一：简介Kafka作为消息源Spout，Redis作为Bolt存储实时计算的结果。二：启动zookeeper、Kafka服务、Redis服务# 启动redisredis-sever#
原创
2023-05-16 00:03:44
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Storm是一个免费开源、分布式、高容错的实时计算系统。Storm令持续不断的流计算变得容易，弥补了Hadoop批处理所不能满足的实时要求。Storm经常用于在实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式远程调用和ETL [ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。
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2023-12-22 23:22:06
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# 教你实现“冰暴（Ice Storm）示例”
## 一、概述
“冰暴”是一个流行的编程示例，通常用来展示如何处理大量数据流和用户交互。在本教程中，我们将一步步实现一个简单的“冰暴”示例，帮助你理解整个流程。
### 整体流程
在实现“冰暴”的过程中，我们可以将整个过程分为几个主要步骤。以下是步骤表：
| 步骤 | 动作描述 | 使用的技术/工具
LogProcess.java
package mytest;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.
原创
2023-06-06 12:33:19
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一、实时业务指标分析1.业务 业务： 订单系统---->MQ---->Kakfa--->Storm 数据：订单编号、订单时间、支付编号、支付时间、商品编号、商家名称、商品价格、优惠价格、支付金额 统计双十一当前的订单金额，订单数量，订单人数 订单金额（整个网站，各个业务线，各个品类，各个店铺，各个品牌，每个商品架构支付系统+kafka+storm
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2023-12-12 12:44:44
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对于大数据技术进行了一阶段的学习，我从个人的理解角度来对storm做出一定的分析一、storm的原理进行分析1、storm适用的场景A> 流数据的处理---storm可以用来处理源源不断的消息，并将处理后的结果保存到持久化的介质中（持久化的介质可指：MySql、Orcal）B>分布式的RPC---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storm可以作为
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2023-12-22 13:58:28
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对于大数据技术进行了一阶段的学习，我从个人的理解角度来对storm做出一定的分析一、storm的原理进行分析1、storm适用的场景A> 流数据的处理---storm可以用来处理源源不断的消息，并将处理后的结果保存到持久化的介质中（持久化的介质可指：MySql、Orcal）B>分布式的RPC---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storm可以作为
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2023-12-29 23:23:37
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ost36:2181,host37:2181,host38:2181 bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper host34:2181,host36:2181,host37:2181,host38:2181 --
原创
2023-04-20 17:05:30
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t>(NimbusClient.java:36)at backtype.storm.utils.NimbusClient.getConfiguredClient(NimbusClient.java:17)at backtype.storm.utils.Utils.
原创
2023-04-21 01:04:30
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1.依赖<dependency> <groupId>org.apache.curator</groupId...
原创
2022-08-01 20:24:24
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原创
2023-04-26 13:36:09
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# 如何实现Storm与Kafka的集成
在现代大数据处理架构中，Apache Storm和Apache Kafka的结合被广泛使用。Storm是一个实时流处理框架，而Kafka是一个高吞吐量的消息队列。这篇文章将为刚入行的小白详细介绍如何实现Storm与Kafka的集成。
## 整体流程
下面是实现Storm与Kafka集成的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----
原创
2024-10-19 04:37:23
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# Kafka与Storm的配置与集成
## 简述
Kafka是一个分布式流处理平台，它可以用于高吞吐量的数据管道和流式数据处理。Storm则是一个实时计算框架，适合用来处理流式数据。将Kafka与Storm结合，可以实现高效的数据处理与分析。在这篇文章中，我们将深入探讨如何进行Kafka和Storm的配置，提供完整的代码示例，并展示如何利用Mermaid语法展示甘特图与类图。
## 配置K
在当今大数据浪潮中，Storm作为一种强大的流处理框架，广泛用于实时数据处理。而Kafka则是一种高吞吐量的消息队列，可用于构建实时数据流应用。在这个背景下，融合Storm和Kafka的消费能力，成为了很多企业追求高效数据处理的选择。
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[Kafka生产消息]
B --> C[Storm消费者拉取消息]
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。
---
### 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
# Storm 集成 Kafka 的深度解析
Apache Storm 是一个开源的实时计算框架，而 Kafka 是一个分布式流处理平台。将二者结合使用，可以实现高效的数据流处理。在这篇文章中，我们将探讨如何将 Storm 与 Kafka 集成，并通过代码示例来演示具体实现。
## Storm 和 Kafka 的背景
在现代数据处理架构中，实时数据流的处理变得越来越重要。Storm 在处理低
原创
2024-09-16 06:03:13
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Spark streaming 说明文档综述SparkStreaming 是一套框架。 SparkStreaming 是Spark核心API的一个扩展，可以实现高吞吐量，具备容错机制的实时流数据处理。 Spark Streaming 接收Kafka Flume HDFS Kinesis TCP sockets 等来源的实时输入数据，进行处理后，处理结构保存在HDFS，DB ，Dashboard等各
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2023-05-30 23:58:26
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storm是grovvy写的kafka是scala写的storm-kafka storm连接kafka consumer的插件下载地址：https://github.com/wurstmeister/storm-kafka-0.8-plus除了需要storm和kafka相关jar包还需要google-collections-1.0.jar以及zookeeper相关包 curator-f
原创
2015-10-09 16:21:55
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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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前言本文说明的是Kafka的客户端（生产者、消费者）与broker之前的限流，不是kafka的broker间topic副本同步的限流。客户端限流在kafka的官方文档，不叫限流，叫做资源配额：通过对客户端请求进行配额，控制集群资源的使用。主要支持以下两种类型：带宽 (从 0.9 版本开始)请求速率 (从 0.11 版本开始)带宽就是基于每秒传输多少个字节来进行限制；但是，注意，请求速率并不是每秒客
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2023-12-14 12:26:05
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