1.基本结构介绍 flume是三层架构，agent，collector，storage。每一层都可水平扩展。 其中，agent就是数据采集方；collector是数据整合方；storage是各种数据落地方，如hdfs。 前两者都是由source和sink组成，source是数据读取组件，sink是数据分发组件。 前两者作为不同类型node统一归master管理。可在master
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2024-06-20 18:41:52
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hadoop解决了分布式存储与计算问题，但是大部分都是进行的离线计算时间周期比较长。企业里急切的希望解决实时的进行大数据分析storm在这样的环境下诞生了（PPT资料）如何搭建一个企业的实时数据平台：1.收集数据 flume工具（分级，安全，压缩） 2.汇总 flume 消息队列KAFKA(基于硬盘但是速度很快) hadoop集群 3.实时处理引擎 4.结果存
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2024-06-30 21:50:35
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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基本概念消息的可靠处理1
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2013-05-28 12:32:00
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# Storm 教程
## 概述
在本教程中，我们将介绍如何使用 Apache Storm 这个分布式实时计算系统。Storm 是一个开源项目，用于处理海量实时数据流，提供高吞吐量、低延迟的数据处理能力。本教程适用于刚入行的开发者，帮助他们快速上手使用 Storm。
## 整体流程
以下是使用 Storm 的整体流程，我们可以使用表格来展示：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
原创
2023-08-15 13:31:43
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基础Storm的组件Storm的属性开始Spouts工作模式本地模式远程模
原创
2023-07-26 10:25:33
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通过重写 class 的 ToString() 来简化获取 enum 的 DescriptionAttribute 值 目录一、常见的 enum 类型二、演变：class 版本的 enum 类型 三、演进：class 和 enum 两者共存的版本 一、常见的 enum 类型 新建一个 AlgorithmType 枚举，里面包含 MD5、SHA1
目录一、什么是Storm二、名词术语理解三、配置storm集群 一、什么是Storm1、定义：Storm是一个分布式实时计算系统。Storm能轻松可靠地处理无界的数据流，就像Hadoop对数据进行批处理；2、什么是离线计算？流式计算？离线计算：批量获取数据、传输数据、周期性批量计算数据 代表：Sqoop批量导入数据、HDFS批量存储数据、MapRed
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2024-04-10 11:14:09
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基础知识Storm 是一个分布式的，可靠的，容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm 集群的输入流由一个被称作 spout 的组件管理，spout 把数据传递给 bolt， bolt 要么把数据保存到某种存储器，要么把数据传递给其它的 bolt。你可以想象一下，一个 Storm 集群就是在一连串的 bolt 之间转换 spout 传过
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2023-11-08 21:39:14
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1.storm简介Twitter将Storm正式开源了，这是一个分布式的、容错的实时计算系统，它被托管在GitHub上，遵循 Eclipse Public License 1.0。Storm是由BackType开发的实时处理系统，BackType现在已在Twitter麾下。GitHub上的最新版本是Storm 0.8.0，基本是用Clojure写的。 Storm为分布式实时计算提供了一组通用原语，
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2023-12-01 10:14:48
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storm系统架构 storm 是什么的：分布式 && 实时 计算系统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｡同一个spout/bolt的task可能会共享一个物理线程,该线
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2023-07-27 14:59:24
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翻译太累了，再也不想去翻译了，真的太累了：Storm topologies以及怎样把它部署到storm集群上。本教程中，Java将作为主要使用的语言，但在一小部分示例中将会使用Python来阐述storm处理多语言的能力。 预备工作 本教程使用的例子来自于 storm-starter 项目. 我们建议你拷贝该项目并跟随这个例子来进行学习。 请阅读 Setting up
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2024-08-12 11:03:50
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Storm是Twitter开源的分布式实时大数据处理框架，被业界称为实时版Hadoop。按照storm作者的说法，Storm对于实时计算的意义类似于Hadoop对于批处理的意义。应用场景包括推荐系统（实时推荐，根据下单或加入购物车推荐相关商品）、金融系统、预警系统、网站统计（实时销量、流量统计，如淘宝双11效果图）、交通路况实时系统等等。storm一般从日志系统通过kafka收集数据，然后对数据进
原创
2021-03-01 22:11:30
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在这篇博文中，我们将详细介绍如何安装Apache Storm的过程，包含环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧以及扩展应用的内容，确保你能顺利完成Storm的搭建。
### 环境准备
在安装Storm之前，你需要确认你的系统是否具备必要的前置依赖，包括Java、Maven等。以下是一个简单的四象限图，帮助评估硬件资源。
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ti
Storm核心概念如下： 1、Tuple：元组 Tuple即元组，是一个拓扑Topology中的Spout和Bolt组件之间数据传递的基本单元。元组中的字段可以是任何类型的对象
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2023-06-26 11:13:12
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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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在这篇博文中，我将和大家分享有关“storm配置教程”的详细步骤。这些内容涵盖了从环境准备到排错指南的各个方面，旨在让大家能够轻松配置并使用Apache Storm。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保环境的准备工作都到位。首先，看一下我们的前置依赖安装。这些依赖将在安装和配置Storm的过程中发挥重要作用。
- **Java JDK 8或更高版本**
- **Apache Mave
# Storm Sniffer教程：实时流处理的利器
*Storm Sniffer* 是一种开源的实时流处理框架，它是基于Apache Storm构建的。它提供了一种简单、灵活且可扩展的方式来处理实时数据流。本教程将向您介绍Storm Sniffer的基本概念和使用方法，并提供代码示例。
## Storm Sniffer的基本概念
在开始学习Storm Sniffer之前，让我们先了解一些基
原创
2023-12-25 08:38:02
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Storm主要的应用场景就是流式数据处理，例如实时推荐系统，实时监控系统等。storm中的相关概念在storm中，分布式的计算结构指的是一个topology(拓扑)，一个topology由流式数据，spouts(流生产者)，以及bolts(具体操作者)组成。Storm的topologies和其他的批处理任务系统很类似，例如Hadoop，这类批处理任务都定义了清晰的开始和结束点，然而st
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2023-08-08 18:15:56
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Storm 读书笔记本书主要是翻译了《Getting Started With Storm》。通过一个简单的单词分析和统计的例子，作为入门例子介绍Storm。Storm 介绍Storm 是由twitter开发，并贡献给了apache。Storm，是一个分布式的，可靠的，容错的数据流处理系统。为分布式实时计算提供了一组通用原语，可被用于“流处理”之中，实时处理消息并更新数据库。三个核心组件简介：使用
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2023-06-26 15:25:57
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