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基础概念了解 最近公司需要学习Storm，所以就来了解一下。本次的博客也是了解一下基础的概念，不涉及代码和其他的东西。大部分的东西都是来自于官网。 Apache Storm是一个免费的开源分布式实时计算系统。通过Apache Storm，可以轻松可靠地处理无限制的数据流，从而可以进行实时处理，而Hadoop可以进行批处理。Apache Storm很简单，可以与任何编程语言一起使用，并且使
一、Storm到底是什么？1、mysql，hadoop与stormmysql：事务性系统，面临海量数据的尴尬 hadoop：离线批处理 storm：实时计算2、storm的特点是什么？ （1）支撑各种实时类的项目场景：实时处理消息以及更新数据库，基于最基础的实时计算语义和API（实时数据处理领域）；对实时的数据流持续的进行查询或计算，同时将最新的计算结果持续的推送给客户端展示，同样基于最基础的实时
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2023-10-13 16:19:29
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主要内容 Topologies Streams Spouts Bolts Stream groupings Reliability Tasks Workers &n
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2023-09-19 01:48:43
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storm事务重要概念介绍
功能：将多个tuple组合成为一个批次，并保障每个批次的tuple被且仅被处理一次。storm事务处理中，把一个批次的tuple的处理分为两个阶段processing和commit阶段。processing阶段运行多个批次的tuple并行处理。 commit阶段各批次之间需强制按照顺序进行提交。 事务Topolog
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2023-08-07 21:35:15
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Storm 初学总结参考：《Storm应用实践》 —— 肖恩 T.艾伦 (Sean T. Allen) / 马修·扬科夫斯基 (Matthew Jankowski)Storm简介大数据处理工具数据处理工具大致分为两个主要层级：批（batch）处理和流（stream）处理。最近又新增了一种介于两者之间的衍生层：基于流的微型批处理（micro-batch）层。 二者区别:流式处理批处理处理对象数据(消
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2023-08-01 14:04:14
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概念window 类型Tumbling Window按照固定的时间间隔或者Tuple数量划分窗口。例子一，按照固定时间滚动，5秒滚一个窗口：| e1 e2 | e3 e4 e5 e6 | e7 e8 e9 |...
0 5 10 15 -> time
| w1 | w2 | w3 |...例子二，按
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2023-09-15 21:59:13
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1.为什么要用高性能队列Disruptor为什么要说Disruptor？java SDK提供了2个有界队列
ArrayBlockQueue，LinkedBlockingQueue，基于ReentrantLock锁实现，在高并发情况下，锁的效率不高，更好的替代品有木有？Dosritpr2.Disruptor介绍性能更高的有界队列Log4j2，Spring Messageing，HBase，Storm
一、Storm1.1 简介Storm 是一个开源的分布式实时计算框架，可以以简单、可靠的方式进行大数据流的处理。通常用于实时分析，在线机器学习、持续计算、分布式 RPC、ETL 等场景。Storm 具有以下特点：支持水平横向扩展；具有高容错性，通过 ACK 机制每个消息都不丢失；处理速度非常快，每个节点每秒能处理超过一百万个 tuples ；易于设置和操作，并可以与任何编程语言一起使用；支持本地模
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2023-10-02 19:12:31
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Storm入门教程1. Storm基础StormStorm主要特点Storm基本概念TopologiesStreamsSpoutsBoltsStream groupingsReliabilityTasksWorkersStorm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S
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2023-07-16 17:13:04
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1、初识Sortm的核心概念 Topologies:拓扑，将整个流程串起来 \ Streams:流，数据流，水流 \ Spouts:生产数据/生产水 Bolts:处理数据/处理水 \ Tuple:数据/水 \ Stream groupings:流分组 Reliability：可靠性 \ Tasks：任务 \ Workers：工人2、Storm核心概念理解记忆概述 3、Storm核心概念理解记忆之地
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2023-06-01 18:43:56
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Storm 读书笔记本书主要是翻译了《Getting Started With Storm》。通过一个简单的单词分析和统计的例子，作为入门例子介绍Storm。Storm 介绍Storm 是由twitter开发，并贡献给了apache。Storm，是一个分布式的，可靠的，容错的数据流处理系统。为分布式实时计算提供了一组通用原语，可被用于“流处理”之中，实时处理消息并更新数据库。三个核心组件简介：使用
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2023-06-26 15:25:57
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Worker间的通信经常需要通过网络跨节点进行，Storm使用Netty作为进程间通信的消息框架。Worker进程内部通信：不同worker的thread通信使用LMAX Disruptor来完成。不同topologey之间的通信，Storm不负责，需要自己想办法实现，例如使用kafka等1、Worker进程间通信Worker接受线程通过网络接受数据，并根据Tuple中包含的taskId，匹配到对
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2023-11-07 01:13:28
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Strom安装Strom启动./zkServer.sh start
启动nimbus主节点： nohup bin/storm nimbus >> /dev/null &
启动supervisor从节点： nohup bin/storm supervisor >> /dev/null &
都启动完毕之后，启动strom ui管理界面： bin/storm
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2023-08-13 22:28:28
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Storm是一个免费开源、分布式、高容错的实时计算系统。Storm令持续不断的流计算变得容易，弥补了Hadoop批处理所不能满足的实时要求。Storm经常用于在实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式远程调用和ETL [ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。
一、storm 的安装在搭建Storm 集群时，具体分为这么几步：1、搭建zookeeper集群2、安装storm 的依赖库3、下载并解压Storm4、修改配置文件5、启动Storm
第一步：搭建zookeeper集群zookeeper作为storm的管理协调者，zookeeper是必不可少的拷贝安装包，并解压tar -xvf zookeeper-3.3.6.deploy.tar.g
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2023-10-12 21:08:10
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调度SchedulerStorm现在有4种内置调度程序：DefaultScheduler，IsolationScheduler，MultitenantScheduler，ResourceAwareScheduler。ConfigurationStorm有各种配置可用于调整nimbus, supervisors和running topologies的行为。 某些配置是系统配置，无法通过拓扑基础在拓扑
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2023-09-13 21:57:58
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Storm简介Apache Storm是一个分布式实时大数据处理系统。Storm设计用于在容错和水平可扩展方法中处理大量数据。Storm框架主要由7部分组成Topology：一个实时应用的计算任务被打包作为Topology发布，这同Hadoop的MapReduce任务相似。 Spout：Storm中的消息源，用于为Topology生产消息（数据），一般是从外部数据源（如Message Queue、
