storm学习笔记
storm研究与介绍
Topology的定义是一个Thrift结构，并且Nimbus就是一个Thrift服务， 你可以提 交由任何语言创建的topology。上面的方面是用JVM-based语言提交的最简单的 方法。
7、Spout：
消息源spout是Storm里面一个topology里面的消息生产者。简而言之， Spout从来源处读取数据并放入topology。Spout分成可靠和不可靠两种；当 Storm接收失败时，可靠的Spout会对tuple（元组，数据项组成的列表）进行 重发；而不可靠的Spout不会考虑接收成功与否只发射一次。
运行一个topology很简单。首先，把你所有的代码以及所依赖的jar打进一个jar包。 然后运行类似下面的这个命令：
storm jar all-my-code.jar backtype.storm.MyTopology arg1 arg2
这个命令会运行主类: backtype.strom.MyTopology, 参数是arg1, arg2。这个类 的main函数定义这个topology并且把它提交给Nimbus。storm jar负责连接到 Nimbus并且上传jar包。
Topology示意图：
1、 Nimbus主节点： 主节点通常运行一个后台程序 —— Nimbus，用于响应分布在
storm的用法
storm的用法一、了解Storm大数据处理框架Storm是一个用于实时流数据处理的分布式计算框架。
它由Twitter公司开发，并于2011年发布。
作为一个开源项目，Storm主要用于处理实时数据，比如实时分析、实时计算、流式ETL等任务。
二、Storm的基本概念及特点1. 拓扑（Topology）：拓扑是Storm中最重要的概念之一。
它代表了整个计算任务的结构和流程。
拓扑由一系列组件组成，包括数据源（Spout）、数据处理节点（Bolt）以及它们之间的连接关系。
2. 数据源（Spout）：Spout负责从外部数据源获取数据，并将其发送给Bolt进行处理。
在拓扑中，通常会有一个或多个Spout进行数据输入。
3. 数据处理节点（Bolt）：Bolt是对数据进行实际处理的模块。
在Bolt中可以进行各种自定义的操作，如过滤、转换、聚合等，根据业务需求不同而定。
4. 流组（Stream Grouping）：Stream Grouping决定了从一个Bolt到下一个Bolt 之间的任务调度方式。
Storm提供了多种Stream Grouping策略，包括随机分组、字段分组、全局分组等。
5. 可靠性与容错性：Storm具有高可靠性和容错性的特点。
它通过对任务状态进行追踪、失败重试机制和数据备份等方式，确保了整个计算过程的稳定性。
6. 水平扩展：Storm可以很方便地进行水平扩展。
通过增加计算节点和调整拓扑结构，可以实现对处理能力的无缝提升。
三、Storm的应用场景1. 实时分析与计算：Storm适用于需要对大规模实时数据进行即时分析和计算的场景。
比如金融领域中的实时交易监控、电商平台中用户行为分析等。
2. 流式ETL：Storm可以实现流式ETL（Extract-Transform-Load）操作，将源数据进行抽取、转换和加载到目标系统中，并实时更新数据。
3. 实时推荐系统：通过结合Storm和机器学习算法，可以构建快速响应的实时推荐系统。
新概念第二册课文翻译及学习笔记【Lesson31、32、33】
【导语】新概念英语作为⼀套世界闻名的英语教程，以其全新的教学理念，有趣的课⽂内容和全⾯的技能训练，深受⼴⼤英语学习者的欢迎和喜爱。
为了⽅便同学们的学习，⽆忧考为⼤家整理了⾯的新概念第⼆册课⽂翻译及学习笔记，希望为⼤家的新概念英语学习提供帮助!《新概念英语》第⼆册第31课 success story 成功者的故事【课⽂】First listen and then answer the question.听录⾳，然后回答以下问题。
What was Frank's first job?Yesterday afternoon Frank Hawkins was telling me about his experiences as a young man. Before he retired, Frank was the head of a very large business company, but as a boy he used to work in a small shop. It was his job to repair bicycles and at that time he used to work fourteen hours a day. He saved money for years and in 1958 he bought a small workshop of his own. In his twenties Frank used to make spare parts for aeroplanes. At that time he had two helpers. In a few years the small workshop had become a large factory which employed seven hundred and twenty-eight people. Frank smiled when he remembered his hard early years and the long road to success. He was still smiling when the door opened and his wife came in. She wanted him to repair their grandson's bicycle!【课⽂翻译】昨天下午弗兰克.霍⾦斯向我讲述了他年轻时的经历。
