周健华的专栏

storm learnJstormstorm java 实现JStorm 比Storm更稳定，更强大，更快， Storm上跑的程序，一行代码不变可以运行在JStorm上。Jstorm github封仲淹：Storm 2.0将会基于JStorm，阿里巴巴全程参与中文资料结论JStorm 0.9.0 在使用Netty的情况下，比Storm 0.9.0 使用Netty情况下，快10%， 并且JStorm

storm知识点关于Storm与JStorm的调度算法的讨论Storm 性能优化 例子图书 Storm技术内幕与大数据实践 192页Storm：大数据流式计算及应用实践storm1.0.0性能提升Storm 1.0.0说性能提升了16倍,延迟减少了60% 性能如何提升,提升了哪些方面?自动反压机制 反压介绍zoonkeeper 是瓶颈.Pacemaker - Heartbea

Storm实战 构建大数据实时计算ZeroMQsudo yum install maven1简介使用场景实时分析在线机器学习持续计算分布式RPCETL 保证每个消息都得到处理,速度快每个节点每秒百万次消息.实体工作进程:每台机器上多个exector:每个进程多个任务:每个exector多个任务 spot boltstorm 0.7版本引入事物拓扑解决,严格要求每个事物仅处理一次.

Storm技术内幕与大数据实践笔记周健华 2016年10月序LinnkdIn 基于Kafka 开发了,Samza用于实时新闻推送,广告和复杂监控.1号店使用经验.1绪论Nimbus 和 Supervisor 通信通过ZooKeeper完成.storm 0.8版本开始executor为具体物理线程. 同一个spout/bolt的task可能会共享一个物理线程.Apache kafka 消息队列

Storm开发问题:消息处理 best effort方式. 可靠性 Guaranteeing Message Processing并行度一个进程属于特定的topology。 进程启动一个或多个线程。 一个task认为是一个spout或者bolt实例。 默认一个executor分配一个task。 可以设置worker数量，executor数量和task数量。编程IDEA 运行storm-st

Storm分布式实时计算模式1分布式单词计数并行度worker一个workder属于特定的topology。进程启动一个或多个executor。executor一个 executor 是由 worker 进程生成的一个线程。executor 中可能会有一个或者多个 task一个task位同一个组件服务spout/bolt。默认一个executor分配一个task。tasktask 是实

Storm编译运行1maven依赖下载Maven教程 - 更换镜像ubuntu eclipse 安装maven插件更换 Maven 镜像Maven 的官方镜像比较慢，建议使用其他网站提供的镜像，速度比较快国内访问repo1.maven.org访问不了，导致maven不能下载依赖，解决方法是自己设置maven的mirrors，就是设置镜像：在~/.m2/目录下建立一个settings.xml文件，内

Jstorm为什么启动Jstorm项目现有storm调度太简单粗暴，无法定制化雪崩问题一直没有解决监控太简单对ZK 访问频繁RPC OOM（OOM - Out of Memory，内存溢出 ——俗称雪崩问题）一直没有解决原生Storm RPC：Zeromq 使用堆外内存，导致OS 内存不够，Netty 导致OOM； JStorm底层RPC 采用netty + disruptor，保证发送

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调度资源感应调度器默认配置文件defaults.yamlResource_Aware_Scheduler_overview调度器EventScheduler：将系统中的可用资源均匀地分配给需要资源的topology，其实也不是绝对均匀，后续会详细说明DefaultScheduler：和EvenetScheduler差不多，只不过会先将其它topology不需要的资源重新收集起来，再进行Event

从零开始学StormStorm简介学习1基本知识应用方向:流处理连续计算分布式RPCstorm-state 管理大量的内存状态0.8 版本引入State2拓扑详解TopologyBuilder3组件详解Map conf Storm配置IComponent 所有组件的接口void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer)