storm的并发机制 storm计算支持在多台机器上水平扩容，通过将计算切分为多个独立的tasks在集群上并发执行来实现。 一个task可以简单地理解：在集群某节点上运行的一个spout或者bolt实例。 topology的组成部分：Nodes(服务器):配置在一个storm集群中的服务器，会执行t
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2016-03-09 19:44:00
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# Storm 并发机制科普文章
Apache Storm 是一个强大的分布式实时计算系统，具备高吞吐量、低延迟的特性，非常适合需要实时处理和分析数据流的场景。在 Storm 中的并发机制是核心组成部分之一，它确保了任务可以在不同的节点上高效地并行处理。本文将介绍 Storm 的并发机制，并通过示例代码来理解其工作原理。
## 并发机制概述
Storm 的并发模型基于分布式计算的原则，为了实
=========================================================声明：由于不同平台阅读格式不一致(尤其源码部分)，所以获取更多阅读体验！！个人网站地址：http://www.lhworldblog.com/========================================================== 一、前述为了提高S
原创
2022-12-30 16:56:07
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概念Workers (JVMs): 在一个物理节点上可以运行一个或多个独立的JVM进程。一个Topology可以包含一个或多个worker(并行的跑在不同的物理机上), 所以worker process就是执行一个topology的子集, 并且worker只能对应于一个topology。Executors (threads): 在一个worker JVM进程中运行着多个Java线程。一...
原创
2022-03-24 09:54:02
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概念Workers (JVMs): 在一个物理节点上可以运行一个或多个独立的JVM进程。一个Topology可以包含一个或多个worker(并行的跑在不同的物理机上), 所以worker process就是执行一个topology的子集, 并且worker只能对应于一个topology。Executors (threads): 在一个worker JVM进程中运行着多个Java线程。一...
原创
2021-07-07 11:15:32
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本文可作为 >一书1.4节的读书笔记在Storm中,一个task就可以理解为在集群中某个
原创
2022-08-18 20:19:55
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大纲：集群部署的基本流程集群部署的基础环境准备Storm集群部署Storm集群的常用操作命令Storm集群的进程及日志查看 1、集群部署的基本流程 集群部署的流程：下载安装包、解压安装包、修改配置文件、分发安装包、启动集群。 注意：所有的集群上都需要配置hosts vi /etc/hosts 192.168.239.128 s
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2023-12-14 12:04:33
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Stream 是 Java8 中处理集合的关键抽象概念，它可以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。 使用Stream API 对集合数据进行操作，就类似于使用 SQL 执行的数据库查询。也可以使用 Stream API 来并行执行操作。简言之，Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。Stream 和 Collection 集合的区别：C
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2023-06-26 15:24:39
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1、Storm简介storm是一个分布式、容错的实时计算系统，起先被托管在GitHub上，遵循Eclipse Public License 1.0 。Storm是由BackType开发的实时处理系统，由Twitter开源2013年，Storm进入Apache社区进行孵化；2014年9月，晋级为Apache顶级项目官网 http://storm.a
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2024-01-09 22:14:27
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场景分析单线程下:加减乘除,全局汇总多线程下:局部加减乘除,持久化DB,多个bolt汇总一个bolt使用场景网站最常用的两个指标:PV(page views)：count (session_id) 即页面浏览量。UV(user views)：
原创
2022-02-24 17:50:08
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场景分析单线程下:加减乘除,全局汇总多线程下:局部加减乘除,持久化DB,多个bolt汇总一个bolt使用场景网站最常用的两个指标:PV(page views)：count (session_id) 即页面浏览量。UV(user views)：count(distinct session_id) 即独立访客数。a）用ip地址分析指访问某个站点或点击某个网页的不同ip的人数...
