随着互联网的发展，信息量爆炸式的增长，人们越来越需要实时获取一些计算信息，离线计算已经不能满足了人们的需求，这时Storm、Flink、Spark Streaming等实时计算框架日益发展起来。本篇文章主要讲述Storm原理架构概述以及入门实践案例的编写。一、Storm架构原理概述1.Storm的优点Storm是一款开源免费的分布式，可容错性，可扩展、高可靠的实时流处理框架，它可以实时处理无界的流
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2023-09-21 07:01:03
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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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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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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 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、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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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、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、Storm集群架构 Nimbus和Supervisors之间所有的协调工作是通过Zookeeper集群。Nimbus进程和Supervisor进程是无法直接连接或无状态的；所有的状态维持在Zookeeper中或保存在本地磁盘上这就意味着我们kill -9 Nimbus或Supervisors进程，而不需要做备份。这种设计使Storm集群具有更好的稳定性，即无耦合性。二、S
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2023-09-23 01:08:08
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基本环境：系统：CentOS 6.5 Storm：1.1.1 JDK：1.8 一、简介Storm最早是由BackType公司开发的实时处理系统，底层由Clojure实现，Clojure也是一门基于JVM的高级面向函数式的编程语言。 2011年Twitter公司收购了BackType公司，便使用Storm帮助企业解决实时海量数据处理的问题。 阿里巴巴，在Storm基础上，使用Java代理C
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2023-11-23 16:43:17
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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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Apache Storm是一个分布式实时计算系统，允许用户在集群上运行流式数据处理应用程序。它的核心原理是将流式数据分割成多个小块，每个小块都会被分配给不同的计算节点进行处理，并且处理结果会被发送到下一个节点，直到达到最终结果。以下是Apache Storm的工作原理：Nimbus 是整个集群的控管核心，负责topology的提交、运行状态监控、任务重新分配等工作。zk就是一个管理者，监
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2024-04-11 08:58:16
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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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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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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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storm 架构与原理 1 storm简介 1.1 storm是什么如果只用一句话来描述 storm 是什么的话：分布式 && 实时 计算系统。按照作者 Nathan Marz 的说法，storm对于实时计算的意义类似于hadoop对于批处理的意义。Hadoop（大数据分析领域无可争辩的王者）专注于批处理｡这种模
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2023-09-14 23:14:17
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目录框架介绍Storm应用场景总结：Storm体系结构Storm组件关系简介举例说明：故障容忍概念三种消息保证机制At Most Once语义At Least Once语义Exactly Once语义数据流分组参考文章Related Posts:框架介绍storm是一个分布式，高容错的实时计算系统，对数据实时计算提供了简单的spout和bolt原语。Storm应用场景总结：数据流处理： 与其它流处
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2023-10-07 19:10:52
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1.Apache Storm 流式计算框架
1.Storm 基础
1.Storm是什么
Hadoop在处理数据的时候，时效性不够，市场期望能够尽快得到处理后的数据。
Storm是一个流式计算框架，数据源源不断的产生，源源不断的收集，源源不断的计算。（一条数据一条数据的处理）
Storm只负责数据的计算，不负责数据的存储。
2013年前后，阿里巴巴基于storm框
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2023-11-04 07:26:10
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Storm：Storm是Twitter开源的分布式实时计算系统，Storm通过简单的API使开发者可以可靠地处理无界持续的流数据，进行实时计算，开发语言为Clojure和Java，非JVM语言可以通过stdin/stdout以JSON格式协议与Storm进行通信。Storm的应用场景很多：实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式RPC、ETL处理，等等。storm的优点是全内存计算，因为内存寻址速
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2023-09-07 16:18:16
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1.storm基本原语spout : 消息源，不停的发送消息到集群中，我们主要的代码实现。bolt : 消息处理节点，可以过滤，集合等，我们主要的代码实现。topology : 整体的分布式计算结构，由多个spout和多个bolt组成。tuple : 一次消息传递的基本单元，消息都封装为tuple，通过spout发送的集群。整体数据流向为从固定数据源读取数据（比如kafka, rock
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2024-01-28 02:44:47
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