Storm入门 教材 (量子恒道官方博客)

推荐较好的大数据中文教材
最新推荐文章于 2025-11-27 15:46:47 发布
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#大数据

博客给出一个链接 http://blog.linezing.com/?cat=92 ，并提及有较好的中文教材，推测与大数据相关。
storm入门.pdf
08-26
Storm是一个分布式实时计算系统，能够有效地处理大量数据流。它由Twitter公司开发，最初的目的是...通过阅读和学习Storm入门资料，即使是对大数据分析领域不熟悉的读者，也能快速入门并掌握Storm的基础知识和开发技能。
Storm入门
02-25
Storm是Twitter开源的一个分布式的实时计算系统。1、worker进程挂掉storm会重新再启动一个worker2、supervisor进程挂掉不会影响之前已经提交的topology，只是后期不会再向这个节点分配任务了。3、nimbus进程挂掉不会...
storm 学习教程
hrn1216的博客
05-30 3万+
在这个教程中, 你将学到如何创建一个Storm topologies以及怎样把它部署到storm集群上。本教程中，Java将作为主要使用的语言，但在一小部分示例中将会使用Python来阐述storm处理多语言的能力。 预备工作 本教程使用的例子来自于 storm-starter 项目. 我们建议你拷贝该项目并跟随这个例子。 请阅读 Setting up a development
Storm框架入门-很好的入门教材
zhanglc_5168的专栏
10-29 823
转自：http://www.aboutyun.com/thread-9469-1-1.html 阅读导读： 1.Topology由什么构成？ 2.Topology的运行流程？方法调用流程 3.storm.zookeeper.root指的是什么？它的值是什么？ 1 Topology构成   和同样是计算框架的Mapreduce相比，Mapreduce集群上运行的是Job，而S
最通俗易懂Storm教程
chen1092248901的博客
02-24 511
一、Storm到底是什么？ 1、mysql，hadoop与storm mysql：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...
最详细的Storm入门教程（一）
热门推荐
魂影魔宅
09-15 3万+
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。
最详细的Storm入门教程（二）
魂影魔宅
09-15 1万+
Storm入门例子详解-单词计数器概念Storm 分布式计算结构称为 topology（拓扑），由 stream（数据流）， spout（数据流的生成者）， bolt（运算）组成。Storm 的核心数据结构是 tuple。 tuple是 包 含 了 一 个 或 者 多 个 键 值 对 的 列 表，Stream 是 由 无 限 制 的 tuple 组 成 的 序 列。
Apache Storm入门介绍之三分钟看懂Apache Storm
日拱一卒无有尽，功不唐捐终入海
07-31 4495
Apache Storm 入门介绍。Storm 是一个分布式实时大数据处理系统。Storm 旨在以容错和水平可扩展的方法处理大量数据。它是一个流数据框架，具有最高摄取率的能力。虽然 Storm 是无状态的，但它通过 Apache ZooKeeper 管理分布式环境和集群状态。它很简单，您可以对实时数据并行执行各种操作。
Storm（三）：Storm入门Demo
在前进的路上
06-11 8447
我们前面的文章对Apache Storm 是一个开源的分布式、实时、可扩展、容错的计算系统的基本知识进行熟悉之后，我们通过Storm简单的例子把应用跟基础知识结合起来。 Storm的Topology是一个分布式实时计算应用，它通过Stream groupings把spouts和Bolts串联起来组成了流数据处理结构，Topologys在集群中一直运行，直到kill（storm kill topology-name [-w wait-time-secs]） 拓扑时扑才会结束运行。
Storm入门到精通
11-19
Storm入门到精通 Storm 是一个分布式实时计算系统，主要用于处理大规模数据流。它的核心组件包括Spout和Bolt，分别负责数据的输入和处理。下面是对 Storm 的一个概述，从基础知识到实践应用。 Storm 组件 Storm ...
storm入门 PDF 下载
06-28
【标题】"Storm入门"指的是对Apache Storm这一分布式实时计算系统的初步学习和理解。Apache Storm是一个开源的流处理系统，它被设计用来处理和计算无界数据流，以实现连续的、实时的数据处理。在Java编程语言的支持...
