反压机制（BackPressure）被广泛应用到实时流处理系统中，流处理系统需要能优雅地处理反压（backpressure）问题。反压通常产生于这样的场景：短时负载高峰导致系统接收数据的速率远高于它处理数据的速率。许多日常问题都会导致反压，例如，垃圾回收停顿可能会导致流入的数据快速堆积，或者遇到大促或秒杀活动导致流量陡增。反压如果不能得到正确的处理，可能会导致资源耗尽甚至系统崩溃。反压机制就是指系
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2024-05-24 23:30:44
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作者：张馨予本文从数据传输和数据可靠性的角度出发，对比测试了 Storm 与 Flink 在流处理上的性能，并对测试结果进行分析，给出在使用 Flink 时提高性能的建议。Apache Storm、Apache Spark 和 Apache Flink 都是开源社区中非常活跃的分布式计算平台，在很多公司可能同时使用着其中两种甚至三种。对于实时计算来说，Storm 与 Flink 的底层计算引擎是基
- 1、 简单介绍一下Flinkflink是纯实时的计算引擎 天生支持状态管理- 2、Flink相比传统的Spark Streaming有什么区别？和Spark中的structured streaming(dataFrame)相比呢？答：Flink的基本数据模型由数据流组成，例如事件序列。数据流作为数据的基本模型 Spark和Flink在DAG执行上有一个显著的区别，在Flink的流执行模式中，事
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2024-02-23 11:23:29
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Flink全景图实时处理框架StromStrom是第一代实时处理框架，基于流处理，数据吞吐量和延迟上效果不理想，只支持at least once和at most once，不能保证精确一次性，在数据准确性上存在不足SparkStreaming第二代实时处理框架，基于mini-batch思想，每次处理一小批数据，一小批数据包含多个事件，以接近事实处理效果，概况性来说是微批次、准实时Flink第三代实
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2024-02-03 09:45:18
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反压机制（BackPressure）被广泛应用到实时流处理系统中，流处理系统需要能优雅地处理反压（backp
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2021-08-10 11:59:35
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Storm入门教程：前言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的部署和运维都很便捷，而且更为重要的是可以使用任意编程语言来开发应用。本教程是一本对storm的基础介绍手册，希望帮助所有愿意使用实时流处理框架的技术同仁。一、实时流计算互联网从诞生的第
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2023-05-07 18:42:03
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元组(Tuple)
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,元组本来映射是一个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先定义好,所以,只要按序把元组填
原创
2021-06-05 23:39:16
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Strom的编程模型和核心
原创
2022-02-24 17:44:14
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strom经典图谱：strom基础TopologiesStreamsSpoutsBoltsStreamgroupingsReliabilityTasksWorkersConfiguration1、Topologies一个topology是spouts和bolts组成的图，通过streamgroupings将图中的spouts和bolts连接起来，如下图：一个topology会一直运行直到你手动ki
原创
2018-09-13 22:41:02
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Strom部署安装[root@python ~]# ifconfigeth0 Link encap:Ethernet HWaddr00:0C:29:1D:C6:CC inet addr:10.0.0.9 
原创
2016-11-01 00:33:38
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在进群生产环境下运行Topology和在本地模式下运行非常相似。下面是步骤：
1、定义Topology（如果使用Java开发语言，则使用TopologyBuilder来创建）
2、使用StormSubmitter向集群提交Topology。StormSubmitter有三个参数，Topology的名字，Topology的配置，和Topology本身。下面是例子：
Config co
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2015-08-04 13:32:00
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Java Storm 父子
## 引言
随着大数据时代的到来，对实时数据处理和分析的需求越来越迫切。在这个背景下，Apache Storm 应运而生。作为一个分布式实时计算系统，Storm 提供了高效可靠的数据流处理能力，广泛应用于实时分析、事件处理、机器学习等场景。
在 Storm 中，一个拓扑（Topology）代表了一个实时计算任务的逻辑模型。一个拓扑由多个组件（Component）组
原创
2024-01-08 11:22:08
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进程状态是指操作系统中对进程进行管理时，为进程指定了几种状态。以便于给进程分配相应的资源。最初只分了运行，等待，就绪三种状态。 运行态指的是这个进程所需要的所有资源都已经配足了，并且给它CPU资源，此时就属于运行状态。 就绪态指的是其他所有资源，只缺CPU资源，这种状态是一种万事俱备只欠东风的状态。 等待态指的是缺其他资源，也没CPU资源，与外设有交互，或者等待指令之类的状态。三态转换关系运行状
# 实现 Storm 集群架构的指南
Apache Storm 是一个流式处理框架，适合于实时数据处理的需求。在这篇文章中，我们将会为初学者提供步骤指南，帮助他们实现一个 Storm 集群架构。我们将通过一个表格和详尽的步骤分解来完成这一目标。最后，我们还会用类图和旅行图的形式来展示整个流程。
## 实现 Storm 集群架构的步骤
| 步骤编号 | 步骤描述 | 完成情
原创
2024-10-09 05:05:33
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从n个数中取m个使得乘积最大？问题描述 对于n个数，从中取出m个数，如何取使得这m个数的乘积最大呢？ 输入格式 第一行一个数表示数据组数 每组输入数据共2行： 第1行给出总共的数字的个数n和要取的数的个数m，1<=n<=m<=15， 第2行依次给出这n个数，其中每个数字的范围满足:a[i]的绝对值小于等于4。输出格式 每组数据输出1行，为最大
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2024-09-06 10:07:46
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一：简介 1.官网 http://storm.apache.org/ 2.strom的两种形式 2.strom的特性 3.使用场景 4.集群架构 各个节点快速失败，无状态。 快速失败的意思是，节点挂掉后，马上重启后，就可以正常工作，不需要很长的时间初始化，状态恢复等过程。 无状态：节点本身不存储自己
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2016-12-16 15:26:00
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# 实现 Storm 数据分析的完整指南
Apache Storm 是一个开源的实时计算系统，它能够处理大规模流式数据。对于初学者来说，理解 Storm 是如何工作的以及如何实现数据分析可能有些困难。本文将为你详细讲解如何使用 Storm 进行数据分析，分步骤指出每一步所需的代码，并对其进行注释。此外，本文还会包含序列图以帮助你更好地理解 Storm 的工作流程。
## 整体流程
首先，我们
文章目录1.环境2.PG-Strom启动3.如何自定义一个Custom Scan？1.环境硬件：CentOS7，3.10.0-1160.49.1
原创
2023-04-06 14:23:39
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在Kubernetes（K8S）中使用Storm（Storm）可以帮助我们构建高可靠、高性能的流数据处理应用程序。Storm是一个开源的分布式实时计算系统，可以用于处理大规模的实时数据流。通过将Storm与Kubernetes集成，我们可以更好地管理和部署我们的Storm应用程序。
首先，让我们了解一下如何在K8S中使用Storm。下面是整个过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- |
原创
2024-03-05 15:29:45
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高性能的服务器的架设 对于高性能网站 ,请求量大,如何支撑?1方面,要减少请求对于开发人员----合并css, 背景图片, 减少mysql查询等. 2: 对于运维 nginx的expires ,利用浏览器缓存等,减少查询.3: 利用cdn来响应请求 4: 最终剩下的,不可避免的请求----服务器集群+负载均衡来支撑. 所以,来到第4步后,就不要再
