一个topology的启动包括了三个步骤1)创建TopologyBuilder，设置输入源，输出源2)获取config3)提交topology（这里不考虑LocalCluster本地模式）以storm.starter的ExclamationTopology为例：public static void main(String[] args)throws Exception {
TopologyBuil
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2023-08-13 14:05:04
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Storm 的并行度详解Storm 的并行度是非常重要的，通过提高并行度可以提高storm 程序的计算能力。那strom 是如何提高并行度的呢？Strom 程序的执行是由多个supervisor 共同执行的。supervisor 运行的是topology 中的spout/bolt tasktask  
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2023-12-13 21:31:39
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一、storm是一个用于实时流式计算的分布式计算引擎，弥补了Hadoop在实时计算方面的不足（Hadoop在本质上是一个批处理系统）。二、storm在实际应用场景中的位置一般如下：其中的编号1~5说明如下：1、Flume用于收集日志信息；2、结合数据传输功能可以把收集到的日志信息实时传输到kafka集群，或保存到Hadoop hdfs中保存。这里之所以选择kafka集群是因为kafka集群具备缓冲
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2023-10-14 22:34:49
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一、 Storm简介1、 介绍Storm是一个分布式的实时计算系统，用来可靠地处理持续不断的数据流。 Storm可以应用到很多场景中，包括实时分析、在线机器学习、连续计算等。 Strom的处理速度非常快，而且是可伸缩、容错的系统，并且可以保证每一条数据被妥善处理。2、 Storm框架核心Storm框架的核心由7个部分组成：(1) Topology一个Topology是一个有向无环图，每个节点包
简介Storm是一个开源的分布式实时计算框架。特点支持水平横向扩展高容错性，通过ack机制每个消息都不丢失（好奇该特性如何实现）处理速度快，每个节点每秒处理超过一百万个元组（tuples）其他各编程语言支持友好支持本地模式支持图形化界面管理与其他计算框架比较MapReduce（Hadoop家族组件）：批处理，适合海量离线处理场景Spark Streaming：并非真正意义上的流处理，而是微批处理，
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2023-11-12 14:48:23
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一、storm概述 对比Hadoop的批处理，Storm是个实时的、分布式以及具备高容错的计算系统。同Hadoop一样Storm也可以处理大批量的数据，然而Storm在保证高可靠性的前提下还可以让处理进行的更加实时；也就是说，所有的信息都会被处理。Storm同样还具备容错和分布计算这些特性，这就让Storm可以扩展到不同的机器上进行大批量的数据处理。他同样还有以下的这些特性：易于扩展。对
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2024-06-14 22:02:50
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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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Storm UI ——本文主要解释下storm ui上各项属性的含义。通过http://UI_Server:8080可以打开Storm Web UI看看Storm集群的状态。1. mainpage 首页主要分为3块: a. Cluster Summary version：
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2023-05-18 14:24:41
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在使用Apache Storm进行分布式流处理的过程中，用户往往会遇到“storm ui怎么样算启动成功”的问题。这个问题涉及到如何判断Storm UI是否正常启动并且能够正确显示系统状态。接下来，我将详细描述这个问题的背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试以及预防优化的过程。
关于用户场景的还原，假设我们是一家金融科技公司，利用Apache Storm进行实时数据处理。在日常运维中，我们
在使用Apache Storm时，用户往往会遇到一个常见问题：Storm UI端口无法访问。这个问题不仅影响到开发者对作业监控和调试的效率，还可能导致对集群状态的误判，从而影响到业务的运行。当然，我们需要针对这个问题进行细致的排查和调试。