轻量级 CI/CD 实战（四）：本地开发钉钉告警 → 自动部署云服务器 Kafka 消费者容器
m0_74234518的博客
11-24 911
摘要：轻量级 CI/CD 实现 Kafka 消费者容器自动化部署与钉钉告警 本文介绍如何在现有轻量级 CI/CD 流程中，为 Kafka 消费者容器新增钉钉告警功能并实现自动化部署。通过改造 Git Hooks 的 post-receive 脚本，实现代码推送后自动构建 Docker 镜像、替换运行中的容器。关键点包括：1) 本地开发时通过环境变量管理钉钉 Token；2) 使用异步线程发送告警避免阻塞主流程；3) 服务器端通过安全文件存储敏感信息；4) 全自动化部署流程覆盖镜像构建、容器替换等环节。整个方
Apache Kafka高吞吐消息系统实践分享：实时数据流处理与消息可靠性优化经验
2501_94114477的博客
11-23 572
合理主题与分区设计保证吞吐量和顺序性生产者批量与压缩优化提升发送效率消费者多线程与手动提交偏移保证可靠消费副本与幂等策略确保消息不丢失实时监控与告警提升系统稳定性Kafka 通过高吞吐量、低延迟和可扩展性，为企业实时数据流和消息系统提供可靠解决方案，是金融、电商和 IoT 系统不可或缺的核心组件。
hive-----广电大数据分析
2401_87586917的博客
11-26 634
1．创建存储格式为TextFile的观看历史表text_see和用户信息表text_user（用于存储原始数据）。并创建存储格式为ORC的表orc_see和orc_user。12. 对orc_see表按照用户Group By聚合，然后统计组内的时长即可。3. 用户信息文件userevents.txt存储在本地系统/opt/datas目录下，将其导入表text_user中。5. 将表text_user中数据加载到表orc_user中。4. 将表text_see中数据加载到表orc_see中。
金融大数据风控系统中的多语言语法引擎与分布式架构实践
最新发布
2501_94114711的博客
11-27 217
在金融大数据风控系统中，交易量大、风险复杂，实时性和准确性要求极高。多语言微服务环境中，Python、Java、C++、Go 等服务需要统一的规则解析和执行能力，以保证风控决策快速准确。
Hadoop 分布式计算MapReduce和资源管理Yarn 2
2402_85236482的博客
11-25 766
序列化定义：就是把内存中的对象，转换为字节序列，以便于存储到磁盘或网络传输，此过程被称为序列化。反序列化定义：将字节序列或磁盘中的持久化字节数据，转换为内存中的对象的过程。##4.2 hadoop为什么需要序列化和反序列化数据经过mapper 任务的处理后，会产生溢出文件，这些文件会被保存到磁盘上。mapper任务完成后，reducer会通过http get的方式从mapper端拷贝对应分区的数据，中间需要经过网络传输。需要做持久化（存盘）或网络传输，这中间就需要做数据的序列化和反序列操作。
Python微服务架构在分布式电商系统中的高性能设计与实战经验总结分享
2501_94181083的博客
11-23 679
I/O 使用协程，CPU 使用进程池缓存层是真正的性能保障消息队列极大提升系统抗压能力系统组件可水平扩展是核心竞争力监控能力比性能更必要，问题才能提前预警Python 借助异步事件模型、缓存、分库分表、微服务拆分与自动扩容机制，在电商这种重 I/O 高并发的场景中完全可以支撑高性能要求。同时开发效率高、维护成本低，使其非常适合构建快速迭代的互联网核心业务服务模块。
基于Java与Go构建混合式事件驱动数据流处理平台的架构策略深入剖析与高可靠设计方法实践应用研究
2501_94056519的博客
11-26 391
Java 提供稳定性与复杂计算能力，Go 提供高并发与高吞吐处理能力，两者结合能构建高可靠、可扩展、低延迟的数据流系统。随着企业对实时数据处理需求不断增长，这种混合架构将越来越普及，并成为未来大规模事件平台的重要基础。
阿里云服务器的适用场景
gaize1213的博客
11-24 320
需GPU加速的AI训练、推理场景（如图像识别、NLP）可选择阿里云GPU实例（如vgn7i-vws）或弹性加速计算实例（EAIS），配合PAI平台快速部署模型。多人在线游戏、实时通信等低延迟场景可使用阿里云的高主频计算型实例（如hfg7）或GPU实例（如gn7i）。基于Kubernetes的容器化应用可使用阿里云容器服务（ACK），配合ECI（弹性容器实例）实现秒级扩容，适合微服务架构。4K视频转码、实时直播等场景可选择视频编码型实例（如vep7）或FPGA实例，结合媒体处理服务（MPS）提升处理效率。
翻译完成：Storm入门教程
"storm入门." 《Getting Started with Storm》是一本介绍Apache Storm的入门书籍，主要针对想要了解和学习大数据实时分析技术的读者。Storm是一个开源的分布式实时计算系统，能够处理大量的流数据，提供高吞吐量和...
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