一、组件Nimbus：即Storm的Master，负责资源分配和任务调度。一个Storm集群只有一个Nimbus。Supervisor：即Storm的Slave，负责接收Nimbus分配的任务，管理所有Worker，一个Supervisor节点中包含多个Worker进程。Worker：工作进程，每个工作进程中都有多个Task。Task：任务，在 Storm 集群中每个 Spout 和 Bolt 都
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2023-07-14 17:42:01
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结构体和int，float等类型一样是一种常用的类型，它是由各种基本数据类型构成，通常包含有struct关键字，结构体名，结构体成员，结构体变量。一.结构体定义通常有3种定义方式，以例子方式表示：1. 含有结构体名和结构体变量struct student{
char name[20];
int age;
float height;
}xiaoming;2.含有结构体名，无结
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2023-07-11 09:58:47
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java的内存分为两类，一类是栈内存，一类是堆内存。栈内存是指程序进入一个方法时，会为这个方法单独分配一块私属存储空间，用于存储这个方法内部的局部变量，当这个方法结束时，分配给这个方法的栈会释放，这个栈中的变量也将随之释放。堆是与栈作用不同的内存，一般用于存放不放在当前方法栈中的那些数据，例如，使用new创建的对象都放在堆里，所以，它不会随方法的结束而消失。方法中的局部变量使用final修饰后，放
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2024-01-25 20:57:04
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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。我们能够把Storm集群想象
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2024-01-17 09:32:29
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# 实现 Storm Tuple 存入 JSON 串的完整教程
欢迎来到大数据开发的世界！本文旨在教你如何将 Apache Storm 的 Tuple 存储为 JSON 字符串的形式。我们将从整体流程开始，逐步深入每一步的实现细节，并附有必要的代码示例和注释。最后，我们将通过状态图和旅行图来整理整个过程。
## 整体流程
在实现将 Storm Tuple 转为 JSON 字符串的过程中，我们
本文是Storm系列之一，主要介绍Storm的架构设计，推荐读者在阅读Storm介绍(一）的基础之上，阅读这一篇。本文只是作者的读书笔记，偏重于浅层次的架构介绍，如果想真正理解内部设计时候的权衡，还需要更多的去阅读Storm源码。理解Storm的架构，有助于帮助我们理解大型分布式系统设计中需要解决的问题，以及解决问题的思路，帮助我们更好的进行Storm性能调优化。架构先上一张Storm的架构图，如
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2023-09-26 12:57:41
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boost数据结构tuple tuple(元组)定义了一个有固定数目元素的容器，其中每个元素类型可以不相同，这与其它容器有着本质的区别！vector和array虽然可以容纳很多元素，但是元素的类型必须一致;tuple很有用，它是pair的泛化，可以从函数返回任意数量的值，也可以代替struct组合数
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2017-07-10 11:39:00
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# 将Java List转换为Tuple结构
在Java编程中，有时我们需要将一个List中的数据按照特定的结构进行封装，比如转换为Tuple结构。Tuple结构是一种简单的数据结构，通常由两个或多个元素组成，每个元素可以是不同类型的数据。在本文中，我们将介绍如何将Java List转换为Tuple结构，并提供示例代码进行演示。
## Tuple结构简介
Tuple结构在编程中被广泛使用，它
原创
2024-04-25 07:49:39
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Storm架构与运行原理一、Storm简介Storm是一个免费并开源的分布式实时计算系统。利用Storm可以很容易做到可靠地处理无限的数据流，像Hadoop批量处理大数据一样，Storm可以实时处理数据。 Storm 很简单，可用于任意编程语言。Apache Storm 采用 Clojure 开发。Storm 有很多应用场景，包括实时数据分析、联机学习、持续计算、分布式 RPC、ETL 等。 ha
为了方便企业、开发者更深入理解FISCO BCOS 2.0诸多新特性，更快速地运用FISCO BCOS搭建联盟链应用，我们启动了FISCO BCOS 2.0系列剖析的计划。在后续的推送中，我们将陆续推出《FISCO BCOS 2.0原理解析》、《FISCO BCOS 2.0使用教程》、《FISCO BCOS 2.0源码分析》等文章系列，抽丝剥茧地将FISCO BCOS 2.0进行全面拆解。本文是原
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2024-01-19 23:15:48
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一、概述Storm 是一个开源的分布式实时计算系统，可以简单可靠的处理大量的数据流。Storm可以很多的 应用场景：实时分析，在线机器学习，持续计算，分布式RPC，ETL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，每个节点每秒都可以处理数以百万计的消息）。Storm的部署和运维都很便捷，而且是可以使用任意的编程语言来开发应用。二、Strom
