一、增长的作战地图It’s all about long term.1、增长年营业额、利润的增长，和国家GDP增长水平相当，甚至更低，这种状态就是维持。（跑输大盘）GDP 两倍；若是在成熟市场依靠管理也能实现，称之为惯性增长。GDP4倍以上；在成熟市场，需要有红利才能实现，比如龙头红利、品牌效应、规模效应、网络效应等等。 打破界限，即是增长。企业的死：失去战斗意志。（企业的死亡来自企业主
STORM整体分析一、概念Storm是个实时的、分布式以及具备高容错的计算系统
Storm进程常驻内存 Storm数据不经过磁盘，在内存中处理Twitter开源的分布式实时大数据处理框架，最早开源于github1、构成NimbusSupervisorWorker2、编程模型DAG（Topology）SpBoltout3、序列化**K r y o**序列化，高效，数据量小4、数据传输Z M
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2024-01-02 12:10:39
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storm版本：0.9.0.1 异常描述：拓扑运行一段时间后、个别机器的worker进程会出现time-out重启的情况，而该worker进程重启后，并不能正常工作、在spout不断出现fail、原因不明。将拓扑kill掉、重启该拓扑，则可以正常运转。观察到出现worker time-out重启的情况，通常都出现在cpu load出现一个小峰值的时间点、如下图所示。 且worker重启，90%
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2023-09-06 16:05:51
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看了许多与本人研究方向有关的论文，经常涉及到SLAM、SFM、MVG、MVS的范畴，这几个部分有很大的相似之处，但侧重点有所不同，所以根据目标所设计的策略有所不同。以下是本人的理解，如果有问题，欢迎在评论区指出、探讨。1.SLAM（Simultaneous Localization and Mapping),也称为CML (Concurrent Mapping and Localization）顾
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2024-01-22 13:00:44
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在2023年3月6日排行榜靠前。
原创
2023-05-30 07:13:53
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# 如何使用Storm框架分析数据
在大数据处理中，Storm框架是一个非常流行的实时数据处理工具，它可以帮助我们实时地处理数据并进行分析。在本文中，我们将介绍如何使用Storm框架来分析数据，并解决一个实际的问题。
## 实际问题
假设我们有一个电商网站，我们希望实时地分析用户的购物行为，以便及时调整推荐策略来提高销售额。
## 解决方案
我们将使用Storm框架来实时分析用户的购物行
原创
2024-06-26 05:14:54
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# 实现Storm实时分析的指导
Apache Storm是一个开源的实时计算系统，能够处理大量的数据流并进行实时分析。下面，我们将通过一系列步骤来教会你如何实现Storm实时分析，适合刚入行的小白。本文将详细解释每个步骤所需的代码及其意义。
## 整体流程
首先，让我们看一下实现Storm实时分析的整体流程。下面的表格展示了这些步骤。
| 步骤 | 描述 |
|------|------
原创
2024-09-17 06:06:19
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storm是一条一条数据处理，spark是一批数据处理的，storm才是真正意义的实时数据处理。 1、file
原创
2022-06-17 09:50:54
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# Storm流式分析入门指南
Apache Storm是一个强大的开源实时计算系统，适合于处理大规模数据流。在这篇文章中，我们将带你一步步实现一个简单的Storm流式分析项目。下面是我们将要遵循的流程。
## 完整流程
| 步骤 | 描述 |
| -------- | ----------------------
你需要做哪些准备？做一个优秀的SEM需要具备什么样的素质。 1对行业的认知SEM 是网络营销的细分，既然是营销，那必定某些职能上就符合传统市场营销的理论。选择关键词、写创意、展示广告的广告设计、落地页的优化，都涉及到营销理论的 实践。所以对自己所处的行业有很深的认知，对自己的消费者心理有一定程度的把握，是必不可少的。这些认知都是你从事SEM的加分项，进阶的必备项。如果你不会，就要去系统学习。糊涂入
Storm 是一个分布式的，可靠的，容错的数据流处理系统。下面我将分别从storm的整体架构以及部分原理进行讲解。一、基本的概念storm中服务器节点分为主节点和从节点,Nimbus为主节点和Supervisor为从节点。以及若干组件构成。下面为对一些术语进行简单的介绍: Nimbus：主节点，是一个调度中心，负责分发任务 Supervisor：从节点，任务执行的地方 
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2023-07-17 13:29:27
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相比Hadoop的批处理，Storm的特点就是实时性。组件 Storm集群主要由一个主节点和一群工作节点（worker node）组成，通过 Zookeeper进行协调。 主节点 主节点通常运行一个后台程序 —— Nimbus，用于响应分布在集群中的节点，分配任务和监测故障。这个很类似于Hadoop中的Job Tracker。 工作节点 工作节点叫worker，一般就是集群中的一个节点
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2023-09-17 20:25:22
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大数据实时处理平台市场上产品众多，本文着重讨论spark与storm的比对，最后结合适用场景进行选型。 一、spark与storm的比较比较点StormSpark Streaming 实时计算模型 纯实时，来一条数据，处理一条数据 准实时，对一个时间段内的数据收集起来，作为一个RDD，再处理 实时计算延迟度 毫秒级 秒级 吞吐量 低 高 事务机制 支持完善 支持，但不够完善 健壮性 / 容错性
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2023-12-07 12:11:40
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Trident是以小批量（batch）的形式在处理tuple，并且每一批都会分配一个唯一的transaction
id。不同spout的特性不同，一个transactionalspout会有如下这些特性： 1、有着同样txid的batch一定是一样的。当重播一个txid对应的batch时，一定会重播和之前对应txid的batch中同样的tuples。2、各个batch之间是没有交集的。每个tup
原创
2015-05-28 16:43:09
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一、属性//org.apache.storm...
原创
2021-08-13 10:22:22
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你已经看到实现有且只有一次被执行的语义时的复杂性。Trident这样做的好处把所有容错想过的逻辑都放在了State里面 -- 作为一个用户，你并不需要自己去处理复杂的txid，存储多余的信息到数据库中，或者是任何其他类似的事情。你只需要写如下这样简单的code： TridentTopology topology = new Tride
原创
2015-06-01 17:14:19
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本文主要分析storm的worker进程间消息传递机制，消息的接收和处理的大概流程见下图 在Storm中，worker进程内部的thread通信与worker进程
原创
2014-12-04 11:30:28
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概括：上一节学习了pyspider框架，这一节我们来看一下Scrapy的强大之处。他应该是目前python使用的最广泛的爬虫框架。一、简单实例，了解基本。1、安装Scrapy框架这里如果直接pip3 install scrapy可能会出错。所以你可以先安装lxml：pip3 install lxml(已安装请忽略)。安装pyOpenSSL：在官网下载wheel文件。安装Twisted：在官网下载w
Storm是一个分布式的、高容错的实时计算系统。Storm适用的场景：Storm可以用来用来处理源源不断的消息，并将处理之后的结果保存到持久化介质中。由于Storm的处理组件都是分布式的，而且处理延迟都极低，所以可以Storm可以做为一个通用的分布式RPC框架来使用。(实时计算？)Storm集群架构Storm集群采用主从架构方式，主节点是Nimbus，从节点是Supervisor，有关调度相关的信
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2023-12-21 11:11:13
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前言：阅读笔记
storm和hadoop集群非常像。hadoop执行mr。storm执行topologies。
mr和topologies最关键的不同点是：mr执行终于会结束，而topologies永远执行直到你kill。
storm集群有两种节点：master和worker。
master执行一个后台进程Nimbus，和hadoop的jobtracker相似。
Nimbus负责
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2017-06-28 11:09:00
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