TaskSetManager实现了Schedulable特质，并参与到调度池的调度中。TaskSetManager对TaskSet进行管理，包括任务推断、Task本地性，并对Task进行资源分配。TaskSchedulerImpl依赖于TaskSetManager，本文将对TaskSetManager的实现进行分析。1 Task集合DAGScheduler将Task提交给TaskSche
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2023-12-16 11:40:39
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# 教你实现 Storm 实时数据处理
Apache Storm 是一个分布式、可靠的实时计算系统，可以用来快速处理大量数据流。对于一个刚入行的小白来说，理解如何实现 Storm 实时处理可能有些困难。本文将通过简单易懂的步骤引导你完成这一过程，并且提供必要的代码示例及详尽注释。
## 实现 Storm 实时处理的流程
以下是实现 Storm 实时处理的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-09-23 05:33:11
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1. Spark Streaming 工作流程和 Storm 有什么区别？Spark Streaming与Storm都可以用于进行实时流计算。但是他们两者的区别是非常大的。Spark Streaming和Storm的计算模型完全不一样，Spark Streaming是基于RDD的，因此需要将一小段时间内的，比如1秒内的数据，收集起来，作为一个RDD，然后再针对这个batch的数据进行处理。而Sto
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2024-01-11 18:40:13
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spark、storm与Hadoop1. Storm是什么，怎么做，如何做的更好？Storm是一个开源的分布式实时计算系统，它可以简单、可靠地处理大量的数据流。Storm有很多应用场景，如实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式RPC、ETL，等等。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，每个节点每秒可以处理数以百万计的消息）。Storm的
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2023-11-02 00:15:46
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基于这样的理念，当数据庞大时，把计算过程传递给数据要比把数据传递给计算过程要更富效率。每个节点存储（或缓存）它的数据集，然后任务被提交给节点。非常相似，除了积极使用内存来避免I/O操作，以使得迭代算法（前一步计算输出是下一步计算的输入）性能更高。只是一个基于Spark的查询引擎（支持ad-hoc临时性的分析查询）的架构和Spark截然相反。Storm是一个分布式流计算引擎。每个节点实现一个基本
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2023-12-01 11:08:51
77阅读
最近开发了sparkstreaming的程序，且开发语言是采用python的，下述记录了开发的具体代码和过程，方便今后重复使用；使用场景需要从kafka的topic上消费数据，最终写入到hadoop集群中，这里面有几个方案； （1）采用kudu作为存储系统，直接将消费到的数据写入到kudu存储中，之后利用该数据; （2）消费写入到文件中，放在hdfs上，采用hive-load的方式写入到hive表
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2023-08-06 08:33:05
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Hadoop、Spark、Storm、Flink是比较常用的分布式计算系统1）仅批处理框架：Hadoop常用于离线的复杂的大数据处理。2）仅流处理框架：Samza与YARN和Kafka紧密集成的流处理，Storm常用于在线的实时的大数据处理。3）混合框架：Spark常用于离线的快速的大数据处理（基于内存），Flink可扩展的批处理和流式数据处理的数据处理平台。关于HadoopHadoop介绍大数据
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2023-08-08 09:18:09
93阅读
对比分析如果对延迟要求不高的情况下，建议使用Spark Streaming，丰富的高级API，使用简单，天然
原创
2021-12-31 18:00:19
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storm版本：0.9.0.1 异常描述：拓扑运行一段时间后、个别机器的worker进程会出现time-out重启的情况，而该worker进程重启后，并不能正常工作、在spout不断出现fail、原因不明。将拓扑kill掉、重启该拓扑，则可以正常运转。观察到出现worker time-out重启的情况，通常都出现在cpu load出现一个小峰值的时间点、如下图所示。 且worker重启，90%
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2023-09-06 16:05:51
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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
65阅读