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2023-08-12 17:45:50
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erlang有两种复合结构。tuple和list，两者的区别是tuple子元素的个数是固定不变的。声明后就不能改变了。而list是可变的，能够通过[H|T]来取出或插入新元素。
record有点像C/C++里面的结构体。实际上是语法糖，方便我们的开发。代码汇编时转成tuple表达形式。
Tuple
tuple的表示方法如：
{Term1,...,TermN}
以下以样例说明erlang tu
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2017-08-21 11:28:00
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Storm是一个分布式实时计算系统。2011年7月Twitter收购了BackType公司，同年8月4日Twitter将Storm正式开源。Storm的核心技术与基本组成Storm框架的核心由7个部分组成：topology 是storm中运行的一个实时应用程序的名称（拓扑），因为各个组件间的消息流动而形成逻辑上的拓扑结构。stream 表示数据的流向，流式Storm的核心抽象。一个流是一个无界Tu
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2023-12-21 12:15:23
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菜单栏Navigate -> File Structure https://www.jetbrains.com/help/webstorm/viewing-structure-of-a-source-file.html You can examine the structure of the fil
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2019-06-20 15:29:00
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1. Storm Vs HadoopHadoop上运行的是MapReduce的作业(Job),而在Storm上运行的是Topology Storm和 Hadoop 关键的区别是: Hadoop的MapReduce作业最终会结束,而Storm的Topology会一直运行(除非显式地杀掉它) 如果说批处理的 Hadoop需要一桶桶地搬走水,那么 Storm就好比自来水水管,只要预先接好水管,
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2024-01-15 21:35:55
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在使用一个框架前，我们需要知道这个框架能用来做什么，可以解决我们什么问题；Storm是一个流式数据处理框架。我的理解是我们通过某种手段实时地将数据“发送”给框架（或者是框架自己主动获取），数据在框架内被逐层处理，框架内的上下流程间以数据（称之为流）为衔接；最终按照我们自定义逻辑处理热数据或者离线数据（比如在线应用日志，用户行为记录等）的目标；相关概念Nimbus：即Storm的Master，负责资
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2024-02-14 23:42:05
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storm 架构与原理 1 storm简介 1.1 storm是什么如果只用一句话来描述 storm 是什么的话：分布式 && 实时 计算系统。按照作者 Nathan Marz 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。Hadoop（大数据分析领域无可争辩的王者）专注于批处理｡这种模
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2023-09-14 23:14:17
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structHeapTupleHeaderData{union{HeapTupleFieldst_heap;DatumTupleFieldst_datum;}t_choice;ItemPointerDatat_ctid;//uint16t_infomask2;/*numberofattributes+variousflags*/uint16t_infomask;/*variousflagbits,
原创
2018-11-18 09:17:11
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1 Storm 是什么 Storm是一个分布式的实时计算框架；按照作者 Nathan Marz 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。 Storm是流式计算框架、实时计算框架， 而Hadoop本质上是一个批处理框架、离线计算框架。 &n
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2024-01-19 19:16:42
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Storm 是一个分布式的，可靠的，容错的数据流处理系统。下面我将分别从storm的整体架构以及部分原理进行讲解。一、基本的概念storm中服务器节点分为主节点和从节点,Nimbus为主节点和Supervisor为从节点。以及若干组件构成。下面为对一些术语进行简单的介绍: Nimbus：主节点，是一个调度中心，负责分发任务 Supervisor：从节点，任务执行的地方 Worker：任务工作进程，
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2023-07-14 19:10:37
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