Steam作为全球最大的综合性数字发行平台，在近期不断推陈出新，不仅上线了许多备受期待的热门游戏大作，还对其客户端和服务进行了多项功能升级与优化。然而，即便如此，部分用户在下载更新游戏或安装新游戏时仍然偶遇Steam更新慢/安装报错/安装致命错误，以下是小编整理的解决办法，希望能对你有用。解决方法1：使用古怪加速器优化网络连接Steam更新和安装问题经常与网络环境息息相关。使用古怪加速器这样的网络
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2024-08-25 23:01:13
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# Storm Task卡死会重启整个Topology
在使用Apache Storm进行实时数据处理时，我们经常会遇到一种情况：当一个Storm Task因为某种原因卡死了，整个Topology会被重启。这种现象可能会给我们的数据处理带来一些困扰，因此我们需要了解这种情况发生的原因以及如何处理。
## 为什么Storm Task会卡死导致Topology重启
Storm是一个分布式实时计算
原创
2024-03-14 04:27:05
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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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现在是BigData大数据的时代，最近几年最火的是当然属于Hadoop平台了，但是Hadoop虽然说比较好用，但是他的延时性，比较差的实时计算能力被人们所诟病。所以一个比较强大的分布式实时计算平台应用而生，他的名字叫Storm。 要说Storm的起源
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2023-06-30 09:29:11
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1、介绍 Storm的使用场景非常广泛，比如实时分析、在线机器学习、分布式RPC、ETL等。Storm非常高效，再一个多节点集群上每秒中可以轻松处理上百万的消息。Storm还具有良好的可扩展性和容错性以及保证数据可以至少被处理一次等特性。 Storm的组成拓扑图就是Storm的应用(Topology),其中的水龙头是Spout，用来源源不断的读取消息并发从出去，水管的每一个转接口就是一个Bol
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2023-08-10 11:05:01
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本文翻译自《Getting Started With Storm》译者：吴京润 编辑：郭蕾 方腾飞本书的译文仅限于学习和研究之用，没有原作者和译者的授权不能用于商业用途。译者序Storm入门终于翻译完了。首先感谢并发编程网同意本人在网站上首发本书译文，同时还要感谢并发编程网的各位大牛们的耐心帮助。译完此书之后，我已经忘记了是如何知道的Storm这个工具了。本人读过的所有技
# 启动与停止 Apache Storm ：一个实用指南
Apache Storm 是一个分布式实时计算系统，适用于对流数据进行处理。今天，我们将探讨如何启动和停止 Storm 集群。这一过程对于任何使用 Storm 进行数据处理的开发者来说至关重要。本文不仅提供相关代码示例，还将通过甘特图展示整个流程。
## 1. Apache Storm 概述
在我们深入启动和停止 Storm 之前，首
Storm基础概念了解 最近公司需要学习Storm，所以就来了解一下。本次的博客也是了解一下基础的概念，不涉及代码和其他的东西。大部分的东西都是来自于官网。 Apache Storm是一个免费的开源分布式实时计算系统。通过Apache Storm，可以轻松可靠地处理无限制的数据流，从而可以进行实时处理，而Hadoop可以进行批处理。Apache Storm很简单，可以与任何编程语言一起使用，并且使
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2024-01-12 07:27:49
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概念window 类型Tumbling Window按照固定的时间间隔或者Tuple数量划分窗口。例子一，按照固定时间滚动，5秒滚一个窗口：| e1 e2 | e3 e4 e5 e6 | e7 e8 e9 |...
0 5 10 15 -> time
| w1 | w2 | w3 |...例子二，按
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2023-09-15 21:59:13
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storm事务重要概念介绍
功能：将多个tuple组合成为一个批次，并保障每个批次的tuple被且仅被处理一次。storm事务处理中，把一个批次的tuple的处理分为两个阶段processing和commit阶段。processing阶段运行多个批次的tuple并行处理。 commit阶段各批次之间需强制按照顺序进行提交。 事务Topolog
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2023-08-07 21:35:15
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Storm 初学总结参考：《Storm应用实践》 —— 肖恩 T.艾伦 (Sean T. Allen) / 马修·扬科夫斯基 (Matthew Jankowski)Storm简介大数据处理工具数据处理工具大致分为两个主要层级：批（batch）处理和流（stream）处理。最近又新增了一种介于两者之间的衍生层：基于流的微型批处理（micro-batch）层。 二者区别:流式处理批处理处理对象数据(消
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2023-08-01 14:04:14
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主要内容 Topologies Streams Spouts Bolts Stream groupings Reliability Tasks Workers &n
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2023-09-19 01:48:43
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在这个教程中，你将学会如何创建 Storm 的topology并将他们部署到 Storm 集群上， 主要的语言是 Java，但是少数几个例子用 Python 编写来说明 Storm 的多语言支持能力。术语和名词MapReduce jobstopologies topology 由用户编写的Storm集群中的业务处理逻辑deamon 守护进程worker process 工作进程stream 流 指
一、Storm到底是什么？1、mysql，hadoop与stormmysql：事务性系统，面临海量数据的尴尬 hadoop：离线批处理 storm：实时计算2、storm的特点是什么？ （1）支撑各种实时类的项目场景：实时处理消息以及更新数据库，基于最基础的实时计算语义和API（实时数据处理领域）；对实时的数据流持续的进行查询或计算，同时将最新的计算结果持续的推送给客户端展示，同样基于最基础的实时
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2023-10-13 16:19:29
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一、storm 的安装在搭建Storm 集群时，具体分为这么几步：1、搭建zookeeper集群2、安装storm 的依赖库3、下载并解压Storm4、修改配置文件5、启动Storm
第一步：搭建zookeeper集群zookeeper作为storm的管理协调者，zookeeper是必不可少的拷贝安装包，并解压tar -xvf zookeeper-3.3.6.deploy.tar.g
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2023-10-12 21:08:10
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文章目录1. 什么是 Metrics?1.1 Metric Type1.2 Metric Group2. 怎么用 Metrics?2.1 System Metrics2.2 User-defined Metrics2.3 User-defined Metrics Example2.4 获取 Metrics2.5 Metric Reporter3. 利用 Metrics 做监控3.1 自动化运维3
调度SchedulerStorm现在有4种内置调度程序：DefaultScheduler，IsolationScheduler，MultitenantScheduler，ResourceAwareScheduler。ConfigurationStorm有各种配置可用于调整nimbus, supervisors和running topologies的行为。 某些配置是系统配置，无法通过拓扑基础在拓扑
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2023-09-13 21:57:58
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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ETL [ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。
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2023-12-22 23:22:06
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Storm简介Apache Storm是一个分布式实时大数据处理系统。Storm设计用于在容错和水平可扩展方法中处理大量数据。Storm框架主要由7部分组成Topology：一个实时应用的计算任务被打包作为Topology发布，这同Hadoop的MapReduce任务相似。 Spout：Storm中的消息源，用于为Topology生产消息（数据），一般是从外部数据源（如Message Queue、
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2024-01-30 07:35:33
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Worker间的通信经常需要通过网络跨节点进行，Storm使用Netty作为进程间通信的消息框架。Worker进程内部通信：不同worker的thread通信使用LMAX Disruptor来完成。不同topologey之间的通信，Storm不负责，需要自己想办法实现，例如使用kafka等1、Worker进程间通信Worker接受线程通过网络接受数据，并根据Tuple中包含的taskId，匹配到对
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2023-11-07 01:13:28
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