1.前言在日常开发中，为了保证技术方案的质量，一般会在撰写前进行调研。如果先前没有相关领域的知识储备，笔者的调研方式一般是先通过搜索引擎进行关键字查询，然后再基于搜索的结果进行发散。这样调研的结果受关键字抽象程度和搜索引擎排名影响较大，可能会存在偏差导致调研不充分。

文章目录ApacheStorm原理拓扑结构数据流处理容错机制官网链接基础使用安装与配置编写拓扑提交与运行高级使用状态管理窗口操作多语言支持优点高吞吐量低延迟可扩展性容错性总结ApacheStorm是一个开源的分布式实时计算系统，它允许你以极高的吞吐量处理无界数据

TridentTrident在storm之前提供了高层次抽象，抽象掉了事务处理和状态管理的细节，允许topology在数据上执行函数功能、过滤、聚合操作。TridenttopologyTridentTopology类替换原有的TopologyBuilder。TridentTopologytridentTopology=newTridentTopology();Streamstream=

storm集群storm集群为主从集群结构。主从结构中因为引入了单独故障的风险。storm集群由一个主节点（nimbus）和一个或者多个从节点（supervisor）组成。nimbus负责管理、协调、监控在集群上运行topology。包括发布、任务指派、事件处理失败时重新指派任务。记录所有supervisor节点的

storm并发控制storm计算支持在多台机器上水平扩容，通过将计算切分未多个多里的task再集群上并发执行来实现。在storm中，一个task可以简单的理解为在集群某个节点上运行的一个spout或者bolt实例。Node：storm集群下的多个服务器。workers：一个node下的多个JVM（worker），一个topology会分

核心概念topology拓扑组成storm分布式计算结构称为topology拓扑，由stream（数据流）、spout（数据流生成者）、bolt（运算）组成。tuplestorm的核心数据结构是tuple，tuple中包含了一个或者多个键值对的列表。Stream由无限制的tuple组成的序列。spoutspout代表数据入口，充当采集器的角色，链

使用大型语言模型协助从头开始编写类似维基百科的文章这篇文档是一篇关于如何利用大型语言模型（LLMs）来撰写长篇、有根据且组织良好的文章的研究论文，这些文章在广度和深度上与维基百科页面相当。这个问题尚未被充分探索，在写作前的阶段提出了新的挑战，包括如何在写作前研究主题并准备

斯坦福大学新突破：自动化编写维基百科式长篇文章，STORM系统掀起写作革命在数字化时代，信息爆炸式增长，如何高效、准确地整合知识并呈现为具有深度和广度的文章，成为了学术界和业界共同面临的难题。近日，斯坦福大学的研究人员为我们带来了一个令人振奋的解决方案——STORM系统。该系统旨

cpu_clk_rst_test 用例描述：1、先读取一下初始值，checkRAWvalue2、softwarerest后，checkvalue3、poweronreset后检查，checkvalue这段代码是用C语言编写的，其中包含了嵌入式汇编代码。它的作用是从系统控制寄存器中读取值，并将其存储到内存中的特定位置。具体来说，让我们

仿真报错 Error:L6218E:Undefinedsymbolmain(referredfrominit_s.o).                         中断函数问题                                 

一、Storm集群构建编写storm与zookeeper的yml文件 stormyml文件的编写具体如下：version:'2'services:zookeeper1:image:registry.aliyuncs.com/denverdino/zookeeper:3.4.8container_name:zk1.cloudenvironment:-SERVER_ID=1

Flink的优势包括：高度灵活的流式窗口，同时支持高吞吐、低延迟、高性能，支持有状态计算流数据的特征：注重数据的整体价值，不过分关注个别数据，数据快速持续到达流计算的处理流程包括：数据实时采集，实时查询服务，数据是实时计算典型的事件驱动型应用包括：异常检测，反欺诈，业务流程监控，基于规则

创建maven工程，pom文件如下：<dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.storm</groupId> <artifactId>storm-core</artifactId> <version>1.0.3</version> <scope>provided</scope> </dependency

个人觉得IT十年的大数据系列的博文非常干货。对于希望掌握整个大数据行业的技术栈的一个初步了解非常的有帮助，本人也是有事没事的上来看看。所以整理出来一个目录，放在自己的博客里，方便寻找学习。大数据(一)-hadoop生态系统及版本演化大数据(二)-HDFS大数据(三)-YARN大数据

翻译自：GettingStartedWithStorm （作者：JonathanLeibiusky,GabrielEisbruch andDarioSimonassi）  在这一章，我们将动手创建一个Storm项目和第一个Stormtopology。  下面假定你已经安装了最新的Jre1.6。我们推荐使用Oracle提供的JRE，你可以在http://www.java.com/down

使用Kubernetes部署storm集群后，发现Supervisor在运行过程中不断重启，十分奇怪。因此新开一个窗口追踪Supervisor的日志supervisor.log。最终发现每次storm在rebalance的时候，Supervisor需要kill掉本节点上的进程。但由于storm:1.2.2中的kill命令是一个shell内置命令，导致Supervisor

docker部署Zookeeper+Storm+Kafka安装docker信任Docker的GPG公钥:curl-fsSLhttps://repo.huaweicloud.com/docker-ce/linux/ubuntu/gpg|sudoapt-keyadd-`添加软件仓库:sudoadd-apt-repository"deb[arch=amd64]https://repo.huaweicloud.com/docker-ce/linux/ubun

Storm多节点部署环境准备三台已安装Centos7的虚拟机hadoop001192.168.188.145hadoop002192.168.188.146hadoop003192.168.188.147配置hosts在每台机器的/etc/hosts末尾追加192.168.188.145hadoop001192.168.188.146hadoop002192.168.188.147hadoop003首先确保三

教程简介ApacheStorm是一个分布式实时大数据处理系统。Storm设计用于在容错和水平可扩展方法中处理大量数据。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ApacheZooKeeper管理分布式环境和集群状态。它很简单，您可以并行地对实时数据执行各种操作。ApacheS

//搭建storm集群（apache-storm-0.9.5.tar.gz）#bycoco#2015-07-15前期准备：3台服务器：192.168.8.94 192.168.8.95192.168.8.96去storm官网下载响应版本的软件包：http://storm.apache.org/downloads.html在这里下载的是：wg

http://aiku.me/bar/10670754http://xumingming.sinaapp.com/756/twitter-storm-drpc/

LogProcess.javapackagemytest;importjava.io.BufferedReader;importjava.io.BufferedWriter;importjava.io.File;importjava.io.FileNotFoundException;importjava.io.FileOutputStream;importjava.io.FileReader;importjava.io.FileWriter;importjava.i

1StormClient最开始使用storm命令来启动topology,如下stormjarstorm-starter-0.0.1-SNAPSHOT-standalone.jarstorm.starter.WordCountTopology这个storm命令是用python实现的,看看其中的jar函数,很简单,调用exec_storm_class,其中jvmtype=”-client” 而exec_storm_clas

网上关于Stormwordcount的例子很多，不过都是基于storm-0.9.0.1，在运行例子过程中torm0.9.0.1.jar在maven中央仓库没有找到只有0.9.3，在运行过程中出现了好多问题。所以记下笔记。方便以后查看。1，下载Storm，地址为http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/storm/apache-storm-0.9.3/

1，代码packagestorm.starter;importbacktype.storm.Config;importbacktype.storm.LocalCluster;importbacktype.storm.StormSubmitter;importbacktype.storm.task.ShellBolt;importbacktype.storm.topology.BasicOutputCollector;importbacktype.storm.topology.I