回顾：大数据平台技术栈 (ps:可点击查看)，今天就来说说其中的Storm！一、Storm简介1. 引例在介绍Storm之前，我们先看一个日志统计的例子：假如我们想要根据用户的访问日志统计使用斗鱼客户端的用户的地域分布情况，一般情况下我们会分这几步：取出访问日志中客户端的IP把IP转换成对应地域按照地域进行统计Hadoop貌似就可以轻松搞定：map做ip提取，转换成地域reduce以地域
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2024-01-08 21:42:04
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# 学习 Storm 技术体系：从入门到实践
Apache Storm 是一个实时大数据计算系统，广泛用于处理流式数据。在这篇文章中，我将引导你一步步实现 Storm 技术体系，帮助你掌握这个强大的工具。我们将通过以下步骤来完成整个流程。
## 流程概览
以下表格展示了实施 Storm 技术体系的主要步骤：
| 步骤 | 描述 | 代码示例或命令
http://pan.baidu.com/s/1mhzj5XI?qq-pf-to=pcqq.group#path=%252F
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2016-01-17 14:40:00
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一、流式计算概念 利用分布式的思想和方法，对海量“流”式数据进行实时处理，源自业务对海量数据，在“时效”的价值上的挖掘诉求，随着大数据场景应用场景的增长，对流式计算的需求愈发增多，流式计算的一般架构图如下： Flume获取数据-->Kafka传递数据-->Strom计算数据-->Redis保存数据二、storm介绍 Apache Storm是一个分布式实时大数据处理系统
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2023-07-24 16:35:47
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1.Apache Storm 流式计算框架
1.Storm 基础
1.Storm是什么
Hadoop在处理数据的时候，时效性不够，市场期望能够尽快得到处理后的数据。
Storm是一个流式计算框架，数据源源不断的产生，源源不断的收集，源源不断的计算。（一条数据一条数据的处理）
Storm只负责数据的计算，不负责数据的存储。
2013年前后，阿里巴巴基于storm框
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2023-11-04 07:26:10
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1.storm基本原语spout : 消息源，不停的发送消息到集群中，我们主要的代码实现。bolt : 消息处理节点，可以过滤，集合等，我们主要的代码实现。topology : 整体的分布式计算结构，由多个spout和多个bolt组成。tuple : 一次消息传递的基本单元，消息都封装为tuple，通过spout发送的集群。整体数据流向为从固定数据源读取数据（比如kafka, rock
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2024-01-28 02:44:47
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大数据技术基础实验十四：Storm实验——部署Storm 文章目录大数据技术基础实验十四：Storm实验——部署Storm一、前言二、实验目的三、实验要求四、实验原理五、实验步骤1、配置SSH免密登录2、安装ZooKeeper集群3、部署Storm六、最后我想说 一、前言本次实验我们将了解学习有关Storm的一些知识以及如何在虚拟机集群中进行部署。二、实验目的掌握Storm基础简介及体系架构掌握S
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2023-10-07 20:09:27
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## 对Java技术方法的评价
Java是一种广泛使用的编程语言，由于其跨平台性、易学易用、安全可靠等特点，成为了许多开发者的首选。在本文中，我们将解决一个具体问题，并通过Java技术方法来解决。
### 问题描述
假设我们正在开发一个简单的购物系统，需要实现以下功能：
1. 用户可以浏览商品列表；
2. 用户可以将商品添加到购物车；
3. 用户可以查看购物车中的商品；
4. 用户可以从购
原创
2023-11-22 16:56:30
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前言：1、Worker进程间通信原理2、Worker进程间技术(Netty、ZeroMQ)3、Worker 内部通信技术(Disruptor)总结：
目录
前言：这篇文章，博客主要介绍下Storm中Worker进程间和进程内部通信的原理和技术。整篇内容仅供了解，如有不足或错误请指出。 Worker间的通信经常需要通过网络跨节点进行，Storm使用Zer
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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# Java 技术面试评价
