以下是依次需要完成的安装步骤一、安装JDK1.6二、安装Zookeeper三、安装zeromq-2.1.7四、安装jzmq五、安装Python-2.7.2六、安装unzip七、安装Storm一、下载并安装JDK1.6 并设置环境变量，如：export JAVA_HOME=/opt/java6export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin运行java、javac命令，测试java正
原创
2015-08-11 13:43:07
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Streams, 流流作为storm的核心概念, 定义为无限的tuple序列. 什么是tuple? 命名的value序列, 可以理解成Key/value序列, 每个value可以是任何类型, 动态类型不需要事先声明. &nb
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2016-04-08 10:02:33
614阅读
这章讨论Storm's reliability capabilities, 如何保证从spout emit出来的所有tuple都被正确的执行(fully processed)?What does it mean for a message to be "ful
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2016-04-08 10:06:43
1202阅读
Streams, 流流作为storm的核心概念, 定义为无限的tuple序列. 什么是tuple? 命名的value序列, 可以理解成Key/value序列, 每个value可以是任何类型, 动态类型不需要事先声明. &nb
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2015-08-12 15:14:37
852阅读
Storm学习的HelloWorld1、下载Storm-start(https://github.com/nathanmarz/storm-starter/archive/master.zip)2、进入下载目录，对zip文件解压3、进入解压后的文件目录，修改m2-pom.xml（将twitter4j-core和twitter4j-stream替换为下面的部分） <dependen
原创
2015-08-11 18:32:26
603阅读
这章讨论Storm's reliability capabilities, 如何保证从spout emit出来的所有tuple都被正确的执行(fully processed)?What does it mean for a message to be "ful
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2015-08-26 10:58:34
591阅读
DRPC ,Distributed Remote Procedure Call RPC本身是个成熟和古老的概念, Storm里面引入DRPC主要是利用storm的实时计算能力来并行化CPU intensive的计算DRPC, 只是storm应用的一个场景,&n
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2015-09-02 10:18:57
461阅读
Storm是什么：如果只用一句话来描述storm的话，可能会是这样：分布式实时计算系统。按照storm作者的说法，storm对于实时计算的意义类似于hadoop对于批处理的意义。我们都知道，根据google mapreduce来实现的hadoop为我们提供了map, reduce原语，使我们的批处理程序变得非常地简单和优美。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
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2016-04-08 09:31:40
446阅读
以下是依次需要完成的安装步骤一、安装JDK1.6二、安装Zookeeper三、安装zeromq-2.1.7四、安装jzmq五、安装Python-2.7.2六、安装unzip七、安装Storm一、下载并安装JDK1.6 并设置环境变量，如：export JAVA_HOME=/opt/java6export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin运行java、javac命令，测试java正
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2016-04-08 09:49:40
554阅读
Storm学习的HelloWorld1、下载Storm-start(https://github.com/nathanmarz/storm-starter/archive/master.zip)2、进入下载目录，对zip文件解压3、进入解压后的文件目录，修改m2-pom.xml（将twitter4j-core和twitter4j-stream替换为下面的部分） <dependenc
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2016-04-08 09:59:03
483阅读
DRPC ,Distributed Remote Procedure Call RPC本身是个成熟和古老的概念, Storm里面引入DRPC主要是利用storm的实时计算能力来并行化CPU intensive的计算DRPC, 只是storm应用的一个场景,&n
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2016-04-08 10:10:26
1082阅读
Storm适用场景流聚合：流聚合就是把两个或多个数据流聚合成一个数据流 -- 基于一些共同的tuple字段。builder.setBolt(5,new MyJoiner(),parallelism) .fieldsGrouping(1,new Fields("joinfield1","joinfield2")) .fieldsGrouping(2,new Fields("joi
原创
2015-08-10 17:07:37
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Storm guarantees data processing by providing an at least once processing guarantee. The most common question asked 
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2015-09-08 10:46:50
950阅读
Storm适用场景流聚合：流聚合就是把两个或多个数据流聚合成一个数据流 -- 基于一些共同的tuple字段。builder.setBolt(5,new MyJoiner(),parallelism) .fieldsGrouping(1,new Fields("joinfield1","joinfield2")) .fieldsGrouping(2,new Fields("joi
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2016-04-08 09:41:52
377阅读
Storm guarantees data processing by providing an at least once processing guarantee. The most common question asked 
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2016-04-08 10:12:31
581阅读
首先我们通过一个 storm 和hadoop的对比来了解storm中的基本概念。HadoopStorm系统角色JobTrackerNimbusTaskTrackerSupervisorChildWorker应用名称JobTopology组件接口Mapper/ReducerSpout/Bolt接下来我们再来具体看一下这些概念。a、Nimbus：负责资源分配和任务调度。b、Supervisor：负责接
原创
2015-08-10 15:38:01
395阅读
Storm Topology的并发度Understanding the parallelism of a Storm topologyhttps://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Understanding-the-parallelism-of-a-Storm-topology概念一个Topology可以包含一个或多个worker(并行的跑在不同的machine
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2015-08-26 10:38:23
448阅读
首先我们通过一个 storm 和hadoop的对比来了解storm中的基本概念。HadoopStorm系统角色JobTrackerNimbusTaskTrackerSupervisorChildWorker应用名称JobTopology组件接口Mapper/ReducerSpout/Bolt接下来我们再来具体看一下这些概念。a、Nimbus：负责资源分配和任务调度。b、Supervisor：负责接
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2016-04-08 09:39:48
278阅读
Storm Topology的并发度Understanding the parallelism of a Storm topologyhttps://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Understanding-the-parallelism-of-a-Storm-topology概念一个Topology可以包含一个或多个worker(并行的跑在不同的machine
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2016-04-08 10:04:54
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