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原创
2021-08-05 15:29:23
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一、Storm基本概念 在运行一个Storm任务之前，需要了解一些概念： Topologies Streams Spouts Bolts Stream groupings Reliability Tasks Workers Configuration Storm集群和Hadoop集群表面上看很类似。但是Hadoop上运行的是MapReduce jobs，而在Storm上运行的是拓扑（topolog
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2023-07-20 17:38:23
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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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实时计算框架对比 - flink，storm，spark 三者的区别我相信有不少的工程师都有着这样的处境，在学flink之前很好奇flink，storm，spark的区别是什么，为什么现在很多企业都在往flink方向转它的优势是什么，为什么不适用storm，为什么不适用spark，在下面的内容中我会为大家解答。希望可以帮助大家，也希望大家看了之后可以提出自己宝贵建议。有限数据集和无限数据集&nbs
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2023-07-18 13:14:27
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storm的网络直传、内存计算，其时延必然比hadoop的通过hdfs传输低得多;当计算模型比较适合流式时，storm的流式处理，省去了批处理的收集数据的时间；因为storm是服务型的作业，也省去了作业调度的时延。所以从时延上来看，storm要快于hadoop。为什么说 Storm 比 Hadoop 快？“快”这个词是不明确的，专业属于点有两个层面：1.时延 ， 指数据从产生到运算产生结果的时间，
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2023-10-21 08:19:05
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分布式实时数据处理框架——Storm1. Storm简介与核心概念1.1 Storm 简介全称为 Apache Storm，是一个分布式实时大数据处理系统。它是一个流数据框架，具有最高的获取率。它比较简单，可以并行地对实时数据执行各种操作。它通过Apache ZooKeeper 集群管理分布式环境和集群状态。Apache Storm 继续成为实时数据分析的领导者。Storm 易于设置和操作，并且它
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2023-10-19 22:49:09
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STORM（State of the RTOS with Output Resources and Memory）和SIM（System Interconnection Model）是现代嵌入式系统中常见的两种挑战。针对这两种问题，我们需要有系统的解决方案。以下是我整理的完整的解决过程，希望对你们理解STORM和SIM的问题提供帮助。同时也对解决这些问题的方法与配置进行详细阐述。
## 环境准备
Flink和Storm是两种流处理框架，各自拥有独特的优势和应用场景。在本文中，我们将深入探讨Flink与Storm的技术演进及其在实际应用中的架构设计与性能优化，并结合实例进行复盘记录。
### 背景定位
在大数据处理过程中，流式计算成为了一种必不可少的技术。面对海量数据的实时处理需求，传统的批处理方法逐渐显得力不从心。因此，选择一款合适的流处理框架成为大家关注的焦点。
针对这一痛点，我们
2015年6月1号， Twitter 对外宣讲了他们的Heron系统， 从ppt和论文中，看起来完爆storm。昨天，抽空把论文，仔细读了一遍， 把个人笔记和心得分享一下： 最后总结： Heron更适合超大规模的机器， 超过1000台机器以上的集群。 在稳定性上有更优异的表现， 在性能上，表现一般甚至稍弱一些，在资源使用上，可以和其他编程框架共享集群资源，但topology级别会更浪费一些资源。
Flink与Storm是两种广泛应用于大数据流处理的开源框架。它们各自具有不同的特性和功能，适用于多种实时数据处理场景。在本博文中，我将围绕Flink与Storm的版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及性能优化，整理出一个系统的解决方案。
## 版本对比
Flink与Storm在特性上有诸多差异。Flink具有更加丰富的事件时间处理能力和状态管理，适合长时间运行的复杂流处理任务
Kafka 和 Storm 是两个广泛使用的大数据流处理框架，企业往往将这两者结合来构建实时数据处理管道。然而，在实际应用中，开发者可能会遇到集成与调试等方面的问题。以下是对如何解决“Kafka 和 Storm”问题的详尽记录。
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### 背景定位
在某个金融科技项目中，团队需要实时处理用户交易数据并进行分析。然而，随着系统的负载增加，出现了数据丢失和延迟问题。
**时间轴（问题演进
1. 背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm(以下简称“Storm”)在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用(可参考 Storm 的可靠性保证测试)，有管理平台、常用 API 和相应的文档，大量实时作业基于 Storm 构建。而 Apache Flink(以下简称“Flink”)在近期倍受关注，
引言随着大数据时代的来临，大数据产品层出不穷。我们最近也对一款业内非常火的大数据产品 - Apache Flink做了调研，今天与大家分享一下。Apache Flink(以下简称flink) 是一个旨在提供‘一站式’ 的分布式开源数据处理框架。是不是听起来很像spark？没错，两者都希望提供一个统一功能的计算平台给用户。虽然目标非常类似，但是flink在实现上和spark存在着很大的区别，flin
# 如何实现Sim和Storm的流程指导
在大数据领域中，流处理是一项至关重要的技术。其中，Apache Storm 是一种用于实时计算的框架，而 Sim（Simulation）通常指代对系统或模型的模拟。虽然 "Sim" 的具体实现可能和上下文有关，但在此，我们将专注于使用 Apache Storm 来实现流处理任务，并讨论如何进行有效的模拟。
## 整体流程
在开始实现之前，我们可以将整
1、SparkStreaming && Storm的区别？答：
SparkStreaming 是微批处理，不是真正的实时，它的实时性取决于自定义的间隔是多大。
Storm是真正意义上的实时处理，因为它是一条一条处理数据的。但Storm的吞吐量比起SparkStreaming是要小很多的。
SparkStreaming依托于Spark
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2024-04-17 15:25:48
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流框架基于的实现方式分为两大类。第一类是Native Streaming，这类引擎中所有的data在到来的时候就会被立即处理，一条接着一条（HINT： 狭隘的来说是一条接着一条，但流引擎有时会为提高性能缓存一小部分data然后一次性处理），其中的代表就是storm和flink。第二种则是基于Micro-batch，数据流被切分为一个一个小的批次， 然后再逐个被引擎处理。这些batch一般是以时间为
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2023-08-11 19:46:06
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一、Spark Stream、Kafka Stream、Storm等存在的问题在设计一个低延迟、exactly once、流和批统一的，能够支撑足够大体量的复杂计算的引擎时，Spark Stream等的劣势就显现出来。Spark Streaming的本质还是一个基于microbatch计算的引擎。这种引擎一个天生的缺点就是每个microbatch的调度开销比较大，当我们要求的延迟越低，额外的开销就
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2023-11-11 07:41:54
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参考视频教程: 基于Storm构建实时热力分布项目实战 (http://www.notescloud.top/goods/detail/1294)stormhadoop实时流处理批处理无状态有状态使用zk协同的主从架构无主从zk架构每秒处理数万消息HDFS，MR数分钟，数小时不会主动停止终于完成的时候storm优点：跨语言，可伸缩，低延迟，秒
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2021-11-01 23:36:17
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一、环境 环境：Win10 二、软件 1.安装VSCode 下载地址：https://code.visualstudio.com/Download 2.PHP 代码包 版本：php-7.2.9-Win32-VC15-x64 下载地址：https://windows.php.net/downloads
原创
2021-04-19 10:31:08
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