一、storm概述 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。对
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2024-06-14 22:02:50
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目录前言：1、集群部署的基本流程2、Storm常用操作命令（了解）3、Storm集群的进程及日志熟悉（知道对应的日志的位置出了问题知道去哪找原因）4、Storm源码目录分析（重要）总结： 目录前言：这里先简单说一下Storm的安装的主要步骤，还会介绍下Storm的常用的操作指令以及各个进程对应的日志信息，之后会简单介绍下Storm的源码目录。1、集群部署的基本流程集群部署的流程：下载安装包、解压
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2023-10-08 09:15:06
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目的 1> 熟悉分布式大数据流式处理的概念和常用技术； 2> 了解开源分布式流式处理平台 Storm 的相关知识； 3> 掌握 Linux 下的 Storm 安装步骤、配置方法和运行管理； 4> 测试 Storm 相关实例参数以及各种指标。
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2023-10-10 20:56:00
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Java应用开发好多年，随着公司架构的变更，初步接触实时数据计算，从初期的Storm，到现在的Flink，开始对实时数据计算产生了深厚的兴趣，虽然目前主流实时开发架构选择都是Flink，但是前期Storm依旧遗留了一下工程，在搭建Storm集群过程中也是耗费了一下时间，简单的把Storm集群搭建过程记录下来，希望帮到有需要的人Strom集群搭建涉及三个概念：Zookeeper、Nimbus、Sup
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2023-12-13 12:51:41
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简介Storm是一个开源的分布式实时计算框架。特点支持水平横向扩展高容错性，通过ack机制每个消息都不丢失（好奇该特性如何实现）处理速度快，每个节点每秒处理超过一百万个元组（tuples）其他各编程语言支持友好支持本地模式支持图形化界面管理与其他计算框架比较MapReduce（Hadoop家族组件）：批处理，适合海量离线处理场景Spark Streaming：并非真正意义上的流处理，而是微批处理，
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2023-11-12 14:48:23
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一个topology的启动包括了三个步骤1)创建TopologyBuilder，设置输入源，输出源2)获取config3)提交topology（这里不考虑LocalCluster本地模式）以storm.starter的ExclamationTopology为例：public static void main(String[] args)throws Exception {
TopologyBuil
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2023-08-13 14:05:04
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Storm 的并行度详解Storm 的并行度是非常重要的，通过提高并行度可以提高storm 程序的计算能力。那strom 是如何提高并行度的呢？Strom 程序的执行是由多个supervisor 共同执行的。supervisor 运行的是topology 中的spout/bolt tasktask  
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2023-12-13 21:31:39
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基础知识Storm 是一个分布式的，可靠的，容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。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。你可以想象一下，一个 Storm 集群就是在一连串的 bolt 之间转换 spout 传过
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2023-11-08 21:39:14
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Storm UI ——本文主要解释下storm ui上各项属性的含义。通过http://UI_Server:8080可以打开Storm Web UI看看Storm集群的状态。1. mainpage 首页主要分为3块: a. Cluster Summary version：
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2023-05-18 14:24:41
