Storm编程

最新推荐文章于 2025-04-15 19:30:05 发布
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#storm

二、Storm编程
qq_1306238492的博客
03-21 237
1、ISpout核心接口： 概述： 核心接口(interface)，负责将数据发送到topology中去处理； Storm会跟踪Spout发出去的tuple的DAG； 返回结果是ack/fail方法； 每个tuple都有一个message id； ack/fail/nextTuple方法是在同一个线程中执行的，所以不用考虑线程安全方面； 核心方法： open： 初始化操作 clo...
Storm 系列（五）—— Storm编程模型详解
黑白影的博客
06-07 704
一、简介 下图为Strom的运行流程图，在开发Storm流处理程序时，我们需要采用内置或自定义实现spout(数据源)和bolt(处理单元)，并通过TopologyBuilder将它们之间进行关联，形成Topology。 二、IComponent接口 IComponent接口定义了Topology中所有组件(spout/bolt)的公共方法，自定义的spout或bolt必须直接或间接实现这个...
STORMOne-开源
05-01
以风暴的方式改变您的操作系统...。 在这里您可以正式下载STORM
Storm编程模型
x6x6x6x的博客
02-26 532
1.Storm编程模型 元组（Tuple） 元组是消息传递的基本单元，是一个命名的值列表，元组中的字段可以是任何类型的对象。 Storm使用元组作为其数据模型，元组支持所有的基本类型、字符串和字节数组作为字段值，只要实现类型的序列化接口就可以使用该类型的对象。元组本来应该是一个key-value的Map，但是由于各个组件间传递的元组的字段名称已经事先定义好，所以只要按序把元组填入各个value...
【详解】Storm简单编程案例
牛肉胡辣汤
04-15 900
最后，我们需要定义一个Topology来连接这些组件。if (args!} else {
Storm 核心组件详解及storm编程核心Api
Transkai
05-19 205
storm编程模型TopologiesStreamsSpoutsBolts Storm核心组件 TopologiesStreamsSpoutsBoltsStream groupingsReliabilityTasksWorkers 具体介绍如下： topology 是storm中运行的一个实时应用程序的名称(拓扑)，因为各个组件间的消息流动而形成逻辑上的拓扑结构。 stream 表示数据的流向，...
Storm编程模型总结
Magician的博客
04-06 792
前言： 对于Storm的编程模型有必要做一个详细的介绍（配合WC案例来介绍） 1、Storm编程模型 上图中组件的解释： DataSource：外部数据源 Spout：接受外部数据源的组件，将外部数据源转化成Storm内部的数据，以Tuple为基本的传输单元下发给Bolt Bolt:接受Spout发送的数据，或上游的bolt的发送的数据。根据业务逻辑进行处理。发送给下一个Bolt或者...
storm编程指南
jediael_lu的专栏
08-13 1463
storm编程指南@(STORM)[storm, 大数据]storm编程指南 一创建spout 二创建split-bolt 三创建wordcount-bolt 四创建report-bolt 五创建topo 六一些说明 1关于分布式编程的一点说明 2关于storm的classpath 七异常处理 1NoClassDefFoundError 2Unsupported majorminor version
Storm编程demo
XVII 的博客
09-25 243
任务：将得到的字符串更改为大写，添加后缀后写入文件 1：spout类 import org.apache.storm.spout.SpoutOutputCollector; import org.apache.storm.task.TopologyContext; import org.apache.storm.topology.OutputFieldsDeclarer; import or...
Storm编程实例
10-29
**Storm编程实例** Storm是一个开源的分布式实时计算系统，它被设计用来处理大规模的数据流，具有高吞吐量和容错性。在这个“Storm编程实例”中，我们将深入理解如何利用Maven构建Storm项目，以及Storm的核心概念和...
Storm编程实践(安装Maven-使用Maven编译运行代码-mvn 打包)
06-09
Storm 编程实践（安装 Maven-使用 Maven 编译运行代码-mvn 打包） 本文档介绍了 Storm 编程实践的实践报告，涵盖了安装 Maven、使用 Maven 编译运行代码和 mvn 打包等内容。报告中还包括了实验环境的配置、实验内容...
01_流式计算基础_第1天（Storm是什么、Storm核心组件、Storm编程模型）.docx
03-22
此外，Hadoop的编程模型基于JobTracker和TaskTracker，而Storm采用的是Topology概念，包含Nimbus、Supervisor、Worker、Spout和Bolt等组件。 Nimbus是Storm的作业调度器，类似于Hadoop的JobTracker，负责分配任务到...
106 Storm编程模型
阿甘兄
08-12 304
Topology：Storm中运行的一个实时应用程序的名称。（拓扑） Spout：在一个topology中获取源数据流的组件。 通常情况下spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为topology内部的源数据。 Bolt：接受数据然后执行处理的组件,用户可以在其中执行自己想要的操作。 Tuple：一次消息传递的基本单元，理解为一组消息就是一个Tuple。 Stream：表示数据的流向。 ...
Maven支持的Storm编程实例教程
在Storm编程中，核心概念有： 1. Tuple（元组）：Storm中的基本数据传输单元。一个Tuple可以包含任何类型的数据，就像在任何编程语言中的一个对象一样。它是一个动态类型，可以使用键值对的形式，键是字符串，值...
2023牛客暑期多校训练营9 B.Semi-Puzzle: Brain Storm
PTCCTP的博客
08-15 1194
Tag：扩欧、数学
springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
最新发布
09-05
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
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