体架构ProducerBrokercontrollerTopicPartitionReplicaleaderfollowerzookeeperConsumerConsumer Groupoffset参考站点 特点一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统 1、通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。 2、高吞吐量:即使是非
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2023-10-10 14:24:47
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Kafka 是一个消息系统，原本开发自 LinkedIn，用作 LinkedIn 的事件流（Event Stream）和运营数据处理管道（Pipeline）的基础。现在它已被多家不同类型的公司作为多种类型的数据管道和消息系统使用。Kafka 是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统。主要设计目标如下：以时间复杂度为 O(1) 的方式提供消息持久化能力，即使对 TB 级以上数据也能保证常数时间复杂度
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2023-10-05 21:29:32
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kafka架构介绍2.1 kafka架构介绍2.2 kafka各个组件 2.1 kafka架构介绍图2.1 kafka架构图如图2.1kafka的架构图所示，整体来看，kafka架构中包含四大组件：生产者、消费者、kafka集群、zookeeper集群。2.2 kafka各个组件1、producer 生产者，生产者发送消息到指定的topic下，消息再根据分配规则append到某个partitio
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2023-07-10 17:24:19
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Storm集群，利用了分布式系统中经典的master/slave架构。以下显示的是一个Storm集群，其中master节点为Nimbus，slave节点有四个，称之为supervisor。在传统的master/slave架构中，都是master节点负责任务的接受、分配、监控等管理任务，从节点负责任务的执行。总的来说，storm中的主从架构，基本上也符合这个规则。(以下纯属个人理解)不过storm对
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2023-10-19 05:41:35
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