Storm基本概念 Storm是一个开源的实时计算系统，它提供了一系列的基本元素用于进行计算：Topology、Stream、Spout、Bolt等等。 在Storm中，一个实时应用的计算任务被打包作为Topology发布，这同Hadoop的MapReduce任务相似。但是有一点不同的是：在Hado ...
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2016-10-15 16:22:27
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基础知识 Storm是一个分布式的，可靠的，容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm集群的输入流由一个被称作spout的组件管理，spout把数据传递给bolt， bolt要么把数据保存到某种存储器，要么把数据传递给其它的bolt。你可 ...
正在学习storm的大兄弟们，我又来传道授业解惑了，是不是觉得自己会用ack了。好吧，那就让我开始啪啪打你们脸吧。 先说一下ACK机制： 为了保证数据能正确的被处理, 对于spout产生的每一个tuple, storm都会进行跟踪。 这里面涉及到ack/fail的处理，如果一个tuple处理成功是指 ...
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2016-09-29 01:45:52
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【本篇文章主要是通过一个单词计数的案例学习，来加深对storm的基本概念的理解以及基本的开发流程和如何提交并运行一个拓扑】 单词计数拓扑WordCountTopology实现的基本功能就是不停地读入一个个句子，最后输出每个单词和数目并在终端不断的更新结果，拓扑的数据流如下： 语句输入Spout: 从 ...
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2016-09-11 14:13:43
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在如今这个信息高速增长的今天，信息实时计算处理能力已经是一项专业技能了，正是因为有了这些需求的存在才使得分布式，同时具备高容错的实时计算系统Storm才变得如此受欢迎，为什么这么说呢？下面看看新霸哥的介绍。 优点之一：高可靠性 对Storm有了解的朋友可能会知道spout发出的消息后续可能会触发产生 ...
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2016-08-22 08:11:01
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不得不说storm是一个特别棒的实时计算框架。为了对后文理解的方便，先说几个storm中的术语: Topology：拓扑图或者拓扑结构。在storm中它通过消息分组的分式连接Spout和Bolt节点定义了运算处理的拓扑结构。如下图: 那什么是Spout呢？ 在计算任务需要的数据其实就是由Spout提 ...
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2016-08-19 10:02:49
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Tasks & executors relation Q1. However I'm a bit confused by the concept of "task". Is a task an running instance of the component(spout or bolt) ? An ...
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2016-07-12 12:13:01
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一、问题背景 Python 写的脚本，不断从txt文件中读取一行数据封装成消息，作为producer发给kafka, storm的spout从kafka中读取这些消息后做一些处理发送给bolt,bolt最后将数据按既定的格式写入到HBASE 二、问题描述 一共14000条左右的数据，加调试信息观察到 ...
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2016-07-05 17:05:01
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简单的输入输出做完了，来点复杂点儿的场景：从某个topic定于消息，然后根据空格分词，统计单词数量，然后将当前输入的单词数量推送到另一个topic。首先规划需要用到的类：从KafkaSpout接收数据并进行处理的backtype.storm.spout.Scheme子类；数据切分bolt：SplitSentenceBolt..
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2016-06-23 19:01:57
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Storm是一个分布式的、高容错的实时计算系统。
Storm对于实时计算的的意义相当于Hadoop对于批处理的意义。Hadoop为我们提供了Map和Reduce原语，使我们对数据进行批处理变的非常的简单和优美。同样，Storm也对数据的实时计算提供了简单Spout和Bolt原语。
Storm适用的场景：
1、流数据处理：Storm可以用来用来处理源源不断的消息，并将处理之后的结果保存到持久化...
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2016-06-21 08:03:42
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