STORM动态分析

最新推荐文章于 2025-09-11 16:40:35 发布
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文章标签： 大数据 python ui
原文链接：https://my.oschina.net/chuibilong/blog/860439

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参考：http://storm.apache.org/releases/2.0.0-SNAPSHOT/dynamic-worker-profiling.html

1、启动 ui 和logviewer，进入具体的topology，具体的spout/bolt

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2、先选择具体那台机器的哪个worker，点击heap

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3、点击files标签

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4、点击即可下载heapdump文件

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转载于:https://my.oschina.net/chuibilong/blog/860439

Storm案例分析：实时推荐系统实战
AI天才研究院
05-24 605
1. 背景介绍 1.1. 实时推荐系统的兴起 随着互联网的快速发展和普及，海量的数据不断涌现，人们对信息的获取和处理能力提出了更高的要求。传统的推荐系统往往依赖于离线批处理的方式进行模型训练和推荐结果生成，难以满足用户对实时性、个性化的需求。实时推荐系统应运而生，它能够根据用户的实时行为和兴趣偏好
Storm 源码分析
05-06
4. **任务调度算法**：Storm采用了基于资源利用率的任务调度策略，能够根据当前集群的状态动态调整任务的分配。 5. **容错机制**：为了保证数据处理的可靠性，Storm设计了一套完整的容错机制，包括消息确认机制、...
Storm的简单分析
qq_42244078的博客
08-19 303
Storm的详细分析 Storm人的概述 Storm是Twitter开源的一个实时处理框架 Storm能够实现高频数据和大规模数据的实时处理 Storm与MapReduce的区别Storm type MapReduce Storm 数据来源 hdfs上TB级别历史数据 实时新增的某一条数据 处理过程 map阶段和reduce阶段 可以有很多阶段包含spout以及bolt ...
Apache Storm内部原理分析
java的平凡之路
11-18 626
本文算是个人对Storm应用和学习的一个总结，由于不太懂Clojure语言，所以无法更多地从源码分析，但是参考了官网、好多朋友的文章，以及《Storm Applied: Strategies for real-time event processing》这本书，以及结合自己使用Storm的经历，希望对于想深入一点了解Storm原理的朋友能有所帮助，有不足之处欢迎拍砖交流。 Sto
Apache Storm 详解
csdn_tom_168的博客
07-17 818
Apache Storm摘要： Apache Storm是一个分布式实时流处理系统，具有毫秒级延迟、高容错性（ACK机制）和简单编程模型（Spout/Bolt），适用于实时监控、风控等低延迟场景。其架构包含主节点Nimbus、工作节点Supervisor和ZooKeeper协调集群，数据以Tuple为单位流动，支持多种分组策略（如随机、字段分组）。通过ACK机制和反压配置保障可靠性，并提供了Trident API实现微批处理。对比Flink等新一代框架，Storm成熟稳定，但需手动优化性能。开发示例展示了从
Storm
sinat_37138973的博客
06-07 586
大数据包括静态数据和动态数据（流数据），大数据计算包括批量计算和实时计算。 流数据（或数据流）是指在时间分布和数量上无限的一系列动态数据集合体；数据记录是流数据的最小组成单元。流数据特征：-数据快速持续达到，潜在大小也许是无穷无尽的。-数据来源众多，格式复杂。-数据量大，但不十分关注存储，一旦流数据中的某个元素经过处理，要么被丢弃，要么被归档存储。注重数据的整体价值，不过分关注个别数据。-数据顺序颠倒，或不完整，系统无法控制将要处理的新到达的数据元素的顺序。数据采集系统的基本架构有三部分：1、Agent：主
大数据Storm组件介绍
大黄鸭在发光的专栏
04-28 410
Storm 生态系统丰富，拥有众多的扩展和相关工具。例如，Storm 提供了与 Apache Kafka、Apache Hadoop 等流行的数据存储和处理系统的集成，使得开发者可以轻松地将 Storm 与现有的数据基础设施集成起来。拓扑由一系列的数据处理组件（Spout 和 Bolt）组成，开发者可以通过编写自定义的 Spout 和 Bolt 来实现各种复杂的数据处理逻辑。：Topology 是 Storm 中数据处理的核心概念，它由一系列的 Spout 和 Bolt 组成，构成了数据处理的逻辑图。
Storm原理简介
热门推荐
好学若饥，谦卑若愚
03-13 4万+
Apache Storm 简介        Apache Storm 的前身是 Twitter Storm 平台，目前已经归于 Apache 基金会管辖。Apache Storm 是一个免费开源的分布式实时计算系统。简化了流数据的可靠处理，像 Hadoop 一样实现实时批处理。Storm 很简单，可用于任意编程语言。Apache Storm 采用 Clojure 开发。Storm 有很多应
