回顾：大数据平台技术栈 (ps:可点击查看)，今天就来说说其中的Storm！一、Storm简介1. 引例在介绍Storm之前，我们先看一个日志统计的例子：假如我们想要根据用户的访问日志统计使用斗鱼客户端的用户的地域分布情况，一般情况下我们会分这几步：取出访问日志中客户端的IP把IP转换成对应地域按照地域进行统计Hadoop貌似就可以轻松搞定：map做ip提取，转换成地域reduce以地域
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2024-01-08 21:42:04
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# 学习 Storm 技术体系：从入门到实践
Apache Storm 是一个实时大数据计算系统，广泛用于处理流式数据。在这篇文章中，我将引导你一步步实现 Storm 技术体系，帮助你掌握这个强大的工具。我们将通过以下步骤来完成整个流程。
## 流程概览
以下表格展示了实施 Storm 技术体系的主要步骤：
| 步骤 | 描述 | 代码示例或命令
http://pan.baidu.com/s/1mhzj5XI?qq-pf-to=pcqq.group#path=%252F
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2016-01-17 14:40:00
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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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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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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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大数据技术基础实验十四：Storm实验——部署Storm 文章目录大数据技术基础实验十四：Storm实验——部署Storm一、前言二、实验目的三、实验要求四、实验原理五、实验步骤1、配置SSH免密登录2、安装ZooKeeper集群3、部署Storm六、最后我想说 一、前言本次实验我们将了解学习有关Storm的一些知识以及如何在虚拟机集群中进行部署。二、实验目的掌握Storm基础简介及体系架构掌握S
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2023-10-07 20:09:27
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前言：1、Worker进程间通信原理2、Worker进程间技术(Netty、ZeroMQ)3、Worker 内部通信技术(Disruptor)总结：
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前言：这篇文章，博客主要介绍下Storm中Worker进程间和进程内部通信的原理和技术。整篇内容仅供了解，如有不足或错误请指出。 Worker间的通信经常需要通过网络跨节点进行，Storm使用Zer
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可以很多的 应用场景：实时分析，在线机器学习，持续计算，分布式RPC，ETL等。Storm支持水平扩展，具有高容错性，保证每个消息都会得到处理，而且处理速度很快（在一个小集群中，每个节点每秒都可以处理数以百万计的消息）。Storm的部署和运维都很便捷，而且是可以使用任意的编程语言来开发应用。二、Strom
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2023-08-12 17:45:50
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大屏实时计算深度剖析大屏实时计算深度剖析1. 实时计算应用场景1.1 智能1.2 实时数仓1.3 大数据分析应用2. Flink快速入门2.1 Flink概述2.2 Flink基础案例2.3 Flink部署配置2.4 Flink任务提交3. Flink接入体系3.1 Flink Connectors3.2 JDBC（读/写）3.3 HDFS（读/写）3.4 ES（写）3.5 KAFKA（读/
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2023-09-04 22:36:45
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1、功能说明设计一个topology，来实现对文档里面的单词出现的频率进行统计。整个topology分为三个部分：RandomSentenceSpout：数据源，在已知的英文句子中，随机发送一条句子出去。SplitSentenceBolt：负责将单行文本记录（句子）切分成单词WordCountBolt：负责对单词的频率进行累加2、项目主要流程3、RandomSentenceSp...
原创
2021-07-07 11:16:41
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1、功能说明设计一个topology，来实现对文档里面的单词出现的频率进行统计。整个topology分为三个部分：RandomSentenceSpout：数据源，在已知的英文句子中，随机发送一条句子出去。SplitSentenceBolt：负责将单行文本记录（句子）切分成单词WordCountBolt：负责对单词的频率进行累加2、项目主要流程3、RandomSentenceSp...
原创
2022-03-24 09:54:02
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1. 背景介绍1.1 离线计算是什么离线计算：批量获取数据、批量传输数据、周期性批量计算数据、数据展示；代表技术：Sqoop批量导入数据、HDFS批量存储数据、MapReduce批量计算数据、Hive批量计算数据1.2 流式计算是什么流式计算：数据实时产生、数据实时传输、数据实时计算、实时展示代表技术：Flume实时获取数据、Kafka/metaq实时数据存储、Storm/JStorm实时数据计算
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2024-07-25 20:13:23
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Spark Streming1.什么是sparkStreamingSpark Streaming类似于Apache Storm，用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍，Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点。Spark Streaming支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等等。数据输入后可以用Spark的高度抽象
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2023-08-26 13:47:36
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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 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 Worker：任务工作进程，
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2023-07-14 19:10:37
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1、我的hosts配置# vim /etc/hosts192.168.1.100 storm_zk1
192.168.1.101 storm_zk2
192.168.1.102 storm_zk3
192.168.1.103 storm_nimbus
192.168.1.104&nb
原创
2014-11-20 01:13:46
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Disruptor的来历一个公司的业务与技术的关系，一般可以分为三个阶段。第一个阶段就是跟着业务跑。第二个阶段是经历了几年的时间，才达到的驱动业务阶段。第三个阶段，技术引领业务的发展乃至企业的发展。所以我们在学习Disruptor这个技术时，不得不提LMAX这个机构，因为Disruptor这门技术就是由LMAX公司开发并开源的。LMAX是在英国注册并受到FSA监管（监管号码为50977...
原创
2022-03-24 09:50:16
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# 大数据的Storm技术框架
## 引言
在当今大数据时代，实时数据处理变得至关重要。Apache Storm 是一个开源的分布式计算框架，旨在处理实时数据流。Storm 提供了高性能和可扩展性，使其成为处理大规模流数据的理想选择。在这篇文章中，我们将探讨 Storm 的基本概念、架构、以及如何使用它进行实时数据处理，并提供相关的代码示例。
## Storm的基本概念
Storm 采用"
一、Storm概述
Storm是一个分布式的、可靠的、零失误的流式数据处理系统。它的工作就是委派各种组件分别独立的处理一些简单任务。在Storm集群中处理输入流的是Spout组件，而Spout又把读取的数据传递给叫Bolt的组件。Bolt组件会对收到的数据元组进行处理，也有可能传递给下一个Bolt。我们可以把Storm集群想象成一个由bolt
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2023-06-29 11:37:57
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