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第一部分：Storm的集群模式简介： 由Nimbus主节点发送 搭建过程介绍: 一、 单机版 环境准备： Java 6+ Python 2.6.6+ // python -V 查看版本 搭建过程：1.解压storm压缩包，在里面新建logs的文件。 2.通过查看help获取帮助执行。./bin/storm help 3.启动zk并设置日志输出：./bin/storm dev-zoo
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2023-12-31 21:24:18
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在本文中，我想分享一下如何解决“storm UI说明”的问题。随着数据流处理变得越来越流行，Apache Storm作为一个开源的实时计算系统，逐渐被广泛应用于数据分析和实时应用程序中。然而，确保能够有效地使用Storm UI进行监控和管理却是一个需要重点关注的方面。以下是我在解决相关问题时的思考与总结。
### 背景定位
在大规模数据处理的场景中，Apache Storm被广泛使用，它能够处理
在使用Apache Storm时，用户往往会遇到一个常见问题：Storm UI端口无法访问。这个问题不仅影响到开发者对作业监控和调试的效率，还可能导致对集群状态的误判，从而影响到业务的运行。当然，我们需要针对这个问题进行细致的排查和调试。
## 背景定位
在一个典型的Storm集群中，UI端口是用来展示作业、拓扑和相关资源的一种非常重要的监控工具。如果Storm UI不可访问，用户将无法获取实
1、集群部署的基本流程集群部署的流程：下载安装包、解压安装包、修改配置文件、分发安装包、启动集群 注意： 所有的集群上都需要配置hosts vi /etc/hosts 192.168.239.128 storm01 zk01 hadoop01 192.168.239.129 storm02 zk02 hadoop02 192.168.239.130 storm03 zk03 hadoop032、集
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2023-11-03 13:52:50
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先整体介绍一下搭建storm集群的步骤： 设置zookeeper集群安装依赖到所有nimbus和worker节点下载并解压storm发布版本到所有nimbus和worker节点配置storm.yaml启动相关后台进程 1 首先配置zookeeper集群
我们知道storm通过zookeeper来协调整个集群。zookeeper不是用来做
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2024-08-16 11:25:23
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什么是因果集群?因果集群是下一代多站点复制技术。它支持数据中心的分布式系统集群模型。借助于因果集群技术，可以让远程工作团队成员体验到更卓越的性能和更健壮的复制功能，确保您的团队始终以高效状态工作。因果集群的特性因果集群并不新鲜。但对于采用这种技术的半导体公司来说，却有着很大的益处。安全通过应用因果集群，可保证核心服务器始终可用，它们为事务处理提供了一个容错的平台，这样可以使
# 基于 Storm 的用户界面 (UI) 打开与操作
Apache Storm 是一个开源的分布式实时计算系统，广泛应用于大数据处理与流媒体分析。在数据流的处理上，Storm 可以提供高吞吐量、低延迟的优点。而为了使 Storm 的数据处理更加直观，许多开发者开始探索如何快速打开其用户界面（UI）。本文将探讨 Storm 的 UI 是如何工作的，并展示一些相关的代码示例，同时使用类图和饼状图来
# 如何实现 Apache Storm UI：新手指南
Apache Storm 是一个开源实时计算框架，它能够处理不断流入的数据。Storm 提供了一个用户界面（UI），用于监控和管理 Storm 拓扑。在本篇文章中，我将带领你逐步实现 Apache Storm UI，希望能帮助你快速上手。
## 实现 Apache Storm UI 的流程
以下是实现 Apache Storm UI 的
2.1 Storm编程模型 2.1.1 元组（Tuple）元组（Tuple），是消息传递的基本单元，是一个命名的值列表，元组中的字段可以是任何类型的对象。Storm使用元组作为其数据模型，元组支持所有的基本类型、字符串和字节数组作为字段值，只要实现类型的序列化接口就可以使用该类型的对象。元组本来应该是一个key-value的Map，但是由于各个组件间传递的元组的字段名称已经事
Storm-0.10.0 集群安装和配置 最近要做毕业设计，需要用到storm流式计算架构，工欲善其事必先利其器，第一步当然是配置环境，借鉴师姐的总结加上自己在实战中的理解，总结出此步骤 1. 所需的安装包和版本 安装在home的storm下，路径均为 /home/qj/storm/ 2. &n
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2023-12-26 17:50:24
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一、storm集群环境部署1、集群环境下storm包部署：（1）必须将项目依赖的本地lib目录下的jar包放入集群子节点apache-storm-2.0.0 安装目录的lib-worker 和extlib目录下，和主节点的extlib目录下。否则报ClassNotFoundException: org.springframework.context.ApplicationContext （lib
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2023-08-03 15:16:55
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