# Storm面试
## 引言
Storm是一个开源的分布式实时计算系统，它可以用于处理大规模的流式数据。它是在Hadoop之后出现的一种新型的大数据处理框架，具有高可扩展性、高性能和容错性等特点。在使用Storm进行开发和部署时，我们可能会遇到一些与Storm相关的面试问题。本文将介绍一些常见的Storm面试问题，并提供相应的代码示例。
## Storm基础知识
在开始之前，我们需要了解
原创
2024-01-25 13:57:39
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在SLAM方向的面试中，总结的面试题如下：1.重定位和回环检测的区别是什么？2.单应矩阵H和基础矩阵F的区别是什么？3.视觉SLAM方法的分类和对应的特点分析。4.关键帧的作用是什么？5. 如何选择关键帧？6.相机传感器的分类及其优缺点是什么？7.ROS中rosrun和roslaunch的区别是什么？8.请描述视觉SLAM的框架以及各个模块的作用是什么？9.SLAM中的绑架问题是什么？10.在视觉
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2023-12-02 20:47:14
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一直觉得对AOP了解得比较清楚了，不就是面向切面编程嘛，应用最多的地方，就是日志打印，没什么难点。可是有一天一个朋友微信发了一张图，问了两个问题： 1、Spring AOP的设计原理是什么？ 2、在Spring AOP中关注点(concern)和横切关注点(cross-cutting concern)有什么不同？ 我发现完全蒙圈，根本答不上来啊，真是汗颜，趁有空，赶紧抽时间整理下。如果不用AOP,
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2024-10-05 14:53:26
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前言我们先看看这几个来自大厂的面试题面试题1:const promise = new Promise(function(resolve,reject){
console.log(1)
resolve()
console.log(2)
})
console.log(3)面试题2:setTimeout(function () {
console.log(1);
}, 0)
new Pr
问题一：什么是 Spring Cloud？Spring cloud 流应用程序启动器是基于 Spring Boot 的 Spring 集成应用程序，提供与外部系统的集成。Spring cloud Task，一个生命周期短暂的微服务框架，用于快速构建执行有限数据处理的应用程序。问题二：使用 Spring Cloud 有什么优势？使用 Spring Boot 开发分布式微服务时，我们面临以下问题• 与
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2024-01-02 13:01:41
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第一天：什么是微服务架构 ？微服务架构就是将单体的应用程序分成多个应用程序，这多个应用程序就成为微服务，每个微服务 运行在自己的进程中，并使用轻量级的机制通信。这些服务围绕业务能力来划分，并通过自动化部署机制来独立部署。这些服务可以使用不同的编程语言，不同数据库，以保证最低限度的集中式管理。为什么需要学习Spring Cloud ？ 首先
springcloud
基于
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2023-06-26 15:24:22
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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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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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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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Hadoop 面试题之八 355.metaq 消息队列 zookeeper 集群 storm集群(包括 zeromq,jzmq,和 storm 本身)就可以完成对商城推荐系统功能吗？还有其他的中间件？ 356.storm怎么完成对单词的计数？（个人看完storm 后一直都认为他是流处理，好像没有积攒数据的能力，都是处理完之后直接分发给下一个组件） 357.storm 其他的一些面试经常问的问题...
原创
2021-07-29 10:46:30
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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
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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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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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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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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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
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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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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1.为什么要用高性能队列Disruptor为什么要说Disruptor？java SDK提供了2个有界队列
ArrayBlockQueue，LinkedBlockingQueue，基于ReentrantLock锁实现，在高并发情况下，锁的效率不高，更好的替代品有木有？Dosritpr2.Disruptor介绍性能更高的有界队列Log4j2，Spring Messageing，HBase，Storm
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2024-01-15 20:54:32
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