一. 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，有关调度相关的信息存储到ZooKeeper集群中，架构如下图所示Nimbus Storm集群的Master节点，负责分发用户代码，指派给具体的Supervisor节点上的Worker节点，去运行Topology对应的组件（Spout/Bolt）的Task。Supervisor Storm集群
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2023-07-10 13:15:29
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Apache Storm简介Storm是一个分布式的，可靠的，容错的数据流处理系统。Storm集群的输入流由一个被称作spout的组件管理，spout把数据传递给bolt， bolt要么把数据保存到某种存储器，要么把数据传递给其它的bolt。一个Storm集群就是在一连串的bolt之间转换spout传过来的数据。Storm组件在Storm集群中，有两类节点：主节点master node和
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不再与物理线程对应，同一个spout/bolt的task可能会共享一个物理线程，该线程称为executo
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2023-10-13 16:18:25
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Strom集群结构是有一个主节点（nimbus）和多个工作节点（supervisor）组成的主从结构，主节点通过配置静态指定（还有一种主从结构是在运行时动态选举，比如zookeeper）。通常这种主从结构存在出现单点故障的风险，Storm通过特殊处理规避这种风险，后面将解释Storm的半容错结构。 nimbus与supervisor都是Storm提供的后台守护进程，之间的通信是结合Zookeep
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2023-11-01 16:26:35
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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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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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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 
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2023-07-17 13:29:27
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一、Storm的简介官网地址：http://storm.apache.org/2013年，Storm进入Apache社区进行孵化， 2014年9月，晋级成为Apache顶级项目。 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
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2023-09-26 19:05:38
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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
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2023-10-23 17:20:25
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一、Storm 集群的框架Storm 集群遵循主/从（Master/Slave）结构，通过配置文件指定主节点（Nimbus）。Storm 集群由一个主节点（Nimbus）和一个或者多个工作节点（Supervisor）组成。除 Nimbus 和 Supervisor 之外，还需要一个 Zookeeper 实例（Zookeeper 实例可以由一个或者多个节点组成）。Nimbus 和 Superviso
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2024-01-31 22:36:26
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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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文章目录Storm介绍为什么用storm？Storm的核心组件storm特征Storm 架构设计与Hadoop架构对比storm与MapReduce区别storm与Spark Streaming区别Storm计算模式Storm 任务提交流程Storm 本地目录树Storm Zookeeper目录树 Storm介绍Storm是Twitter开源的分布式实时大数据处理框架，最早开源于github，从
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2023-12-08 18:43:49
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在现代的软件系统中，特别是当处理高流量和复杂数据处理时，使用“LabVIEW Storm架构”成为一种流行选择。这种架构结合了LabVIEW的高效开发环境与Storm的实时流处理能力，带来了极大的灵活性。本文将详细探讨如何解决LabVIEW Storm架构中的一些常见问题。
## 背景描述
为了更好地理解LabVIEW Storm架构的应用和问题，我先简单描述一下操作流程。以下是我们采用的流程
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 
一、原理介绍Strom的结构 Storm与传统关系型数据库 传统关系型数据库是先存后计算，而storm则是先算后存，甚至不存 传统关系型数据库很难部署实时计算，只能部署定时任务统计分析窗口数据  
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2023-09-13 16:58:16
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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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一 安装单机安装集群安装
二 简介 分布式&实时计算系统 一次初始化，持续计算，使用zeromq（netty）作为底层消息队列
三 架构 Strom采用主从结构，由Nimbus和Supervisor组成，Nimbus进程运行在集群的主节点，负责任务的指派和分发，Supervisor运行在集群
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2023-10-13 14:49:09
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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架构图：nimbus：负责资源调度和任务分配supervisor：接受nimbus分配的任务，启动和停止属于自己管理的worker进程worker：运行具体处理组件的逻辑task：worker中每一个spout／bolt的线程称为一个task，在storm0.8之后，task不再与物理线程对应，同一个spout\bolt的task可能会共享一个物理线程，该线程称为excutorstorm
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2024-01-10 21:47:05
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