一、Storm1.1 简介Storm 是一个开源的分布式实时计算框架，可以以简单、可靠的方式进行大数据流的处理。通常用于实时分析，在线机器学习、持续计算、分布式 RPC、ETL 等场景。Storm 具有以下特点：支持水平横向扩展；具有高容错性，通过 ACK 机制每个消息都不丢失；处理速度非常快，每个节点每秒能处理超过一百万个 tuples ；易于设置和操作，并可以与任何编程语言一起使用；支持本地模
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2024-07-08 15:40:56
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Storm中有以下几个基本概念： 1. Topologies 拓扑 2. Streams 流 3. Spouts 数据源（喷嘴） 4. Bolts 数据流处理组件（螺栓） 5. Stream groupings 流分组 6. Reliability 可靠性 7. Tasks 任务 8. Workers 工作者Topologies（拓扑） Storm topology是对实时逻辑处
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2023-10-26 17:39:21
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# Storm Jar 参数：在流处理中的应用与优化
## 什么是 Storm Jar
Apache Storm 是一个分布式实时计算系统，能够处理大量的数据流。Storm 的应用场景非常广泛，包括实时数据分析、在线机器学习、在线监测等。在 Storm 的环境中，Jar 文件用于打包编译后的代码及其依赖，从而使得 Storm 能够分发和执行这些代码。
在使用 Storm 时，了解如何配置 J
2.1 Storm编程模型 2.1.1 元组（Tuple）元组（Tuple），是消息传递的基本单元，是一个命名的值列表，元组中的字段可以是任何类型的对象。Storm使用元组作为其数据模型，元组支持所有的基本类型、字符串和字节数组作为字段值，只要实现类型的序列化接口就可以使用该类型的对象。元组本来应该是一个key-value的Map，但是由于各个组件间传递的元组的字段名称已经事
1、使用rebalance命令动态调整并发度Storm计算以topology为单位，topology提交到Storm集群中运行后，通过storm rebalance 命令可对topology进行动态调整。比方添加Topology的worker数，改动Bolt。Spout的并行运行数量 parallelism等，从而实现topology的动态调整，达到弹性计算的目的。（当然调整时要配合监控模块）基本
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2023-08-30 16:21:03
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Hadoop(大数据分析领域无可争辩的王者)专注于批处理。这种模型对许多情形(比如为网页建立索引)已经足够，但还存在其他一些使用模型，它们需要来自高度动态的来源的实时信息。为了解决这个问题，就得借助 Nathan Marz 推出的 Storm(现在在 Twitter 中称为 BackType)。Storm 不处理静态数据，但它处理预计会连续的流数据。考虑到 Twitter 用户每天生成 1.4 亿
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2023-12-19 21:45:43
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Supervisor 参数调整修改${STORM_HOME}conf/storm.yaml文件内容supervisor变更参数slots 配置：
若storm host仅仅执行supervisor(不包含nimbus)时，slots数目 = (Memory GB - 1 )若同时包含了storm nimbus、ui、supervisor时，slots = (Memory GB - 1 )sup
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2023-06-25 14:35:36
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Storm系列二： Storm拓扑设计在本篇中，我们就来根据一个案例，看看如何去设计一个拓扑， 如何分解问题以适应Storm架构，同时对Storm拓扑内部的并行机制会有一个基本的了解。本章代码都在：git@github.com:zyzdisciple/storm_study.git项目下的 user_behavior包下。问题案例有这样一种场景，在前端存在会话，我们会不断收到来自前端的消息，消息包
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2023-07-09 23:21:31
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1、什么是stormStorm是一个分布式的、高容错的实时计算系统。Storm对于实时计算的的意义相当于Hadoop对于批处理的意义。Hadoop为我们提供了Map和Reduce原语，使我们对数据进行批处理变的非常的简单和优美。同样，Storm也对数据的实时计算提供了简单Spout和Bolt原语。Storm适用的场景：(1)、流数据处理：Storm可以用来用来处理源源不断的消息，并将处理之后的结果
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2023-10-27 11:24:10
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storm的配置文件在${STORM_HOME}/conf/storm.yaml。下面详细说明storm的配置信息。 java.libary.path:storm本身依赖包的路径，有多个路径的时候使用冒号隔开 storm.local.dir:storm使用的本地文件系统的目录，storm进程必须对该目录拥有可写的权限 storm.zookeeper.servers:storm集群对应的z