Java 是一门广泛应用于企业级开发的编程语言，具有跨平台、面向对象、高性能等特点，在技术面试中也是常见的考察内容。本文将介绍在 Java 技术面试中常见的评价要点，并通过代码示例和序列图、类图来帮助读者理解。
## 一、常见的 Java 技术面试评价要点
在 Java 技术面试中，通常会考察以下内容：
1. 基础知识：包括 Java 语法、面向对象编程、集合框
原创
2024-07-12 05:23:19
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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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Storm kafka zookeeper 集群我们知道storm的作用主要是进行流式计算，对于源源不断的均匀数据流流入处理是非常有效的，而现实生活中大部分场景并不是均匀的数据流，而是时而多时而少的数据流入，这种情况下显然用批量处理是不合适的，如果使用storm做实时计算的话可能因为数据拥堵而导致服务器挂掉，应对这种情况，使用kafka作为消息队列是非常合适的选择，kafka可以将不均匀的数据转换
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2024-01-28 05:31:56
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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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一、数据质量的好坏可以从数据的完整性、准确性、一致性和及时性等四个方面进行评估；完整性：指数据的记录和信息是否完整，是否存在缺失的情况，数据的缺失主要包括记录的缺失或者表字段信息的缺失，两者都会造成统计结果不准确，完整性是数据质量基础的保障。比如交易中每天支付订单数据都在100W左右，如果某一天数据量出现陡增或者陡减的现象（分位数或者3分位差），那么可能出现记录丢失；或者说某个字段缺失，比如订单I
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2023-10-28 18:21:16
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大屏实时计算深度剖析大屏实时计算深度剖析1. 实时计算应用场景1.1 智能1.2 实时数仓1.3 大数据分析应用2. Flink快速入门2.1 Flink概述2.2 Flink基础案例2.3 Flink部署配置2.4 Flink任务提交3. Flink接入体系3.1 Flink Connectors3.2 JDBC（读/写）3.3 HDFS（读/写）3.4 ES（写）3.5 KAFKA（读/
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2023-09-04 22:36:45
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在现代分布式系统中，Apache Storm扮演着重要的角色，尤其是在实时数据处理和流数据分析的场景中。然而，许多开发者在Storm的搭建和运行过程中会遇到各种各样的问题。本篇博文将详细记录如何解决"storm怎么运行"的问题，从而帮助开发者更加高效地使用这个强大的工具。
### 问题背景
Apache Storm是一个用于处理实时数据流的分布式计算框架。它的高吞吐量和低延迟使得它在许多大数据
概述上一篇【storm初识】 博文连接： 本文将对storm的概念进行解释和进一步阐述，将要讲解的概念有：Topologies （拓扑）Streams (数据流)Spouts （发射器，瀑布）Bolts （ 闪电 ，处理者）Stream groupings （流群组）Reliability （可靠性）Tasks （任务）Workers （角色，工作者
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2024-01-15 22:16:46
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前言前段时间陆续面试了一些大中小公司，踩了不少坑，挂了很多，同时也有不少感悟和收获。这里想把那段经历记录一下，如果能对亲们有所帮助就再好不过了。面试的过程其实也是一个自我认识和学习的过程，即便暂时没打算跳槽，隔段时间出去面一面对自己还是有些好处的：不仅可以评估一下自己在市场的价值和竞争力，同时也能了解一些新技术、更新一下自己的技术栈。而且在一个地方待久了，可能不自觉的就会陷入到一种「舒适区」，久而
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2023-08-26 11:30:07
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1、功能说明设计一个topology，来实现对文档里面的单词出现的频率进行统计。整个topology分为三个部分：RandomSentenceSpout：数据源，在已知的英文句子中，随机发送一条句子出去。SplitSentenceBolt：负责将单行文本记录（句子）切分成单词WordCountBolt：负责对单词的频率进行累加2、项目主要流程3、RandomSentenceSp...
原创
2021-07-07 11:16:41
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