实时运算框架storm学习资料

最新推荐文章于 2025-12-01 18:34:51 发布
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#大数据

本文搜集了关于Storm的一些实用资料，并探讨了如何利用Kafka与Storm进行实时数据处理，以提升GumGum平台的数据处理效率。文章还涵盖了从Flume到Kafka，再到Storm与MySQL的数据流整合案例。
如何在分布式实时计算框架Storm中调用ODM规则运算
01-29
Storm是目前流行的分布式实时流计算框架之一，它提供了可容错分布式计算所要求的基本需求和保障机制，可以满足高吞吐 ,实时的关键业务应用的需求。在编写基于Storm的分布式计算应用时，我们首先需要创建一个拓扑...
【学习Storm实时计算框架】
来啦，老弟~
04-22 583
Storm是一个分布式是实时计算系统，它设计了一种对流和计算的抽象，概念比较简单，实际编程开发起来相对容易。Storm中最核心的计算组件的抽象就是Spout、Bolt，以及Stream Grouping。
Storm——分布式实时流式计算框架
时间静止
12-06 3863
Storm 第一章 是什么一 介绍二 拓扑流程流式处理实时处理三 性能对比Storm 与MapReduce的关系Storm 与 Spark Streaming 的关系四 计算模型第二章 Storm编程案例一 WordSum ( 数据累加 )SpoutBoltTest二 WordCountSpoutBoltTest第三章 Storm Grouping1. Shuffle Grouping2. F...
分布式流式计算框架 Storm
~ Caesar's wish书屋 ~
01-04 2151
场景 伴随着信息科技日新月异的发展，信息呈现出爆发式的膨胀，人们获取信息的途径也更加多样、更加便捷，同时对于信息的时效性要求也越来越高。举个搜索场景中的例子，当一个卖家发布了一条宝贝信息时，他希望的当然是这个宝贝马上就可以被卖家搜索出来、点击、购买啦，相反，如果这个宝贝要等到第二天或者更久才可以被搜出来，估计这个大哥就要骂娘了。再举一个推荐的例子，如果用户昨天在淘宝上买了一双袜子，今天想买一
分布式系列之分布式实时计算系统Storm解析
牧羊人的方向
08-16 2338
Storm作为分布式实时计算框架，已广泛使用多年，形成成熟的大数据分析和实时计算平台体系。本文简要介绍Storm的架构和一些概念如Topology、Spout和Bolt，以作了解。
程序员必知必会开源流计算框架：ApacheStorm
2401_83384536的博客
04-24 1450
Apache Storm（简称Storm）是一款由Twitter开源的大规模分布式流计算平台。Storm出现得较早，是分布式流计算平台的先行者。不过随着各种流计算平台的出现，Storm也在不断尝试着改进和改变。Storm可以说是最早被大家广泛接受的大规模分布式流计算框架，所以我们先从对Storm的讨论开始。
【大数据实时计算框架】Storm框架
weixin_30652491的博客
05-25 427
一、大数据实时计算框架 1、什么是实时计算？流式计算？ （一）什么是Storm?Storm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。这是管理队列及工作者集群的另一种方式。 Storm也可被用于“连续计算”（continuous computation），对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。它还可被用于“分布式RPC”，以并行的方...
【Storm】【一】简介
鸟人的博客
02-22 916
Storm 是 Apache 旗下免费开源的分布式实时计算框架。Storm可以轻松、可靠地处理无限数据流，对实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式RPC，ETL等提供高效、可靠的支持。分布式计算，将一个任务分解为多个任务，分发给多台计算机，节约整体计算时间。
Apache Storm学习资料
programmerDingl的博客
10-05 676
Apache Storm 一、概述 http://storm.apache.org/ Apache Storm是一款免费开源的分布式实时计算的框架（流处理） Apache Storm可以非常容易并且可靠的处理无界的流数据，进行实时的分析处理。 Apache Storm支持多种编程语言（1.x版本Clodure 2.x版本Java重构）。适用场景：实时分析，在线的机器学习，持续计算，分布式的RP...
Storm学习笔记
LvJinYang的博客
09-21 1333
Apache Storm 为什么使用 免费开源分布式实时计算系统 jStorm阿里自己封装（开源在GitHub） redis16384个槽位 一、概述 http://storm.apache.org/ Apache Storm是一款免费开源的分布式实时计算的框架（流处理） Apache Storm可以非常容易并且可靠的处理无界的流数据，进行实时的分析处理。 Apache Storm支持多种编程语...
Storm与Spark：实时流处理与大数据运算框架解析
标题：“storm与spark简介”提供了一篇针对初学者的指南，介绍了两个重要的实时大数据处理框架：Apache Storm和Apache Spark。本文将分别对这两个框架进行概述，以及它们的核心组件和工作原理。 1. Storm框架： ...
Storm中分布式实时计算：ODM规则运算与应用部署详解
在分布式实时计算框架Storm中调用ODM规则运算是一项关键任务，它使得业务逻辑能够与数据处理过程解耦，从而实现灵活和高效地应对业务变化。Storm是一个强大的实时流处理框架，以其容错能力和高吞吐量著称，适用于对...
Storm：实时大数据分析利器，简化复杂运算
Storm是由Twitter开发的开源实时计算框架，被誉为"实时的Hadoop"，但与传统的批处理工具Hadoop相比，它简化了大数据处理流程，避免了技术栈的复杂交替。Storm的主要特点是实时性、分布式处理、高容错性和易于扩展。 ...
【Zookeeper】ZAB协议
qq_43494013的博客
11-28 684
【Zookeeper】ZAB协议
后端在分布式中的Apache Kafka
2509_93945680的博客
11-28 399
比如我们有一次做促销活动，突然流量暴涨，临时加了几台消费者实例，Kafka自动把分区负载均衡过去，系统愣是没抖一下。另外，Kafka的消息持久化机制也靠谱，数据在磁盘上存着，就算消费者宕机了，重启后还能从上次的位置继续读，不怕数据玩失踪。另外，Kafka的监控也得跟上，光靠默认配置容易漏掉性能瓶颈。举个例子，我们项目里把用户点击事件塞进Kafka主题，下游的风控服务和数据分析服务各取所需，谁也不用等谁，效率直接翻倍。总之，技术选型得量体裁衣，先把Kafka的核心机制摸透，再往架构里套，才能少走弯路。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1828
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
解决Flink中ApacheCommonsCLI版本冲突
最新发布
weixin_51976489的博客
12-01 151
flink集群运行checkpoint报错： org.apache.commons.cl i.CommandLine.hasOption(Lorg/apache/commons/cli/ Option;)Z这个错误通常是由于 Apache Commons CLI 依赖版本冲突引起的。
Flink CDC系列之：Kafka 数据接收器配置选项类KafkaDataSinkOptions
zhengzaifeidelushang的博客
11-28 691
Flink CDC系列之：Kafka 数据接收器配置选项类KafkaDataSinkOptions
SpringBoot中整合RabbitMQ（测试+部署上线 最完整）
2509_94177154的博客
12-01 576
RabbitMQ服务端是由并发式语言Erlang编写的，所以安装RabbitMQ的之前需要安装Erlang，保证所需要的环境。注意：这里没有下载的版本，下载需要与自己的版本一致，如果发现启动不了RabbitMQ，请看后面的启动RabbitMQ。由于目前是测试阶段，这里我使用之前学习的时候的版本。
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