昨晚开了一会夜车，两点钟才睡着。今天一大早起来听研三答辩。没有想象中的腥风血雨，答辩现场一片和谐的欢愉画面，果然没有老黄的地方真的会轻松很多，但是老黄绝对是促使我们进步的推动者，有他在的地方我总会提起12分精神全力备战。好了，开始今日份的进步之旅~~~~Storm是一个分布式的实时计算框架，具有可扩展，容错等特性。可以应用于实时计算，在线机器学习等领域。说实话，刚认识storm真的没触及到机器学习
首先整体认识：Hadoop是磁盘级计算，进行计算时，数据在磁盘上，需要读写磁盘；Storm是内存级计算，数据直接通过网络导入内存。读写内存比读写磁盘速度快n个数量级。根据Harvard CS61课件，磁盘访问延迟约为内存访问延迟的75000倍。所以Storm更快。注释：1. 延时 ， 指数据从产生到运算产生结果的时间，“快”应该主要指这个。2. 吞吐， 指系统单位时间处理的数据量。storm的网络
看了许多与本人研究方向有关的论文，经常涉及到SLAM、SFM、MVG、MVS的范畴，这几个部分有很大的相似之处，但侧重点有所不同，所以根据目标所设计的策略有所不同。以下是本人的理解，如果有问题，欢迎在评论区指出、探讨。1.SLAM（Simultaneous Localization and Mapping),也称为CML (Concurrent Mapping and Localization）顾
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2024-01-22 13:00:44
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# 教你实现 Storm 实时数据处理
Apache Storm 是一个分布式、可靠的实时计算系统，可以用来快速处理大量数据流。对于一个刚入行的小白来说，理解如何实现 Storm 实时处理可能有些困难。本文将通过简单易懂的步骤引导你完成这一过程，并且提供必要的代码示例及详尽注释。
## 实现 Storm 实时处理的流程
以下是实现 Storm 实时处理的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-09-23 05:33:11
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消息确认机制： 在数据发送的过程中可能会数据丢失导致没能接收到，spout有个超时时间（默认是3
原创
2022-06-17 09:51:58
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一、基本概念1.相较于hadoop的优势 相对于hadoop而言，strom的优势在于对于应对大数据两的实时数据处理上，因为hadoop在处理大数据过程中高延时的特点使得其面对实时数据缺乏足够的应对策略，目前strom已经被广泛的应用在诸如金融系统，实时推送系统，预警系统，网站统计等多个场景中，他可伸缩性高，不存在数据丢失，高容错性，
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2023-10-07 19:09:53
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036：Stream流1 stream基本概念2 stream流的写法基本演示3 串行流与并行流实现的区别4 stream操作集合1. 使用stream将list转set去重2. 使用stream将list转Map集合3. 使用stream的Reduce求和4. 使用stream的Max查找最大值5. 使用streamMatch条件匹配6. 使用stream过滤条件参数7. 使用stream流s
一个Storm集群的基本组件storm的集群表面上看和hadoop的集群非常像。但是在hadoop上运行的MapReduce的Job的，在storm上运行的是Topology。一个关键的区别在于，一个MapReduce Job最终会结束，但是一个Topology会永远运行下去，除非你显式的杀掉它。在storm的集群上有两种节点：控制节点和工作节点。控制节点上面运行一个后台程序Nimbus,它的作用
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2023-11-08 22:48:59
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本文分为几个模块：1：Storm的原理和基本架构2：Storm的应用场景及实例3：Storm与Spark的比较下面开始介绍，参考资料会列在文章末尾。1：Storm的原理和基本架构（1）原理及核心概念分布式的实时计算系统，能够可信任的处理大量的流式数据，就好比Hadoop对于批量数据进行的处理一样；通常来说，Hadoop能够进行大批量数据的离线处理，但是在实时计算上的表现实在是不尽如人意；而Stor
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2023-12-30 16:53:06
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引言介绍storm之前，我先抛出这两个问题：1.实时计算需要解决些什么问题？ 2.storm作为实时计算到底有何优势？storm简介官方介绍：Apache Storm is a free and open source distributed realtime computation system. Storm makes it easy to reliably process unbounded
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2024-01-29 21:25:04
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storm版本：0.9.0.1 异常描述：拓扑运行一段时间后、个别机器的worker进程会出现time-out重启的情况，而该worker进程重启后，并不能正常工作、在spout不断出现fail、原因不明。将拓扑kill掉、重启该拓扑，则可以正常运转。观察到出现worker time-out重启的情况，通常都出现在cpu load出现一个小峰值的时间点、如下图所示。 且worker重启，90%