w3cschool-Storm入门教程
w3cschool-Storm⼊门教程1.什么是stormStorm是Twitter开源的分布式实时⼤数据处理框架，被业界称为实时版Hadoop。
随着越来越多的场景对Hadoop的MapReduce⾼延迟⽆法容忍，⽐如⽹站统计、推荐系统、预警系统、⾦融系统(⾼频交易、股票)等等，⼤数据实时处理解决⽅案（流计算）的应⽤⽇趋⼴泛，⽬前已是分布式技术领域最新爆发点，⽽Storm更是流计算技术中的佼佼者和主流。
按照storm作者的说法，Storm对于实时计算的意义类似于Hadoop对于批处理的意义。
Hadoop提供了map、reduce原语，使我们的批处理程序变得简单和⾼效。
同样，Storm也为实时计算提供了⼀些简单⾼效的原语，⽽且Storm的Trident是基于Storm原语更⾼级的抽象框架，类似于基于Hadoop的Pig框架，让开发更加便利和⾼效。
2.storm应⽤场景推荐系统（实时推荐，根据下单或加⼊购物车推荐相关商品）、⾦融系统、预警系统、⽹站统计（实时销量、流量统计，如淘宝双11效果图）、交通路况实时系统等等。
3.storm的⼀些特性1.适⽤场景⼴泛： storm可以实时处理消息和更新DB，对⼀个数据量进⾏持续的查询并返回客户端（持续计算），对⼀个耗资源的查询作实时并⾏化的处理(分布式⽅法调⽤，即DRPC），storm的这些基础API可以满⾜⼤量的场景。
2. 可伸缩性⾼: Storm的可伸缩性可以让storm每秒可以处理的消息量达到很⾼。
扩展⼀个实时计算任务，你所需要做的就是加机器并且提⾼这个计算任务的并⾏度。
Storm使⽤ZooKeeper来协调集群内的各种配置使得Storm的集群可以很容易的扩展。
3. 保证⽆数据丢失：实时系统必须保证所有的数据被成功的处理。
那些会丢失数据的系统的适⽤场景⾮常窄，⽽storm保证每⼀条消息都会被处理，这⼀点和S4相⽐有巨⼤的反差。
4. 异常健壮： storm集群⾮常容易管理，轮流重启节点不影响应⽤。
英语学习笔记总结
1、狐狸安装传真机征税：fox，fix，fax，tax。
2、亲爱的耳朵清楚的听见附近的熊撕裂梨树的诅咒声为疲乏的年担心:Dear，ear，clear，hear，near，bear，tear，pear，swear，wear，year，fear。
3、父亲宁愿收集羽毛观察天气(云)：father，rather，gather，feather，weather。
4、贪婪的杂草必须喂养流血种子的行为能加速粮食成功：greed，weed，need，feed，bleed，seed，deed，speed，food，succeed。
5、车轮认为钢铁是傻子：wheel，feel，steel，fool。
6、脚问候马路是否遇见被单糖果：feet，greet，street，meet，sheet，sweet。
7、伙伴跟随黄色空心休耕地：fellow，follow，yellow，hollow，fallow。
8、篱笆用一美分的执照保卫科学：fence，pence，licence，defence，science。
9、幸存者的喜庆日到来：survival，festival，arrival。
10、展开取来的孵化小鸡赶上了观看比赛：stretch，fetch，hatch，catch，watch，match。
11、聪明的发烧总是能分开永远和永不：clever，fever，forever，sever，ever，never。
12、少数缝制新的景点被砍倒咀嚼：few，sew，new，view，hew，chew。
13、公升米的纤维是中心剧院：liter，meter，fiber，center，theater。
14、田地出产战场：field，yield，battlefield。
15、夜晚视力可以紧紧的打架右面光线轻微明亮的航班：night，sight，might，tight，fight，right，light，slight，bright，flight。
storm的用法总结大全
storm的用法总结大全想了解storm的用法吗?今天就给大家带来了storm的用法，希望能够帮助到大家，下面就和大家分享，来欣赏一下吧。
\ storm的用法总结大全storm的意思n. 暴风雨，暴风雪,[军]猛攻，冲击,骚乱,动荡vi. 起风暴，下暴雨,猛冲,暴怒vt. 袭击，猛攻,暴怒，怒骂,大力迅速攻占变形：过去式: stormed; 现在分词：storming; 过去分词：stormed;storm用法storm可以用作名词storm的基本意思是“风暴,暴风雨”,指由于大气翻动,特别是伴有雨、雪、雹等现象的大气的旋转运动而形成的风暴或暴风雨,是可数名词,有复数形式。
storm引申可作“强烈如暴(风)雨般的东西,(生活中的)风波”,如情感、声音等的猛烈爆发,常与of连用。
