在我们进行数据处理和分析的过程中，流式计算由于其高效性和实时性变得越来越重要。Apache Storm 是一个广泛应用于流式计算的分布式实时计算框架，能够处理海量数据。然而，在实际应用中，我们也会遭遇许多挑战。本文将详细回顾一个关于 Storm 流式计算的具体问题的解决过程，涵盖问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试以及预防优化等步骤。
### 问题背景
在某商业智能系统中，用户利用
随着互联网的不断发展，行业内对于数据的处理能力和计算的实时性要求都在不断增加，随之而来的是计算框架的升级。经过了十余年开源社区的不断演进，现在计算框架已经从第一代的雅虎开源的Hadoop体系进化到目前主流的Spark框架，这两套框架的计算主要是从强依赖硬盘存储能力的计算发展到了内存计算，大大增强了计算力。下一代计算引擎，也就是第三代计算引擎，将会从计算实时性的角度突破，也就是今天要讲到的Flink
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2023-11-07 01:52:13
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大数据平台storm系列
原创
2018-04-12 16:46:10
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Storm是一个分布式的、容错的实时计算系统，遵循Eclipse Public License 1.0,Storm可以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算，
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2023-04-26 00:26:19
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# 教你如何实现“STORM流式”
Apache Storm 是一个分布式实时计算系统，广泛应用于实时数据处理和数据流计算。作为刚入行的开发者，你可能会对如何使用 Storm 进行流式处理感到困惑。本文将通过一个简单的示例，带领你理解如何使用 Storm 实现流式处理的基本流程。
## 整体流程
在实现 Storm 流式处理之前，我们需要了解整个项目的基本步骤。以下是实现流程的表格：
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原创
2024-09-15 06:41:09
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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
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2019-05-21 18:04:00
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通过简单快速的学习，了解并学会使用storm及相关组件，在遇到问题时，知道如何解决。
原创
2016-08-03 22:03:02
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Storm集群类似于一个Hadoop集群。 然而你在Hadoop的运行“MapReduce job”，在Storm上你运行 “topologies”。 “job”和“topologies”本身有很大的不同，其中一个关键的区别是，MapReduce的工作最终完成，而topologies处理消息永远保持（或直到你杀了它）。Strom集群有主要有两类节点：主节点和工作节点。 主节点上运行一个叫做“N
1 流流（streaming）是一种为无界数据集设计的数据处理引擎，这种引擎具备以下特征：具备强一致性，即支持exactly-once语义。提供丰富的时间工具，如事件时间、处理时间、窗口等。保证系统具有可弹性、伸缩性。同时保证高吞吐、低延迟与容错。支持高级语义，如流式关系型API（SQL）、复杂事件处理（CEP）2 时间在无界数据处理中，主要有两类时间概念：事件时间（Event Time）：事件实
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2023-06-26 15:24:45
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概述Storm是一个流式计算框架，数据源源不断的产生，源源不断的收集，源源不断的计算。（一条数据一条数据的处理）架构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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2023-12-29 22:02:23
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Storm 是一个开源的、大数据处理系统，与其他系统不同，它旨在用于分布式实时处理且与语言无关。了解 Twitter Storm、它的架构，以及批处理和流式处理解决方案的发展形势。
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精选
2016-01-20 10:57:10
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# Storm流式分析入门指南
Apache Storm是一个强大的开源实时计算系统，适合于处理大规模数据流。在这篇文章中，我们将带你一步步实现一个简单的Storm流式分析项目。下面是我们将要遵循的流程。
## 完整流程
| 步骤 | 描述 |
| -------- | ----------------------
安装包准备官网下载最新稳定版本，题主下载的是apache-storm-0.9.5.tar.gz角色分配主机名IP角色hadoop001192.168.0.1Nimbushadoop002192.168.0.2Supervisorhadoop003192.168.0.2Supervisor3. 安装步骤 3.1 安装Strom集群首先要搭建ZooKeeper集群，由于Zook
原创
2015-10-20 11:29:51
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学习内容流式计算 Stream，也就是流，也叫做流式计算。利用 Steam ，可以让 java 以声明性地迭代方式处理集合。元素是特定类型的对象，形成一个队列。 Stream并不会存储元素，而是按需计算。流的来源可以是集合，数组 等。两大特征 Pipelining: 中间操作都会返回流对象本身。 这样多个操作可以串联成一个管道， 如同流式风格（fluent style）。 这样做可以对操作进行优化
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2023-10-12 09:33:20
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1 概述java.util.stream.Stream 接口，表示能应用在一组元素上，一次执行的操作序列，也就是可以对一组数据进行连续的多次操作。Stream在使用的时候，需要指定一个数据源，比如 java.util.Collection 的子类， List 或者 Set都可以，但是 Map 类型的集合不支持。Stream是对集合功能的增强，它提供了各种非常便利、高效的聚合操作，可以大批量数据操作
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2023-09-02 07:14:12
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流式计算简单介绍一下流式计算。流式计算的背景在日常生活中，我们通常会先把数据存储在一张表中，然后再进行加工、分析，这里就涉及到一个时效性的问题。如果我们处理以年、月为单位的级别的数据，那么多数据的实时性要求并不高；但如果我们处理的是以天、小时，甚至分钟为单位的数据，那么对数据的时效性要求就比较高。在第二种场景下，如果我们仍旧采用传统的数据处理方式，统一收集数据，存储到数据库中，之后再进行分析，就可
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2023-11-21 21:18:39
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前提：以下基于 List<Student> 列表进行举例，大家实际使用进行举一反三即可。大同小异，Java8 的流式计算功能很强大，需要大家实际应用中逐渐挖掘更高级的用法。Student 类大致如下：public class Student {
/**
* 学号
*/
private String number;
/**
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2023-08-25 19:28:21
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1 介 绍1.1 流式计算介绍流式大数据计算主要有以下特征：1)实时性。流式大数据不仅是实时产生的，也是要求实时给出反馈结果。系统要有快速响应能力，在短时间内体现出数据的价值，超过有效时间后数据的价值就会迅速降低。2)突发性。数据的流入速率和顺序并不确定，甚至会有较大的差异。这要求系统要有较高的吞吐量，能快速处理大数据流量。3)易失性。由于数据量的巨大和其价值随时间推移的降低，大部分数据并不会持久
本篇文章用Spark Streaming ＋Hbase为列，Spark Streaming专为流式数据处理，对Spark核心API进行了相应的扩展。\\\\ 首先，什么是流式处理呢？数据流是一个数据持续不断到达的无边界序列集。流式处理是把连续不断的数据输入分割成单元数据块来处理。流式处理是一个低延迟的处理和流式数据分析。Spark Streaming对Spark核心API进行了相应的扩展，支持高
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2024-01-05 16:00:20
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一、什么是Spark Streaming？特点在spark streaming这一块，还是使用scala语言比较好一点，因为Java好多api并没有提供，而scala语言把各个功能的模块的api进行封装好了。Spark Streaming makes it easy to build scalable fault-tolerant streaming applications. spark str
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2024-04-08 09:55:17
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