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 是一个分布式的，可靠的，容错的数据流处理系统。下面我将分别从storm的整体架构以及部分原理进行讲解。一、基本的概念storm中服务器节点分为主节点和从节点,Nimbus为主节点和Supervisor为从节点。以及若干组件构成。下面为对一些术语进行简单的介绍: Nimbus：主节点，是一个调度中心，负责分发任务 Supervisor：从节点，任务执行的地方 Worker：任务工作进程，
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2023-07-14 19:10:37
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2021-08-06 19:07:00
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2评论
# 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
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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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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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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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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第一章SDN定义如下：SDN是一种新兴的基于软件的网络架构及技术，其最大的特点在于具有松耦合的控制平面与数据平面、支持集中化的网络状态控制、实现底层网络设施对上层应用的透明。SDN和NFV：ONF（开发网络基金会）从用户角度定义SDN架构，ETSI（欧洲电信标准化协会）从网络运营商角度出发提出的NFV（网络功能虚拟化）架构。ONF提出的SDN架构图如下：分为三层：应用层---包括各种不同的业务和应
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2023-06-02 20:00:15
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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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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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大家好，我是独立开发者Larry～当一个想法在你的脑海中越来越清晰的时候，想要把它实现为产品的意愿也会逐渐增强，这个时候你需要做的就是把产品的内容信息尽可能构架完善，用流程图、思维导图、组织结构图或者站点地图都是不错的选择，而且这类工具也很多，不过每个的侧重点不尽相同。今天就给大家推荐几个不错的工具供你选择，我个人比较喜欢Whimsical系列，感兴趣的朋友可以试试。http://D
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2023-07-18 00:29:59
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一、storm 基本概念 对比Hadoop的批处理，Storm是个实时的、分布式以及具备高容错的计算系统。同Hadoop一样Storm也可以处理大批量的数据，然而Storm在保证高可靠性的前提下还可以让处理进行的更加实时；也就是说，所有的信息都会被处理。Storm同样还具备容错和分布计算这些特性，这就让Storm可以扩展到不同的机器上进行大批量的数据处理。他同样还有以下的这些特性： 易于扩展
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2023-06-26 15:24:52
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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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大家好，我是石头哥。当我们想用一张或几张图来描述我们的系统时，是不是经常遇到以下情况：对着画布无从下手、删了又来？如何用一张图描述我的系统，并且让产品、运营、开发都能看明白？画了一半的图还不清楚受众是谁？画出来的图到底是产品图功能图还是技术图又或是大杂烩？图上的框框有点少是不是要找点儿框框加进来？布局怎么画都不满意……如果有同样的困惑，本文将介绍一种画图的方法论，来让架构图更清晰。先厘清一些基础概
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2023-10-30 20:58:32
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BI报表系统其实和业务系统都是在一个模式上进行开发的，都是选择瀑布模型的一种核心流程，也就是说加入了系统公司，需求分析还有系统设计等等，两者所选择的模式相同，但是最终所体现出来的效果是完全不一样的，数据类的系统有可能会出现上线过时的一种问题，那么最好的解决方式就是缩短项目的周期，那么它到底有着什么样的一些特点呢? 功能需求 BI报表系统本身就有功能需求的效果，但是功能需求也存在着变更的需要
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2024-10-28 20:36:41
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Storm是基于数据流的实时处理系统，提供了大吞吐量的实时计算能力。通过数据入口获取每条到来的数据，在一条数据到达系统的时候，立即会在内存中进行相应的计算；Storm适合要求实时性较高的数据分析场景。
1.Storm框架 上面这幅图是Stom框架图，和很多分布式系统一样，基于zk作为集群配置运行的元数据基础平台。
nimbus和supervisor是服务器端守护进程。
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2023-07-16 20:22:57
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# 如何实现“企业数据架构图 技术架构图 业务架构图”
## 1. 流程概述
在实现“企业数据架构图 技术架构图 业务架构图”时，我们可以通过以下步骤来完成整个流程：
```mermaid
journey
title 实现架构图流程
section 准备工作
开发者准备数据
小白学习基础知识
section 绘制企业数据架构图
原创
2024-03-20 05:52:02
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