storm 源码分析

最新推荐文章于 2021-12-02 22:00:00 发布
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木木周
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【源码分析】storm拓扑运行全流程源码分析
jediael_lu的专栏
08-06 3095
【源码分析】storm拓扑运行全流程源码分析@(STORM)[storm]源码分析storm拓扑运行全流程源码分析 一拓扑提交流程 一stormpy 1storm jar 2def jar 3exec_storm_class 4get_classpath 二拓扑提交之一 1用户代码调用submitTopology 2StormSubmittersubmitTopologyWithProgressBa
storm源码分析-日志服务
Tony_老七
10-14 4258
以下基于storm的版本: 0.9.0.1 storm中各种日志是排查问题的有效工具，但是这些日志是怎么形成的呢？ storm使用logback作为日志服务插件，配置文件见$STORM_HOME/logback/cluster.xml 我们目前主要关心worker、nimbus、ui、supervisor日志，METRICS、ACCESS这些比较简单 worker-xxxx
Apache Storm 实时流处理系统ACK机制以及源码分析
Master-TJ的个人博客
06-26 1808
1.ACK机制简介        Storm的可靠性是指Storm会告知用户每一个消息单元是否在一个指定的时间(timeout)内被完全处理。完全处理的意思是该MessageId绑定的源Tuple以及由该源Tuple衍生的所有Tuple都经过了Topology中每一个应该到达的Bolt的处理。注: timetout 可以通过Config.TOPOLOGY_MESSAGE_TIMEOUT_SECS ...
strom学习（二）——storm源码解析与wordcount案例解析
livan1234的博客
08-16 2405
笔者是一个痴迷于挖掘数据中的价值的学习人，希望在平日的工作学习中，挖掘数据的价值，找寻数据的秘密，笔者认为，数据的价值不仅仅只体现在企业中，个人也可以体会到数据的魅力，用技术力量探索行为密码，让大数据助跑每一个人，欢迎直筒们关注我的公众号，大家一起讨论数据中的那些有趣的事情。 我的公众号为：livandata
Storm源码目录结构分析
走在前往架构师的路上
03-17 3767
前言 由于公司业务的需要,我从比较熟悉的Hadoop平台的学习转到了实时计算框架Storm上面,还好其中的很多东西都是类似的,比如JobTracker对应于Storm中的Nimbus等等.相比于Hadoop的这种离线批处理的作业方式,Storm则是跟他完全相反的实时处理计算,数据源源不断的产生,结果同样在不断的产生. 目录结构分析 因为Storm主要由2部分的语言构成,1个是JAVA,还有1
storm源码分析
null_wry的博客
09-30 787
文章目录Storm源码分析 (一) 综述一、storm介绍二、storm组件ZookeeperSpoutBoltStream Groupings三、任务分配 2021SC@SDUSC Storm源码分析 (一) 综述 2021SC@SDUSC 一、storm介绍 Storm是一个开源的，分布的，可靠的，容错的数据流处理系统。Storm有很多使用场景：如实时分析，在线机器学习，持续计算，分布式RPC，ETL等等。Storm支持水平扩展，具有高容错性，保证每个消息都会得到处理，而且处理速度很快（在一个小集群中，
storm源码分析(三)
null_wry的博客
10-14 417
文章目录一、ACLs权限权限维度1.scheme2.id3.permission二、代码分析verifyAcls()方法getTopoAcl()方法 2021SC@SDUSC AclEnforcement类，这是用于执行ZK acl的类。 我们首先介绍一些关于ACLs权限的知识。 一、ACLs权限 权限 1） CREATE: 创建权限，可以在在当前node下创建child node 2） DELETE(d): 删除权限，可以删除当前的node 3） READ: 读权限，可以获取当前node的数据，可以lis