## 背景定位
在一个典型的Storm集群中，UI端口是用来展示作业、拓扑和相关资源的一种非常重要的监控工具。如果Storm UI不可访问，用户将无法获取实
在本文中，我想分享一下如何解决“storm UI说明”的问题。随着数据流处理变得越来越流行，Apache Storm作为一个开源的实时计算系统，逐渐被广泛应用于数据分析和实时应用程序中。然而，确保能够有效地使用Storm UI进行监控和管理却是一个需要重点关注的方面。以下是我在解决相关问题时的思考与总结。
### 背景定位
在大规模数据处理的场景中，Apache Storm被广泛使用，它能够处理
# 基于 Storm 的用户界面 (UI) 打开与操作
Apache Storm 是一个开源的分布式实时计算系统，广泛应用于大数据处理与流媒体分析。在数据流的处理上，Storm 可以提供高吞吐量、低延迟的优点。而为了使 Storm 的数据处理更加直观，许多开发者开始探索如何快速打开其用户界面（UI）。本文将探讨 Storm 的 UI 是如何工作的，并展示一些相关的代码示例，同时使用类图和饼状图来
# 如何实现 Apache Storm UI：新手指南
Apache Storm 是一个开源实时计算框架，它能够处理不断流入的数据。Storm 提供了一个用户界面（UI），用于监控和管理 Storm 拓扑。在本篇文章中，我将带领你逐步实现 Apache Storm UI，希望能帮助你快速上手。
## 实现 Apache Storm UI 的流程
以下是实现 Apache Storm UI 的
2.1 Storm编程模型 2.1.1 元组（Tuple）元组（Tuple），是消息传递的基本单元，是一个命名的值列表，元组中的字段可以是任何类型的对象。Storm使用元组作为其数据模型，元组支持所有的基本类型、字符串和字节数组作为字段值，只要实现类型的序列化接口就可以使用该类型的对象。元组本来应该是一个key-value的Map，但是由于各个组件间传递的元组的字段名称已经事
在使用 Apache Storm 进行分布式流处理时，用户界面（UI）是非常重要的一个组成部分，提供了实时监控、管理和调试功能。然而，有时候我们会遇到“storm UI 界面”相关的问题。为了帮助大家有效解决这些问题，我将详细整理关于“storm UI 界面”故障排查和解决的整个过程。
### 环境准备
在开始之前，需要确保环境的依赖已正确安装，以确保 Storm UI 能够正常运行。以下是必
前言在网络技术中，端口（Port）包括逻辑端口和物理端口两种类型。物理端口指的是物理存在的端口，如ADSL Modem、集线器、交换机、路由器上用 于连接其他网络设备的接口，如RJ-45端口、SC端口等等。逻辑端口是指逻辑意义上用于区分服务的端口，如TCP/IP协议中的服务端口，端口号的范围从0到65535，比如用于浏览网页服务的80端口，用于FTP服务的21端口等。由于物理端口和逻辑端口数量较多
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2024-07-15 13:09:53
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一、Storm概述 Storm是免费开源的分布式实时计算系统。实时性主要在于两方面：一方面所有运算处理都是在内存中进行，节点之间采用效率非常高的zeroMQ进行数据传输，中间数据不落地保存，避免了额外文件IO导致的时间损耗；另一方面Storm就是针对流数据处理，可以对源源不断的来源数据进行实时处理，省去了数据采集时间。Storm与Hadoop最大的区别在于Storm是针对流数据处理，而Hadoop
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2024-01-05 22:58:00
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# 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
调度SchedulerStorm现在有4种内置调度程序：DefaultScheduler，IsolationScheduler，MultitenantScheduler，ResourceAwareScheduler。ConfigurationStorm有各种配置可用于调整nimbus, supervisors和running topologies的行为。 某些配置是系统配置，无法通过拓扑基础在拓扑
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2023-09-13 21:57:58
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前言今天重启了服务器，发现supervisor管理的rabbitmq的进程居然启动失败了，查看日志发现老是报错，记录一下解决的办法。报错：erlexec:HOME must be set找了网上的许多人的博客，一般的说法是在进程的启动的脚本中加入：export HOME=/usr/local/erlang
export PATH=$PATH:$HOME/bin系统默认的HONE是/root，可能造
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2024-05-17 13:04:25
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