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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
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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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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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.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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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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目录什么是窗口函数窗口函数的实现原理窗口函数使用场景常用的窗口函数有：1. 窗口排序函数：ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()；2. 窗口聚合函数：SUM()、MIN()、MAX()、AVG()；3. LAG()4. LEAD()5. FIRST_VALUE()6. LAST_VALUE()7. NTILE()什么是窗口函数窗口函数是 SQL 中一类特别的函
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2023-09-28 13:16:47
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一、Storm Storm是一个实时的可靠地分布式流计算框架。一个典型的大数据实时计算应用场景：从Kafka消息队列读取消息（可以是logs,clicks,sensor data）；通过Storm对消息进行计算聚合等预处理；把处理结果持久化到数据库或者HDFS做进一步深入分析。 Storm中分为Topology开发和Trident开发，Trident是一种高度抽象的实时计算模型，是一种有状态的流式
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2024-07-03 16:41:26
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前言
spark与hadoop的比较我就不多说了，除了对硬件的要求稍高，spark应该是完胜hadoop（Map/Reduce）的。
storm与spark都可以用于流计算，但storm对应的场景是毫秒级的统计与计算，而spark（stream）对应的是秒级的。这是主要的差别。
一般很少有对实时要求那么高的场景（哪怕是在电信领域），如果统计与计算的周期是秒级的话，spark的性能是要优于storm
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2023-12-18 19:01:55
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序言 语言无关性： Storm的topology和消息处理组件(Bolt)可以用任何语言来定义， 这一点使得任何人都可以使用storm.这里将说明下StormI在Java中的使用,java程序是基于Springboot.这最重要的是storm如何拆解任务.其它的都是流程化的东西整合思路Topology作为主进程控制着spout、bolt线程的运行，他们相当于独立运行的容器分布于storm集群中的各
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2023-10-27 12:16:01
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# Kafka和Storm的工作流程及实现
在现代数据处理领域，Apache Kafka和Apache Storm是一对非常实用的工具，用于处理大规模的实时数据流。Kafka是一个高吞吐量的分布式消息队列，而Storm是一个实时计算框架。本文将详细讲解如何使用Kafka和Storm进行数据的生产和消费，并通过完整的示例代码帮助您理解每个步骤。
## 一、整个流程概览
在实现Kafka与Sto
Storm简介是一款分布式实时计算系统。它之上的应用易于开发与部署。关于他们的介绍，请移步http://storm.apache.org/，那里有更官方且全面的介绍。 我们利用Storm擅长基于数据流并行计算的优势，弥补Hadoop在实时计算方面的缺憾。这些使用日志采集系统（比如基于Kafka或者Scribe）作为输入源计算出来的实时结果，将为推荐系统所享用。 &
今天报名参加了阿里中间件性能大赛，自己刚好对中间件挺感兴趣的，并且这次比赛使用Java语言来进行编写，自己最喜欢的语言就是Java语言。所有很有兴致的就立马报了名。简单的看了一下这次比赛的赛题，大致意思就是实时的计算出2015双十一的交易额，当然，这只是初赛。要使用到的技术:RocketMQ+JStorm+Tair+Java.前三个对于我来说都是新的知识，所以立马就百度了。JStorm是在Twit
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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Cloudera安装指南最近在学习cdh6的官方文档，网上也比较难找到中文的文档。 其实官方英文文档的阅读难度其实并不是很高，所以在这里在学习官方文档的过程中，把它翻译成中文，在翻译的过程中加深学习了解，并分享出来和大家一起学习。 中文内容是本人的渣渣英文水平结合有道词典，谷歌翻译的结果，文中部分词语可能翻译的并不准确，希望大家多多提出意见，共同进步。 cdh6的官方中文文档系列长期更新，最后目标
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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