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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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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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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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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# 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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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.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 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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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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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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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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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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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、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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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
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 