如果不想自己编译，可以使用我编译和制作好的parcel文件。亲测可用。可以参考我另一篇文章，下载！ 一、环境准备：环境（虚拟机，系统（1）jdk1.8 （2）maven3.6.1 （3）parcel制作工具二、制作步骤：parcel制作方式大致有两种，第一种是使用源生的制作方法，制作过程繁琐复杂，第二种是使用广大网友制作好的parcel制作工具，本文使用后者下载制作工具： git clone h
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2023-09-13 11:10:07
118阅读
刚刚接触storm 对于滑动窗口的topN复杂模型有一些不理解，通过阅读其他的博客发现有两篇关于topN的非滑动窗口的介绍。然后转载过来。下面是第一种：Storm的另一种常见模式是对流式数据进行所谓“streaming top N”的计算，它的特点是持续的在内存中按照某个统计指标（如出现次数）计算TOP N，然后每隔一定时间间隔输出实时计算后的TOP N结果。流式数据的TOP N计算的应用场景很多
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2023-12-24 10:29:29
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# Spark、Storm 和 Hadoop 的科普
在大数据时代，数据存储与处理技术的发展带来了前所未有的便利。不同的框架与工具如雨后春笋般涌现，其中 Apache Spark、Apache Storm 和 Hadoop 三个项目在数据处理领域占据了重要地位。本文将对这三者的基本概念、特点以及应用场景进行介绍，并提供相应的代码示例，帮助读者理解它们之间的联系与区别。
## Apache Ha
# Storm 实时流计算简介
随着大数据时代的到来，实时数据处理变得越来越重要。Apache Storm 作为一个开源的分布式实时计算框架，能够有效处理大量实时数据流。它支持以低延迟的方式执行复杂的数据流任务，为数据分析、机器学习和实时监控等应用场景提供了强大的支持。
### Storm 的核心概念
在学习 Storm 之前，我们需要了解几个核心概念：
1. **拓扑（Topology）
原创
2024-09-21 07:51:49
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# Storm 实时统计订单
## 概述
在现代的电子商务环境中，订单的实时统计对于企业的运营和决策非常重要。为了实现实时统计订单，我们可以使用 Apache Storm，一种分布式实时计算系统。本文将介绍如何使用 Storm 来实时统计订单，并提供相应的代码示例。
## Storm 简介
Storm 是一个开源的分布式实时计算系统，由 Twitter 开发并贡献给 Apache 基金会。
原创
2023-08-11 11:28:37
105阅读
Storm优势就在于Storm是实时的连续性的分布式的计算框架,一旦运行起来,除非你将它杀掉,否则它一直处理计算或等待计算的状态.Spark和hadoop都做不到.
当然它们各自都有其应用场景,各有各的优势.可以配合使用.
下面我转一份别人的资料,讲的很清楚.
Storm与Spark、Hadoop这三种框架，各有各的优点，每个框架都有自己的最佳应用场景。
所以，在不同的应用场景下，应该选择不同的框
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精选
2016-09-08 19:49:02
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K8S是一个广泛使用的容器编排平台，可以管理、部署和扩展容器化应用程序。在K8S中，我们可以使用Spark、Flink和Storm等流处理框架来处理大规模数据，提供实时数据处理和分析的能力。
下面我将为你介绍如何在K8S中使用Spark、Flink和Storm框架进行实时数据处理。首先，让我们了解一下整个流程，然后逐步展开详细的实现步骤。
在K8S中使用Spark、Flink和Storm实时数
原创
2024-05-07 10:15:20
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基于Spark通用计算平台，可以很好地扩展各种计算类型的应用，尤其是Spark提供了内建的计算库支持，像Spark Streaming、Spark SQL、MLlib、GraphX，这些内建库都提供了高级抽象，可以用非常简洁的代码实现复杂的计算逻辑、这也得益于Scala编程语言的简洁性。这里，我们基于1.3.0版本的Spark搭建了计算平台，实现基于Spark Streaming的实时计算。 我们
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2024-01-29 19:24:46
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# Spark与Storm的区别
在大数据处理领域，Apache Spark和Apache Storm是两种受欢迎的流处理框架，广泛应用于实时数据处理。虽然它们都支持流式数据处理，但在设计理念、架构、使用场景以及功能上存在显著的差异。本文将深入探讨Spark和Storm的区别，并通过代码示例和图表来阐明这些差异。
## 1. 基本概念
### 1.1 Apache Spark
Apache
## 大数据处理框架比较：Hadoop vs. Storm vs. Spark
在大数据处理领域，Hadoop、Storm和Spark都是非常知名的框架。它们各自具有不同的特点和适用场景，本文将对它们进行比较并给出代码示例来帮助理解。
### Hadoop
Hadoop是一个用于处理大规模数据的分布式计算框架。它主要包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算框架）两部分。
原创
2024-06-04 07:25:07
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