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2023-09-06 16:05:51
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如何保持MySQL的一致性
MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种规模的应用程序中。在多用户环境下，保持数据库的一致性非常重要。本文将介绍一些保持MySQL数据库一致性的常用方法，并提供代码示例。
1. 使用事务管理
事务是保证一组数据库操作在逻辑上是一个不可分割的单元的机制。通过使用事务，可以确保操作在成功完成后被提交，否则将被回滚。这样可以避免数据不一致的情况发生。
原创
2023-09-16 17:30:34
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# 实现Python的实时性
## 整体流程
首先，我们需要明确实现Python的实时性的目标和步骤。下面是实现Python的实时性的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ------------------------------------ |
| 1 | 导入所需的库
原创
2024-04-26 07:32:12
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(1)创建带IP地址的数据源GenerateDatapackage storm.uv;import java.io.File;import java.io.FileOutputStream;import java.io.IOException;import java.util.Random;public class GenerateData { public static ...
原创
2021-05-31 18:49:16
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(1)创建带IP地址的数据源GenerateDatapackage storm.uv;import java.io.File;import java.io.FileOutputStream;import java.io.IOException;import java.util.Random;public
原创
2022-02-23 17:08:18
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# Qt调用MySQL时保持实时
在使用Qt开发应用程序时，有时需要将应用程序与MySQL数据库进行实时交互。这可以实现数据的动态更新和实时显示。本文将介绍如何使用Qt调用MySQL数据库，并保持实时更新。
## 准备工作
在开始之前，需要确保已经安装了Qt和MySQL数据库，并且已经在Qt中配置好了MySQL数据库的驱动程序。
## 连接MySQL数据库
首先，我们需要建立与MySQL
原创
2023-08-21 05:19:44
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刚刚接触storm 对于滑动窗口的topN复杂模型有一些不理解，通过阅读其他的博客发现有两篇关于topN的非滑动窗口的介绍。然后转载过来。下面是第一种：Storm的另一种常见模式是对流式数据进行所谓“streaming top N”的计算，它的特点是持续的在内存中按照某个统计指标（如出现次数）计算TOP N，然后每隔一定时间间隔输出实时计算后的TOP N结果。流式数据的TOP N计算的应用场景很多
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2023-12-24 10:29:29
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系统的实时性考处理器的确定性保证的，而不是考处理的越快越好决定的。譬如频率低性能低的51单片机和频率高性能高的coretex-M的ARM做的系统都有可靠性，而基于MMU的更高频率和性能的arm-A却没有实时性，因为理论上由实现虚拟地址空间导致的存储器访问时间是不确定的。
但是在处理代码确定的情况下，处理器频率越高，处理代码需要的时间就越短，当然周期调用的时间也越短，但是t处理代码时间/T周期调用时
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2020-12-08 10:18:00
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# Storm 实时统计订单
## 概述
在现代的电子商务环境中，订单的实时统计对于企业的运营和决策非常重要。为了实现实时统计订单，我们可以使用 Apache Storm，一种分布式实时计算系统。本文将介绍如何使用 Storm 来实时统计订单，并提供相应的代码示例。
## Storm 简介
Storm 是一个开源的分布式实时计算系统，由 Twitter 开发并贡献给 Apache 基金会。
原创
2023-08-11 11:28:37
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# Storm 实时流计算简介
随着大数据时代的到来，实时数据处理变得越来越重要。Apache Storm 作为一个开源的分布式实时计算框架，能够有效处理大量实时数据流。它支持以低延迟的方式执行复杂的数据流任务，为数据分析、机器学习和实时监控等应用场景提供了强大的支持。
### Storm 的核心概念
在学习 Storm 之前，我们需要了解几个核心概念：
1. **拓扑（Topology）
原创
2024-09-21 07:51:49
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