storm源码分析研究（二）
qq_45849855的博客
10-07 379
2021SC@SDUSC spout源码分析（一） 2021SC@SDUSC 文章目录spout源码分析（一）核心概念介绍ISpout.javaShellSpout.java 2021SC@SDUSC 核心概念介绍 1、结构： Spout是storm的核心组件之一，最源头的接口是IComponent。 2、发送： 当Spout从外部获取数据后，向Topology中发出的Tuple可以是可靠的，也可以是不可靠的。Spout可以发射多个流，可以定义多个流(即定义多个stream)，也可以使用方法来发射指定的流。
storm源码分析研究（十）
qq_45849855的博客
12-02 156
2021SC@SDUSC Trident的Spout节点分析 2021SC@SDUSC Trident是Storm提供给用户的另外一套接口，它提供了基本的流处理功能以及可靠的消息处理功能，其中对流的操作是Trident的核心。 Trident主要支持两种类型的Spout节点：ITridentSpout以及DRPC Spout。对于Storm中其他基本类型的Spout , 例如IRichSpout和IBatchSpout，Trident进行了接口适配，将它们适配成为ITridentSpout接口并在Topol
storm源码分析研究（八）
qq_45849855的博客
11-18 283
2021SC@SDUSC bolt源码分析（三） 2021SC@SDUSC 本文主要介绍一下bolt接口方面 Storm中定义的Bolt接口主要有IBolt 、IRichBolt、IBasicBolt和IBatchBolt 几者关系如下： IBolt.java IBolt定义了Bolt的功能集合，其代码如下: public interface IBolt extends Serializable { void prepare(Map<String, Object> topoCon
Storm 源码分析
05-06
### Storm源码分析 #### 一、Storm简介与应用场景 Apache Storm是一款开源的分布式实时计算系统，它提供了简单而强大的API来定义数据流处理逻辑，同时保证了消息处理的容错性和高性能。Storm的设计目标是成为实时...
Storm源码走读笔记
07-14
本文档是关于Storm源码的详细走读笔记，主要分析了Storm的启动场景、Topology提交过程、worker进程中的线程使用情况、消息传递机制以及 TridentTopology的创建和ack机制等多个方面。 首先，文档提到了Storm集群中的...
从ApacheStorm学到的经验教训
03-03
除了用于实时分析外，Storm也可用于在线机器学习、持续计算、分布式远程调用和ETL等领域。Storm简单易用，支持多种编程语言。Storm也是少有的几个使用Clojure编写的开源项目之一，Clojure是一个在JVM平台运行的动态...
基于四种注意力机制的YOLOv8在PCB缺陷检测中的应用与优化
05-22
内容概要：本文详细介绍了如何通过四种注意力机制（SENet、CBAM、ECA、SK）改进YOLOv8算法，应用于PCB缺陷检测。文中首先介绍了一万多张PCB缺陷数据集的准备情况，涵盖多种常见缺陷类型并进行了精细标注。接着分别阐述了四种注意力机制的工作原理及其在YOLOv8中的具体实现方法。随后描述了从数据预处理、模型构建到训练参数设置以及训练过程的具体步骤。最终，模型实现了超过99%的高精度检测效果，显著提升了PCB缺陷检测的准确性。 适合人群：从事电子制造领域尤其是PCB缺陷检测的研究人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要提高PCB缺陷检测精度的实际生产和科研项目，旨在通过引入先进的深度学习算法和注意力机制，达到更高的检测效率和可靠性。 其他说明：文中不仅提供了详细的理论解释，还附带了部分关键代码片段，便于读者理解和复现实验。此外，强调了数据质量和模型调优对于获得良好性能的重要性。
前端开发面试指南：涵盖HTML、CSS、JavaScript及移动端开发要点
最新发布
05-22