storm概述
哈哈哈哈哈哈哈
11-23 1059
一、什么是storm 实时流数据处理平台。大数据套件中的一个。 storm就属于上图所示的流式计算中的一个。 几个名词： 流数据： 引用自百度百科： 流数据是指由数千个数据源持续生成的数据，通常也同时以数据记录的形式发送，规模较小（约几千字节）。流数据包括多种数据，例如客户使用您的移动或 Web 应用程序生成的日志文件、网购数据、游戏内玩家活动、社交网站信息、金融交易大厅或地理空间服务，以及来...
Storm知识总结
x6x6x6x的博客
02-26 512
1. 什么是Storm？ 较官方的解释 : storm是一种用于事件流处理的分布式计算框架，它是有BackType公司开发的一个项目，于2014年9月加入了Apahche孵化器计划并成为其旗下的顶级项目之一。Storm可以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算，Storm用于实时处理，就好比 Hadoop 用于批处理。Storm保证每个消息都会得到处理，而且它很快——在一个小集群中，每秒...
Apache_STORM日志分析探索.pdf
08-07
Apache Storm是一个开源的分布式实时计算系统，用于处理大量数据流的实时分析、分布式RPC、连续计算等。它在2011年由Nathan Marz和团队在Twitter创建，随后开源，并在2014年进入Apache基金会成为顶级项目。Storm可以...
毕设&课设：基于storm的舆情分析。.zip
08-01
对于计算机、电子信息工程、数学等相关专业的大学生而言，进行基于storm技术的舆情分析系统设计，不仅能够锻炼其技术应用能力，也有助于理解舆情分析在现实世界中的应用价值。 本项目源码采用Apache Storm作为流...
Apache STORM日志分析技术.pptx
10-14
Storm 的核心特性在于它的实时处理能力，这使得它非常适合处理大规模的日志分析任务，尤其是在安全领域，例如攻击监测和业务安全监控。 在日志分析中，日志被视为系统的"感官"，因为它们记录了系统的各种活动和异常...
AI-调查研究-74-具身智能 机器人学习新突破：元学习与仿真到现实迁移的挑战与机遇
永远好奇，无限进步！
09-10 848
具身智能体要实现高效学习与技能迁移，核心在于提升少样本学习与跨任务泛化能力。当前机器人学习面临多重挑战：一是任务间的迁移难度大，已学技能难以快速应用到相似任务；二是不同机器人形态和传感系统的异构性增加了适配难度；三是现有强化学习与模仿学习在样本效率和泛化能力上存在局限。为突破瓶颈，研究重点聚焦于元学习、少样本模仿学习和多任务预训练策略。例如，MAML等元学习框架可显著提升新任务适应速度，大规模多任务预训练则能为下游
大数据毕业设计选题推荐-基于大数据的贵州茅台股票数据分析系统-Spark-Hadoop-Bigdata
IT研究室的博客
09-07 1167
本文介绍了基于Hadoop+Spark的贵州茅台股票数据分析系统，采用Python/Java语言开发，集成Django/Spring Boot后端与Vue前端，实现多维金融数据分析。系统核心功能包括价格趋势分析、成交量跟踪、波动性评估及技术指标验证，通过Spark SQL和Pandas处理海量交易数据，支持日均价格走势、价量相关性、MACD/RSI指标等深度挖掘。界面展示包含Echarts动态可视化图表，代码示例演示了Spark计算日均均价、20日均线及价格区间统计逻辑。
Spark核心：单跳转换率计算全解析
渣渣盟的博客
09-08 2005
摘要：该Spark程序旨在计算指定页面之间的单跳转换率，但存在多个逻辑问题。主要问题包括：分子计算中硬编码过滤条件导致仅统计(1,2)页面对；分母计算遗漏最后一个页面；转换率计算未完成且变量引用错误。建议改进方案包括：动态生成页面对、完善过滤条件、处理除零情况、优化代码结构与性能。修正后的代码应支持任意页面列表，正确统计跳转次数与访问次数，安全计算转换率，并具备更好的可读性和扩展性。测试时需验证边界条件和大数据处理能力。
想拿到ip地址库的离线包
Nothing
09-09 647
如果你只做“中国境内日志 -> 省市”离线解析，纯真社区版无论体积还是精度都够用；想要街道级或风险标签，再考虑商业数据源；任何 IP 库都有边界漂移，记得留好“未知”兜底与灰度观测。
当建筑工程遇上“AI+虚拟仿真”：打开未来工程人才培养的创新之门
恒点虚拟仿真官方博客
09-09 705
虚拟仿真技术助力国际工程管理人才培养。随着一带一路建设推进，海外工程需求激增，传统教学面临实践成本高、文化差异大等瓶颈。AI+虚拟仿真技术构建沉浸式实训场景，通过虚拟仿真技术，模拟海外项目全过程，涵盖招投标、施工管理等环节，同时整合各国法规标准数据库，有效提升学生的跨文化适应能力和实操技能。该模式突破时空限制，为培养复合型国际工程人才提供创新解决方案，精准对接政策要求和市场需求。
Mac本地docker安装Kibana+ElasticSearch
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liliang199的专栏
09-11 491
Kibana是和ElasticSearch协同的经典工具，这里尝试在Mac以Docker方式快速搭建Kibana+ElasticSearch。假设Docker已安装，细节参考Docker若不能正常pull，可能需修改配置，参考。
Storm电商实战：Kafka入门与集群搭建
"Storm流计算项目：1号店电商实时数据分析系统-05.Kafka基础知识和集群搭建"是一门针对IT专业人士的实战课程，该课程涵盖了Apache Storm在实时数据分析中的应用，特别是与Apache Kafka的集成。Apache Storm是一个...
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