storm的基本意思是“袭击”,指用武力攻取,包含一次攻击中所有的冲锋和激战,常常带有孤注一掷的感情色彩,竭尽全力避免失败和毁灭。
storm用作名词的用法例句In the storm I took shelter under the tree.暴风雨时，我正在树下躲避。
A storm arose during the night.夜间起风暴了。
The clouds threatened a big storm.乌云预示着暴风雨即将来临。
storm可以用作动词storm的基本意思是“袭击”,指用武力攻取,包含一次攻击中所有的冲锋和激战,常常带有孤注一掷的感情色彩,竭尽全力避免失败和毁灭。
storm既可用作及物动词,也可用作不及物动词。
用作及物动词时,可接名词或代词作宾语; 用作不及物动词时,表示“起风暴,刮大风下大雨”,这时常以it作主语。
storm还可表示“狂怒,咆哮”,其后可接about,表示“气愤地谈(某事)”; 接at表示“对…大发雷霆”; 接into表示“非常气愤地进入”; 接out表示“非常气愤地出去”。
storm用作动词的用法例句Help was lacking at sea during the storm.起风暴时海上无处可求援。
裕兴新概念英语第二册笔记 第三十三课 单词学习
裕兴新概念英语第二册笔记第三十三课单词学习老猴子咬菜根学习交流darkness n (u) 黑暗，漆黑反义词：brightnesseg. The house was in complete darkness. 房子一团漆黑。
dark1) adj. 黑暗的(light)a dark street 黑暗的街道a dark night 黑漆漆的晚上2) 深色的，暗色的dark suit 深色的西服dark hair 深色的头发3) 阴暗的，忧郁的dark expression 忧郁的表情4) 不吉利的a dark sheep in his family 害群之马sheep not horse 一直以来黑羊是不受欢迎的，因为黑羊的毛买不了好价钱，一个家族中黑色的羊指不受欢迎的人，害群之马的意思a dark horse 黑马（在竞赛中实力不明但被认为可能获胜的人）adj. + ness (名词后缀) → n.dark → darknessbright → brightnesscareful → carefulnesscareless → carelessnessgood → goodnessbad → badnessexplain [iks'plein] v. 解释，叙述，辩解，辩护，成为…的理由explain sth. to sb. 对某人解释某事explain + that/wh 从句eg. Could you explain that question once again? 你能再次解释一下那个问题吗？eg. The manager explained to the customer why the goods were late.经理对顾客解释货物晚到的原因。
eg. A week later, the girl was able to explain what had happened.一周以后，那姑娘才能解释到底发生了什么事。
Storm 入门介绍
Storm介绍周龙鹏一、数据处理过程Storm的术语解释Storm的术语包括Stream、Spout、Bolt、Task、Worker、Stream Grouping和Topology。
Stream是被处理的数据。
Spout是数据源。
Bolt处理数据。
Task是运行于Spout或Bolt中的线程。
Worker是运行这些线程的进程。
Stream Grouping规定了Bolt接收什么东西作为输入数据。
数据可以随机分配（术语为Shuffle），或者根据字段值分配（术语为Fields），或者广播（术语为All），或者总是发给一个Task（术语为Global），也可以不关心该数据（术语为None），或者由自定义逻辑来决定（术语为Direct）。
Topology是由Stream Grouping连接起来的Spout和Bolt节点网络。
在Storm Concepts页面里对这些术语有更详细的描述。
（1）Topologies 用于封装一个实时计算应用程序的逻辑，类似于Hadoop的MapReduce Job（2）Stream 消息流，是一个没有边界的tuple序列，这些tuples会被以一种分布式的方式并行地创建和处理（3）Spouts 消息源，是消息生产者，他会从一个外部源读取数据并向topology 里面面发出消息：tuple（4）Bolts 消息处理者，所有的消息处理逻辑被封装在bolts里面，处理输入的数据流并产生输出的新数据流，可执行过滤，聚合，查询数据库等操作（5）Task 每一个Spout和Bolt会被当作很多task在整个集群里面执行，每一个task对应到一个线程.二、storm集群的组件（topologies）Storm集群非常类似Hadoop集群。
Hadoop上运行的是MapReduce jobs，而Storm运行的是topologies。
Jobs和topologies本身是不同的，其中一个最大的不同就是，Mapreduce job最终会结束，而topology则会持续的处理消息（直到你杀掉它）。
storm原理
storm原理Storm是一个分布式实时计算系统，它可以处理海量的实时数据流，并且能够在毫秒级别内对数据进行处理和分析。