内容概要：本文档《滴滴前端研发招聘综合类面试题.pdf》涵盖了前端开发领域内的广泛知识点，旨在帮助求职者应对知名企业的面试挑战。文档内容涉及CSS、JavaScript、浏览器网络、Vue.js、React.js等多个方面的基础知识和技术细节。其中包括但不限于：CSS的各种布局技巧、盒模型、浏览器兼容性处理；JavaScript的基础语法、面向对象编程、异步编程、DOM操作；浏览器的工作原理、HTTP协议、缓存机制；Vue.js和React.js的核心概念、生命周期、组件通信等。此外，还包括移动端开发注意事项、性能优化策略、SEO优化等方面的内容。 适合人群：具备一定前端开发经验，特别是正在准备前端岗位面试的研发人员。 使用场景及目标：①帮助求职者系统复习前端开发所需的核心技能；②加深对前端框架（如Vue.js、React.js）的理解；③熟悉浏览器的工作机制和网络请求的处理；④掌握移动端开发的最佳实践和性能优化技巧。 其他说明：文档内容详实，覆盖面广，不仅有助于面试准备，还能作为日常工作中查漏补缺的学习资料。文中提及的具体技术和知识点，对于提升前端开发者的综合素质有着重要的指导意义。
cmd-bat-批处理-脚本-mshta-countdown.zip
05-22
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“永磁同步电机模型预测电流控制MPCC：利用代价函数寻优实现最优控制”
05-22
内容概要：本文介绍了永磁同步电机模型预测电流控制（MPCC）的基本原理及其应用。首先概述了永磁同步电机的特点和优势，接着详细解释了MPCC作为一种先进的控制技术，如何通过构建预测模型并利用代价函数寻优策略，从八个电压矢量中选择最优电压矢量，以实现对电机电流的精准控制。文中还提供了简单的代码示例，展示如何在实际控制系统中实现MPCC的关键步骤，包括构建预测模型、定义代价函数、执行寻优策略以及控制逆变器。最后指出，MPCC凭借其优越的控制效果，正在成为电机控制领域的研究热点。 适合人群：从事电机控制及相关领域的研究人员和技术人员，尤其是对永磁同步电机和模型预测控制感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解永磁同步电机控制技术和希望掌握模型预测电流控制（MPCC）实现方法的专业人士。目标是帮助读者理解MPCC的工作机制，并能够在实际项目中应用这一先进技术。 其他说明：本文不仅理论性强，而且附有简单易懂的代码示例，有助于读者更好地理解和实践MPCC的具体操作流程。
基于 Python-Django 框架实现的简单图片上传.zip
05-22
基于 Python-Django 框架实现的简单图片上传.zip
自动学者复现领航跟随群体控制关键技术
05-22
内容概要：本文详细介绍了基于Automatica顶刊的研究成果，探讨了移动机器人编队控制中独轮车的分布式非线性与鲁棒控制策略。文章首先展示了核心控制律的设计，包括非线性耦合项、邻居状态观测以及鲁棒项的处理方式。接着讨论了领航者轨迹生成对编队稳定性的影响，并提出了曲率补偿方法来减少轨迹跟踪误差。此外，还提到了在不同环境条件下进行的实际测试及其改进措施，如将sign函数改为饱和函数tanh(5x)，解决了高频抖振问题。最后分享了调参秘诀，利用粒子群优化算法整定控制参数，确保系统在复杂环境下长时间稳定运行。 适合人群：从事移动机器人研究的专业人士、自动化控制领域的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解移动机器人编队控制机制的研究人员，特别是关注分布式非线性和鲁棒控制的应用场景。目标是帮助读者掌握最新的控制算法并应用于实际项目中。 其他说明：文中提供了具体的代码实现和实验数据，有助于读者更好地理解和应用相关技术。同时强调了从理论到实践过程中需要注意的问题，如执行器特性的考虑和控制参数的优化。
Storm源码深度解析：启动与消息传递关键环节
本篇文章是一份详细的Storm源码分析笔记，由作者徽沪一郎于2014年5月28日编写。笔记深入探讨了Storm框架的核心组件和工作原理，主要包括以下几个部分： 1. **启动场景分析**：首先介绍Storm的启动过程，从Nimbus和...
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