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2023-07-02 22:50:32
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# 如何调整 Storm JVM 参数
## 简介
在Storm中，调整JVM参数可以优化性能和资源管理。本文将向你介绍如何进行这个过程。
## 流程概述
调整Storm的JVM参数主要包括以下几个步骤：
1. 了解JVM参数
2. 确定需要调整的参数
3. 修改Storm配置文件
4. 重新启动Storm集群
下面将详细解释每个步骤，并提供相应的代码示例。
## 步骤详解
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原创
2023-10-15 13:42:27
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安装备份 mv /export/servers/storm/conf/storm.yaml /export/servers/storm/conf/storm.yaml.bak修改 vi /export/servers/storm/conf/storm.yaml#指定storm使用的zk集群
storm.zookeeper.servers:
- "node1"
- "nod
一、import 会把目标文件内容包含到当前文件里，并执行。这里涉及__name__变量的用法，1、__name__在当前文件里值为__main__2、在引入文件杯包含至当前文件时，值为被引入文件名 二、语法import A （使用时需带A.B形式）from A import B （可直接使用B）from A import * (此时A包里
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2023-07-02 22:32:14
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一、Storm概述
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。我们能够把Storm集群想象成一个由bolt组件组成的链条集合。数据在这些链条上传输。而bolt作为链条上的节点来对数据进行处理。 &n
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2023-07-14 10:19:27
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1、安装配置 jdk、python、zookeeper2、下载storm http://storm.apache.org/releases/1.1.0/Setting-up-a-Storm-cluster.html3、解压到服务器4、配置storm.yaml （$STORM_PATH/conf/storm.yaml）Storm 的安装包中包含一个在 conf 目录下的&nb
在Storm的集群里面有两种节点：控制节点和工作节点,控制节点上面运行Nimbus进程，Nimbus负责在集群里面分配计算任务，并且监控状态。每一个工作节点上面运行Supervisor进程,Supervisor负责监听从Nimbus分配给它执行的任务，Nimbus和Supervisor之间的所有协调工作都是通过Zookeeper集群完成。 Storm集群结构图 T
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2023-08-15 13:43:16
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一、Storm总体架构客户端提交Topology代码到Nimbus。Nimbus针对该Topology建立本地的目录，Nimbus中的调度器根据Topology的配置计算Task，并把Task分配到不同的Worker上，调度的结果写入Zookeeper中。Zookeeper上创建assignments节点，存储Task和Supervisor中Worker的对应关系。在Zookeeper上创建wor
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2023-07-05 23:43:44
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在默认情况下，交换机在接口上收到任何数据包，将尽全力转发，只有在硬件性能不足的情况下，才会丢弃数据包。在某些时候，由于协议错误，配置错误或人为***，导致网络流量增大时，将影响网络的性能，在这种情况下，需要在交换机上限制流量占用接口的带宽，则可以使用Storm control来实现。Storm control可以在交换机接口上限制broadcast,，multicast,以及unicast的流量带
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2023-09-18 21:27:13
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http://lbxc.iteye.com/blog/1522318 --参考文章http://blog.csdn.net/rong_89/article/details/39473917 --参考文章
原创
2021-08-10 16:35:44
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Storm配置类型Storm有大量的配置，可以调整Nimbus、Supervisor、拓扑运行的参数，大部分是可以进行调节的，但是也有少部分配置是不能修改的系统配置。每个配置会有一个默认值，该值定义在Storm代码库的defaults.yaml文件中。在Nimbus和Supervisor的类路径中定义一个storm.yaml文件，可以覆盖这些配置值。使用StormSubmitter提交拓扑的时候，
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2023-10-19 11:19:35
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