目录 Spark Streaming概述一、Apache SparkSpark CoreSpark SQLSpark Streaming二、Spark Streaming处理数据的流程1.数据源2.数据处理3.存储结果三、Spark Streaming工作原理Spark Streaming概述目前对于流式数据实时处理方案主要有两种：一条一条数据的处理，它的实时性很高，亚秒级别，延迟性非常
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2023-09-09 22:07:47
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Storm入门教程：前言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的部署和运维都很便捷，而且更为重要的是可以使用任意编程语言来开发应用。本教程是一本对storm的基础介绍手册，希望帮助所有愿意使用实时流处理框架的技术同仁。一、实时流计算互联网从诞生的第
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2023-05-07 18:42:03
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短短几年时间，大数据这个词便已家喻户晓。但在大数据这个名词被命名之前，人类对数据的搜集与分析已有着悠久的历史。从人工统计分析到电脑/大型机再到今天的分布式计算平台，数据处理速度飞速提高的背后则是整体架构的不断演进。今天大数据架构最火热的莫过于Hadoop，Spark和Storm这三种，而Spark和Storm这两个后起之秀更是抢了不少Hadoop的风头，也让网上逐渐开始有一种声音说Hadoop的日
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2023-08-21 10:32:34
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Q1：什么是hadoop？Hadoop是Apache软件基金会支持可靠的、可扩展的一个开源的分布式计算框架的工程。具体而言，Apache Hadoop软件库是一个允许使用简单编程模型跨计算机集群处理大型数据集合的框架，其设计的初衷是将单个服务器扩展成上千个机器组成的一个集群为大数据提供计算服务，其中每个机器都提供本地计算和存储服务。 Hadoop工程包括以下模块：Hadoop
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2024-06-17 14:12:36
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strom经典图谱：strom基础TopologiesStreamsSpoutsBoltsStreamgroupingsReliabilityTasksWorkersConfiguration1、Topologies一个topology是spouts和bolts组成的图，通过streamgroupings将图中的spouts和bolts连接起来，如下图：一个topology会一直运行直到你手动ki
原创
2018-09-13 22:41:02
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反压机制（BackPressure）被广泛应用到实时流处理系统中，流处理系统需要能优雅地处理反压（backpressure）问题。反压通常产生于这样的场景：短时负载高峰导致系统接收数据的速率远高于它处理数据的速率。许多日常问题都会导致反压，例如，垃圾回收停顿可能会导致流入的数据快速堆积，或者遇到大促或秒杀活动导致流量陡增。反压如果不能得到正确的处理，可能会导致资源耗尽甚至系统崩溃。反压机制就是指系
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2024-05-24 23:30:44
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Flink全景图实时处理框架StromStrom是第一代实时处理框架，基于流处理，数据吞吐量和延迟上效果不理想，只支持at least once和at most once，不能保证精确一次性，在数据准确性上存在不足SparkStreaming第二代实时处理框架，基于mini-batch思想，每次处理一小批数据，一小批数据包含多个事件，以接近事实处理效果，概况性来说是微批次、准实时Flink第三代实
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2024-02-03 09:45:18
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Strom部署安装[root@python ~]# ifconfigeth0 Link encap:Ethernet HWaddr00:0C:29:1D:C6:CC inet addr:10.0.0.9 
原创
2016-11-01 00:33:38
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在进群生产环境下运行Topology和在本地模式下运行非常相似。下面是步骤：
1、定义Topology（如果使用Java开发语言，则使用TopologyBuilder来创建）
2、使用StormSubmitter向集群提交Topology。StormSubmitter有三个参数，Topology的名字，Topology的配置，和Topology本身。下面是例子：
Config co
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2015-08-04 13:32:00
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Java Storm 父子
## 引言
随着大数据时代的到来，对实时数据处理和分析的需求越来越迫切。在这个背景下，Apache Storm 应运而生。作为一个分布式实时计算系统，Storm 提供了高效可靠的数据流处理能力，广泛应用于实时分析、事件处理、机器学习等场景。
在 Storm 中，一个拓扑（Topology）代表了一个实时计算任务的逻辑模型。一个拓扑由多个组件（Component）组
原创
2024-01-08 11:22:08
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进程状态是指操作系统中对进程进行管理时，为进程指定了几种状态。以便于给进程分配相应的资源。最初只分了运行，等待，就绪三种状态。 运行态指的是这个进程所需要的所有资源都已经配足了，并且给它CPU资源，此时就属于运行状态。 就绪态指的是其他所有资源，只缺CPU资源，这种状态是一种万事俱备只欠东风的状态。 等待态指的是缺其他资源，也没CPU资源，与外设有交互，或者等待指令之类的状态。三态转换关系运行状
# 实现 Storm 集群架构的指南
Apache Storm 是一个流式处理框架，适合于实时数据处理的需求。在这篇文章中，我们将会为初学者提供步骤指南，帮助他们实现一个 Storm 集群架构。我们将通过一个表格和详尽的步骤分解来完成这一目标。最后，我们还会用类图和旅行图的形式来展示整个流程。
## 实现 Storm 集群架构的步骤
| 步骤编号 | 步骤描述 | 完成情
原创
2024-10-09 05:05:33
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从n个数中取m个使得乘积最大？问题描述 对于n个数，从中取出m个数，如何取使得这m个数的乘积最大呢？ 输入格式 第一行一个数表示数据组数 每组输入数据共2行： 第1行给出总共的数字的个数n和要取的数的个数m，1<=n<=m<=15， 第2行依次给出这n个数，其中每个数字的范围满足:a[i]的绝对值小于等于4。输出格式 每组数据输出1行，为最大
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2024-09-06 10:07:46
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# 实现 Storm 数据分析的完整指南
Apache Storm 是一个开源的实时计算系统，它能够处理大规模流式数据。对于初学者来说，理解 Storm 是如何工作的以及如何实现数据分析可能有些困难。本文将为你详细讲解如何使用 Storm 进行数据分析，分步骤指出每一步所需的代码，并对其进行注释。此外，本文还会包含序列图以帮助你更好地理解 Storm 的工作流程。
## 整体流程
首先，我们
文章目录1.环境2.PG-Strom启动3.如何自定义一个Custom Scan？1.环境硬件：CentOS7，3.10.0-1160.49.1
原创
2023-04-06 14:23:39
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在Kubernetes（K8S）中使用Storm（Storm）可以帮助我们构建高可靠、高性能的流数据处理应用程序。Storm是一个开源的分布式实时计算系统，可以用于处理大规模的实时数据流。通过将Storm与Kubernetes集成，我们可以更好地管理和部署我们的Storm应用程序。
首先，让我们了解一下如何在K8S中使用Storm。下面是整个过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- |
原创
2024-03-05 15:29:45
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高性能的服务器的架设 对于高性能网站 ,请求量大,如何支撑?1方面,要减少请求对于开发人员----合并css, 背景图片, 减少mysql查询等. 2: 对于运维 nginx的expires ,利用浏览器缓存等,减少查询.3: 利用cdn来响应请求 4: 最终剩下的,不可避免的请求----服务器集群+负载均衡来支撑. 所以,来到第4步后,就不要再
指定路径下文件中的内容: 程序运行结果:
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2023-05-31 18:44:15
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官方文档：http://storm.apac...
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2021-08-13 14:13:41
138阅读
上代码: 多数据源 增加过滤器
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2017-04-06 23:18:00
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