原创
2021-05-31 18:49:19
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Storm的通信机制
Storm是一个开源的分布式实时计算系统，用于处理大规模的实时数据流。它提供了一个强大的并行计算框架，可以在多台机器上并行处理数据，并具有高可靠性和可扩展性。在Storm中，通信机制起着至关重要的作用，它负责在不同的组件之间传递数据和控制信息。
在Storm中，通信是通过消息传递的方式进行的。当一个组件需要发送数据或控制信息时，它会将消息发送到目标组件。目标组件在接收到消
原创
2023-08-28 11:19:30
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大数据技术基础实验十四：Storm实验——部署Storm 文章目录大数据技术基础实验十四：Storm实验——部署Storm一、前言二、实验目的三、实验要求四、实验原理五、实验步骤1、配置SSH免密登录2、安装ZooKeeper集群3、部署Storm六、最后我想说 一、前言本次实验我们将了解学习有关Storm的一些知识以及如何在虚拟机集群中进行部署。二、实验目的掌握Storm基础简介及体系架构掌握S
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2023-10-07 20:09:27
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=========================================================声明：由于不同平台阅读格式不一致(尤其源码部分)，所以获取更多阅读体验！！个人网站地址：http://www.lhworldblog.com/========================================================== 一、前述Storm
原创
2022-12-30 16:56:19
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Storm集群结构 1.Nimbus 2.Nimbus进程和 Supervisors 进程是无法直接连接和无状态的; 所有的状态维持在Zookeeper中或保存在本地磁盘上。
这意味着你可以
Storm工作原理
Nimbus 负责在集群分发的代码，topo只能在nimbus机器上提交，将任务分配给其他机器，和故障监测。
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2023-09-05 16:23:36
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# 实现Storm通信机制
## 1. 介绍
在Storm中，通信机制是非常重要的一部分，它可以让不同的组件之间进行数据传输和交互。作为一名经验丰富的开发者，我将会教会你如何实现Storm通信机制。
## 2. 流程
首先，我们来看一下实现Storm通信机制的整个流程，可以用以下表格展示：
```mermaid
journey
title Storm通信机制流程图
原创
2024-07-06 03:17:00
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对于Storm，它有一个很重要的特性：“Guarantee no data loss” ——可靠性很显然，要做到这个特性，必须要track每个data的去向和结果。Storm是如何做到的呢——acker机制。先概括下acker所参与的工作流程：Spout创建一个新的Tuple时，会发一个消息通知acker去跟踪；Bolt在处理Tuple成功或失败后，也会发一个消息通知acker；acker会找到发
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2023-07-25 14:38:47
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## Storm可靠机制
Storm是一个流式计算系统，它提供了分布式实时计算的能力，可用于处理实时数据流。在实际应用中，Storm的可靠性机制是非常重要的，它保证了数据的完整性和可靠性。本文将介绍Storm中的可靠机制，并提供一个代码示例来说明其使用方法。
### Storm概述
Storm是一个开源的分布式实时计算系统，它由Twitter公司开发并开源。Storm提供了高吞吐量、低延迟的
原创
2023-09-14 20:49:10
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在python编程中，一般可以通过使用socketserver简化操作并实现并发操作。socketserver实际上是对socket的再封装，在基于tcp的编程中主要是两个循环：1.链接循环，2.通讯循环。链接循环负责tcp的四次握手，建立服务器端和客户端的通信通道，通讯循环负责client端和server端之间进行数据交流，因此在socketserver模块中主要分为两大类来分别解决链接循环
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2023-12-27 12:45:59
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### 实现Storm Ack机制
在Storm中，Ack机制是一种保证数据处理可靠性的重要机制。Ack机制能够确保每条数据都能被正确处理，避免数据丢失或重复处理的情况。对于刚入行的开发者来说，掌握Storm的Ack机制是非常重要的。下面，我将向你介绍如何实现Storm的Ack机制。
#### Ack机制流程
下面是Storm Ack机制的整体流程，我将用表格形式展示出来：
| 步骤 |
原创
2024-01-15 10:11:42
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