1、storm介绍 storm是一种用于事件流处理的分布式计算框架，它是有BackType公司开发的一个项目，于2014年9月加入了Apahche孵化器计划并成为其旗下的顶级项目之一。Storm可以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算，Storm用于实时处理，就好比 Hadoop 用于批处理。Storm保证每个消息都会得到处理，而且它很快——在一个小集群中
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2019-07-30 11:07:00
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Storm笔记整理（一）：简介与设计思想
原创
2018-04-12 21:19:48
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1、Storm设计思想 Storm是对流Stream的抽象，流是一个不间断的无界的连续tuple，注意Storm在建模事件流时，把流中的事件抽象为tuple即元组。 Storm将流中元素抽象为Tuple，一个tuple就是一个值列表value list，list中的每个value都有一个name，并且
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精选
2016-04-26 13:43:42
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storm设计思想和spout，bolt，tuple处理过程
原创
2023-03-10 21:56:30
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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
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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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 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
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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Storm入门教程1. Storm基础StormStorm主要特点Storm基本概念TopologiesStreamsSpoutsBoltsStream groupingsReliabilityTasksWorkersStorm调度器Storm配置Guaranteeing Message Processing（消息处理保障机制）Daemon Fault Tolerance（守护线程容错机制）理解S
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2023-07-16 17:13:04
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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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1、初识Sortm的核心概念 Topologies:拓扑，将整个流程串起来 \ Streams:流，数据流，水流 \ Spouts:生产数据/生产水 Bolts:处理数据/处理水 \ Tuple:数据/水 \ Stream groupings:流分组 Reliability：可靠性 \ Tasks：任务 \ Workers：工人2、Storm核心概念理解记忆概述 3、Storm核心概念理解记忆之地
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2023-06-01 18:43:56
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