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、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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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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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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1微架构分析一旦使用热点分析确定代码中的热点，就可以执行微架构分析来分析代码执行效率，来分析代码通过核心管道的效率。vtune启动分析微架构后，VTune会收集硬件事件，然后，它计算出一组用于指标的预定义比率，帮助分析代码执行级执行性能问题。 微架构分析方法因cpu硬件体系结构有差异。对于“Ivy Bridge” 开头的cpu,采用基于使用自顶向下特征方法的自上
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2023-08-16 21:56:24
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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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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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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
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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一位网友之前面试淘点点的时候被问倒得一个问题至今牵挂，工作两年，由于工作环境的限制，没能接触到一些大数据量的并发工作，也没能有机遇参与复杂系统的设计，而学习复杂或高并发系统的唯一途径就是阅读源码，惭愧的是，至今也只阅读了Tomcat的部分源码，于是他在oschina上贴出问题与互联网猿一同分析。问题描述：让您做一个电商平台，您如何设置一个在买家下订单后的”第60秒“发短信通知卖家发货，您需要考虑的
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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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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一、Swarm介绍 1、Swarm是什么？Swarm是Docker公司自研发的容器集群管理系统，Swarm在早起是作为一个独立服务存在，在Docker Engine v1.12中集成了Swarm的集群管理和编排功能。可以通过初始化Swarm或加入现有Swarm来启用Docker引擎的Swarm模式。Docker Engine CLI和API包括了管理Swarm节点的命令，比如添加、删除节
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2023-07-06 23:42:46
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Apache Storm 简介 Apache Storm 的前身是 Twitter Storm 平台，目前已经归于 Apache 基金会管辖。Apache Storm 是一个免费开源的分布式实时计算系统。简化了流数据的可靠处理，像 Hadoop 一样实现实时批处理。Storm 很简单，可用于任意编程语言。Apache Storm 采用 Cloju
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2023-08-08 11:15:18
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糟糕的软件架构设计给公司带来的负面影响开发团队项目的新成员被复杂性惊呆了，不能够搞清楚状况。这很好的解释了为什么很少有新人在公司里待下来——员工流失率非常高，那些选择留下的人非常努力地工作，项目的压力非常大。规划新的功能会导致极大的恐惧。缓慢的开发周期由于维护代码是一项恐怖的任务，所以即使是最简单的变更或“很小的”缺陷修复都不知道要花多少时间。管理软件开发周期非常难。客户只要等着实现重要的特征，管
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2023-07-22 14:03:59
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钢带生产过程中需要实吋进行有效的质量控制，及时发现不合格产品。嘉恒图像开发的钢带缺陷在线高速自动检测系统实现了对各种钢带表面的孔洞、豁口、裂边等缺陷的检测，有效地对钢带表面质量进行实时监测。一、系统简介钢带表面检测技术主要是利用电荷耦合器（CDD）摄像技术和高速计算机数字图像处理、存储和传输技术，对钢带的表面质量进行实时监测。系统工作原理：给待测钢带背面设置透射光，当有孔洞的钢带经过时，有孔洞的区
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2024-08-16 11:51:06
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SCIM架构的缺陷 转载时请注明出处和作者联系方式：http://blog.csdn.net/absurd 作者联系方式：Li XianJing 更新时间：2007-1-25 在做输入法的过程中，手写输入法倒是出人意料的简单。相反，开始认为最简单的字母输入法，反而给我们出了难题。SCIM...
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2007-01-25 21:50:00
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