storm

最新推荐文章于 2025-04-15 19:30:05 发布

原创最新推荐文章于 2025-04-15 19:30:05 发布 · 224 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

概念：

　　storm是一个分步式实时计算框架，分为主存节点，主节点叫nimbus,从节点叫supervisor。结合zookerper实现集群部署，在supervior干活又分为两个组件，一个是spout,一个叫bult.

其中spout是用于做为数据源的角色，而bult是做为处理任务的角钯。同时还有个topology的组件，是将spout和bult串联起来的作用。

　storm底层的数据通信是使用netty.

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

zhangbin666

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

StormStorm集成Kafka 从Kafka中读取数据

03-12

1. 添加依赖：在项目中引入Storm和Kafka相关的库，如storm-kafka或storm-kafka-client。 2. 配置KafkaSpout：设置KafkaSpout的配置，包括Zookeeper地址、Kafka的Group ID、要消费的主题等。 3. 创建Spout实例：基于...

Storm API实现词频统计

05-30

**Storm API实现词频统计详解** 在大数据处理领域，Apache Storm是一个实时计算系统，它能够持续处理数据流，实现低延迟、高吞吐量的数据分析。在这个“Storm API实现词频统计”的案例中，我们将深入探讨如何利用...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

storm-executor-spout（2）

weixin_46346504的博客

11-15

1557

2121SC@SDUSC storm-executor-spout（2）用一个spout读取Twitter数据。采用拓扑并行化，多个spout从同一个流读取数据的不同部分。如果有多个流要读取，可以在任意组件内（spouts/bolts）访问TopologyContext。利用这一特性，能够把流划分到多个spouts读取。 public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) {

storm入门教程第四章消息的可靠处理

姚光超的专栏

03-24

7737

转载自：量子恒道官方博客 4.1 简介 storm可以确保spout发送出来的每个消息都会被完整的处理。本章将会描述storm体系是如何达到这个目标的，并将会详述开发者应该如何使用storm的这些机制来实现数据的可靠处理。 4.2 理解消息被完整处理一个消息(tuple)从spout发送出来，可能会导致成百上千的消息基于此消息被创建。我们来思考一下流式

Storm

m0_61332144的博客

05-04

1122

一、Storm简介 Storm时Twitter开源的分布式实时大数据处理框架，被业界称为实时版的hadoop。 1.1 storm的优点 Storm使用了netty来传送消息，消除了中间消息排队的过程，在消息的背后，storm使用了一种序列化反序列化的原语类型的自动化且高效的机制。 storm的一个最有趣的地方时它注重容错和管理，Storm 实现了有保障的消息处理,所以每个元组Turple都会通过该拓扑topology结构进行全面管理。如果一个元组还未处理会自动从spout处重发，storm还实

Storm详细配置

naer_chongya的博客

04-18

977

Storm 是一个开源的分布式实时计算系统，最初由Twitter开发并开源。它允许用户在处理大规模实时数据流时实现高吞吐量、低延迟的数据处理。Storm 的核心概念包括拓扑（Topology）、任务（Task）、执行器（Executor）等。

Apache Storm

qq_40822132的博客

12-28

6242

Apache Storm 一、概述 http://storm.apache.org/ Apache Storm是一款免费开源的分布式实时计算的框架（流处理） Apache Storm可以非常容易并且可靠的处理无界的流数据，进行实时的分析处理。 Apache Storm支持多种编程语言（1.x版本Clodure 2.x版本Java重构）。适用场景：实时分析，在线的机器学习，持续计算，分布式的RP...

storm kafka

杜海的博客

04-27

1387

依赖 <dependency> <groupId>org.apache.storm</groupId> <artifactId>storm-core</artifactId> <version>2.3.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.kafka&lt.

【详解】Storm简单编程案例

牛肉胡辣汤

04-15

896

最后，我们需要定义一个Topology来连接这些组件。if (args!} else {

Storm简介

兮遥

11-28

3018

1、什么是 Storm？ Storm是一个分布式实时大数据处理系统，它是一个流数据框架，具有最高的摄取率，虽然Storm是无状态的，它通过ZooKeeper管理分布式环境和集群状态，保证每个消息将通过拓扑至少处理一次关键字：实时、流数据 storm类似图片的电梯，一直往上传送数据，数据一上去就被传送、处理 2、Storm核心概念 tuple 元组，数据结构，有序的元素列表，通常是任意类型的数据，outputCollector.emit(new Values(s1));，这里的new Value(

Storm概述

qq_45453185的博客

08-04

591

1.Storm概述实时计算可以实时获取数据进行运算,得到计算结果,在很多实时性要求比较高的场景下有大量的应用.例如:微博热门话题榜单、电商网站实时推荐、地图路况信息。实时计算和离线计算有较大的不同，实时计算强调实时性，数据不断流入，实时运算后结果实时反馈，实时计算没有数据积累的过程，有开始没有结束，如果不人为停止会一直运行下去。 Storm是一个开源的分布式实时计算系统，可以简单、可靠的处理大量的数据流。 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...

