Storm如何保证数据不丢失storm保证从spout出发的每个tuple都会被完全处理。这篇文章介绍storm是怎么做到这个保证的，以及我们使用者怎么做才能充分利用storm的可靠性特点。一个tuple被完全处理是什么意思就如同蝴蝶效应一样，从spout发射出的一个tuple可以引起其他成千上万个tuple因它而产生。想想那个计算一片文章中每个单词出现次数的topology.TopologyBu
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2023-12-12 17:11:00
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Storm基本概念 Storm是一个分布式的、可靠地、容错的数据流处理系统。Storm分布式计算结构称为Topology（拓扑）结构，顾名思义，与拓扑图十分类似。该拓扑图主要由数据流Stream、数据流的生成者Spout和数据流的运算者Bolt组成。如下图所示： 在Storm系统中，数据主要是通过tuple数据结构进行传输的。tuple就是一个列表，列表中可以存放任何类型的数据（该
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2023-12-07 21:56:24
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Storm是什么？Storm是twitter公司开源捐献给apache的一个实时流式数据处理的框架。 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。 特点在于来一条数据就马上处理一条数据，具有低延迟、高可用、易扩展、数据不丢失等特点。 主要用于解决数据的实时计算以及实时处理的问题。 Storm有很多使用场景：如实时分析，在线机器学习，持续计算，分布式RPC，ETL等等
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2023-12-04 21:39:04
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一、 Storm整体介绍Storm 是一个类似Hadoop MapReduce的系统， 用户按照指定的接口实现一个任务，然后将这个任务递交给JStorm系统，Jstorm将这个任务跑起来，并且按7 * 24小时运行起来，一旦中间一个Worker 发生意外故
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2023-08-13 22:28:16
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一、简要介绍 对于大数据的处理，在离线方面，Hadoop很完美地解决了，对于实时数据的处理则无能为力。 Storm是一个开源的分布式实时计算系统，可以简单、可靠地处理大量的数据流。
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2023-10-01 09:20:18
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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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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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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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Storm入门教程1. Storm基础StormStorm主要特点Storm基本概念Storm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Storm拓扑的并行TutorialLocal模式在生产环境中运行TopologiesStormStorm是一个免费开源的分布式实时计算
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2023-08-08 21:46:28
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一个Storm集群的基本组件storm的集群表面上看和hadoop的集群非常像。但是在hadoop上运行的MapReduce的Job的，在storm上运行的是Topology。一个关键的区别在于，一个MapReduce Job最终会结束，但是一个Topology会永远运行下去，除非你显式的杀掉它。在storm的集群上有两种节点：控制节点和工作节点。控制节点上面运行一个后台程序Nimbus,它的作用
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2023-11-08 22:48:59
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1、Storm简介storm是一个分布式、容错的实时计算系统，起先被托管在GitHub上，遵循Eclipse Public License 1.0 。Storm是由BackType开发的实时处理系统，由Twitter开源2013年，Storm进入Apache社区进行孵化；2014年9月，晋级为Apache顶级项目官网 http://storm.a
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2024-01-09 22:14:27
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引言介绍storm之前，我先抛出这两个问题：1.实时计算需要解决些什么问题？ 2.storm作为实时计算到底有何优势？storm简介官方介绍：Apache Storm is a free and open source distributed realtime computation system. Storm makes it easy to reliably process unbounded
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2024-01-29 21:25:04
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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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介绍Storm基本原理1 集群结构主从架构方式，主节点是Nimbus，从节点是Supervisor，有关调度相关的信息存储到ZooKeeper集群中* Nimbus 主控节点，用于提交任务、分配集群任务，集群监控等* zookeeper 集群中协调、共有数据的存放（如心跳信息、集群的状态和配置信息），Nimbus将分配给Supervisro的任务
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2023-08-26 15:16:11
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1、默认情况下：1个supervisor节点启动4个worker进程。每一个topology默认占用一个worker进程。每个worker会启动executor。每个executor默认启动一个task。 2、并行度什么是并行度？在 Storm 的设定里，并行度大体分为3个方面：一个 topology 指定多少个 worker 进程并行运行；一个 worker 进程指定多少个
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2023-12-15 16:48:43
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本文借鉴官文，添加了一些解释和看法，其中有些理解，写的比较粗糙，有问题的地方希望大家指出。写这篇文章，是想把一些官文和资料中基础、重点拿出来，能总结出便于大家理解的话语。与大多数“wordcount”代码不同的是，并不会有如何运行第一storm代码等内容，只有在运行完代码后，发现需要明白：“知其然，并知其所以然”。
Storm是什么？为什么要用Storm？为什么不用Spar
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2024-01-30 11:47:22
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本地模式与StormSubmitter的对比现在，已经使用一个名为LocalCluster的工具在本地计算机上运行Topology。在计算机上运行Storm基础设施，可以很容易地运行与调试不同的Topology。但如果你想要提交你的Topology到运行中的Storm集群呢？Storm的一个有趣特性是，它很容易发送你的Topology去运行在一个真正的集群中。你需要做的是将LocalCluster
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2023-10-02 10:55:05
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问题一： 配置文件
原创
2023-05-11 11:48:50
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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
1、storm的特点storm是一个免费、开源、分布式、实时计算系统。吞吐量高，每秒每节点能达到百万元组。 storm是跨语言、可伸缩的，具有低延迟（秒级/分钟级）、容错的特点。storm与hadoop的对比storm hadoop
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实时流处理 批处理
无状
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2024-06-12 00:18:26
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