大数据组件之Storm简介

qq_43341279的博客

04-28

597

Apache Storm作为一个强大的实时大数据处理框架，以其高吞吐量、可扩展性和容错性在实时数据处理领域占据重要地位。随着大数据技术的不断发展，Storm有望在更多的应用场景中发挥其优势，同时，随着技术的不断进步，Storm也在不断演进，以适应不断变化的数据处理需求。Apache Storm作为一个开源的实时大数据处理系统，以其卓越的性能和灵活性，在金融风控、社交媒体分析、物联网等领域得到了广泛应用。此外，Storm的容错机制是基于心跳检测和重放机制，而Spark的容错机制是基于RDD的持久化和检查点。

apache-storm-2.4.0.tar.gz

06-20

Apache Storm 是一个分布式实时计算系统，它被设计用于处理大规模数据流，提供高吞吐量、低延迟的数据处理能力。在大数据领域，Storm 被广泛应用于实时分析、在线机器学习、持续计算、数据集成以及任何需要实时处理...

Apache Storm（apache-storm-2.3.0.tar.gz）

02-17

Apache Storm（apache-storm-2.3.0.tar.gz）是一个免费的开源分布式实时计算系统。Apache Storm 可以轻松可靠地处理无限制的数据流，实时处理就像 Hadoop 进行批处理一样。Apache Storm 很简单，可以与任何编程语言...

aaaa1111sdfs

08-13

aaaa1111sdfs

三菱PLC结构化编程在整条生产线自动化控制中的应用与实现 - 机器人控制实战版

08-13

基于三菱Q系列PLC的整条生产线自动化控制系统的设计与实现。项目涵盖了两台Q系列PLC、六台触摸屏、MES系统、CCD检测系统、以太网通信、CCLINK远程IO站、RS232串口通信和机器人控制等多个关键技术。通过结构化模块化编程方法，项目实现了高效的代码复用和管理，提升了生产线的自动化和智能化水平。文中还展示了如何通过主从通信方式实现触摸屏的人机交互，以及如何通过功能块（FB）和功能（FC）封装实现各种复杂控制任务。此外，项目提供了完整的PLC程序、触摸屏程序、电气CAD图纸、IO表和设计数据文档，具有很高的参考价值。适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是对三菱PLC编程感兴趣的读者。使用场景及目标：适用于需要提升生产线自动化程度的企业和个人开发者。通过学习本文，读者可以掌握三菱PLC结构化编程的方法，应用于实际项目中，提高生产效率和管理水平。其他说明：本文不仅提供详细的编程思路和技术细节，还附带了丰富的参考资料，有助于读者深入理解和实践。

交流异步电机VF调速系统Matlab Simulink 2016b仿真研究与实例解析 - 交流异步电机 v2.1

最新发布

08-13

利用Matlab Simulink 2016b进行交流异步电机VF（恒压频比）调速系统的建模与仿真方法。首先，构建了三相电压源和异步电机的基本模型，设置了关键电气参数如电阻、电感等。然后，实现了电压频率控制的核心逻辑，特别是针对低频段进行了电压补偿以确保足够的启动转矩。此外，还探讨了PWM生成器配置以及仿真过程中可能出现的问题及其解决方案。最终，通过示波器观测转速和转矩的变化情况来验证系统的性能特点。适合人群：从事电力电子、自动化控制领域的工程师和技术人员，尤其是那些希望深入了解交流异步电机调速原理并掌握具体仿真技巧的人士。使用场景及目标：适用于需要评估或优化交流异步电机VF调速系统的设计人员，在实际项目前期可以通过此类仿真实验快速测试不同工况下系统的响应特性，从而指导硬件选型和软件算法调整。其他说明：文中提到的一些具体参数设定和调试经验对于初次接触这类仿真的读者非常有帮助，同时强调了一些容易忽视但会影响结果的关键点，如持续关注电流波形、正确选择PWM载波频率等。

【java毕业设计】医家管理系统源码（ssm+mysql+说明文档）.zip

08-13

java语言，idea开发平台，mysql5.5以上版本，ssm框架前台+后台，3个用户，注册用户，医生，管理员网站前台：用户注册，登录信息公示查看医生信息展示（姓名，职称，科室，擅长领域等）就医预约（填写选择医生，对应某个科室，日期，就医症状等）医药信息费用查看管理员管理员信息管理科室管理医生信息管理注册用户管理，审核信息公示管理医药信息管理（医药名称，类别，费用，图片等）医药出入库管理医药库存查看系统管理医生个人资料修改就医预约审核病历管理用户用户资料修改我的预约信息我的病历查看完整前后端源码，部署后可正常运行！环境说明开发语言：Java后端框架：ssm，mybatis JDK版本：JDK1.8+ 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 开发软件：eclipse/idea Maven包：Maven3.3+ 部署容器：tomcat7.5+