Storm的原理是基于流处理模型，它将数据流分成一系列的小批次，然后对每个小批次进行处理和分析，最终将结果输出到目标系统中。
Storm的核心组件是Nimbus和Supervisor。
Nimbus是Storm的主节点，它负责管理整个集群的拓扑结构和任务分配。
Supervisor是Storm的工作节点，它负责接收Nimbus分配的任务，并且在本地执行任务。
Storm的数据流模型是基于DAG（有向无环图）的，每个节点代表一个数据处理单元，节点之间的边代表数据流。
Storm的拓扑结构是由Spout和Bolt组成的。
Spout是数据源，它从外部数据源中读取数据，并将数据发送到Bolt中进行处理。
Bolt是数据处理单元，它接收Spout发送的数据，并且对数据进行处理和分析，最终将结果输出到目标系统中。
Storm的数据流模型是基于流处理模型的，它可以实现实时数据处理和分析。
Storm的数据流模型是基于DAG的，它可以实现高效的数据处理和分析。
Storm的拓扑结构是由Spout和Bolt组成的，它可以实现灵活的数据处理和分析。
Storm的优点是可以实现实时数据处理和分析，它可以处理海量的实时数据流，并且能够在毫秒级别内对数据进行处理和分析。
Storm的缺点是需要一定的技术水平才能使用，而且需要一定的硬件资源才能支持。
总之，Storm是一个非常强大的分布式实时计算系统，它可以处理海量的实时数据流，并且能够在毫秒级别内对数据进行处理和分析。
Storm的原理是基于流处理模型，它将数据流分成一系列的小批次，然后对每个小批次进行处理和分析，最终将结果输出到目标系统中。
Storm的优点是可以实现实时数据处理和分析，它可以处理海量的实时数据流，并且能够在毫秒级别内对数据进行处理和分析。
Storm的缺点是需要一定的技术水平才能使用，而且需要一定的硬件资源才能支持。
Storm（三）Storm的原理机制
Storm（三）Storm的原理机制⼀.Storm的数据分发策略1. Shuffle Grouping随机分组，随机派发stream⾥⾯的tuple，保证每个bolt task接收到的tuple数⽬⼤致相同。
轮询，平均分配2. Fields Grouping按字段分组，⽐如，按"user-id"这个字段来分组，那么具有同样"user-id"的 tuple 会被分到相同的Bolt⾥的⼀个task，⽽不同的"user-id"则可能会被分配到不同的task。
3. All Grouping⼴播发送，对于每⼀个tuple，所有的bolts都会收到4. Global Grouping全局分组，把tuple分配给task id最低的task 。
5. None Grouping不分组，这个分组的意思是说stream不关⼼到底怎样分组。
⽬前这种分组和Shuffle grouping是⼀样的效果。
有⼀点不同的是storm会把使⽤none grouping的这个bolt放到这个bolt的订阅者同⼀个线程⾥⾯去执⾏（未来Storm如果可能的话会这样设计）。
6. Direct Grouping指向型分组，这是⼀种⽐较特别的分组⽅法，⽤这种分组意味着消息（tuple）的发送者指定由消息接收者的哪个task处理这个消息。
只有被声明为 Direct Stream 的消息流可以声明这种分组⽅法。
⽽且这种消息tuple必须使⽤ emitDirect ⽅法来发射。
消息处理者可以通过TopologyContext 来获取处理它的消息的task的id (OutputCollector.emit⽅法也会返回task的id)7. Local or shuffle grouping本地或随机分组。
如果⽬标bolt有⼀个或者多个task与源bolt的task在同⼀个⼯作进程中，tuple将会被随机发送给这些同进程中的tasks。
小学五年级英语听课笔记
小学五年级英语听课笔记It's twelve o'clock. It's time __ ___.A. for breakfastB. for lunchC. for supperD.to lunch上海版牛津小学英语：5B Module 3 Unit 1 学习笔记Module 3 Things around usUnit 1 SignsVocabulary：telephone 电话 toilet 卫生间restaurant 餐馆 exit 出口entrance 入口 No smoking! 禁止吸烟！No swimming! 禁止游泳！ Don't litter! 禁止乱丢垃圾！Don't walk on the grass! 禁止践踏草坪！Sentences：[例]What does this sign mean? It means we can't play football here.What does this sign say? It says we mustn't walk on the grass.练一练：What___ this sign mean?A. areB. doC. doesD. is上海版牛津小学英语：5B Module 3 Unit 2 学习笔记Module 3 Things around usUnit 2 WeatherVocabulary：cloud 云 cloudy 多云的sun 太阳 sunny 有阳光的，晴天的rain 雨，雨滴 rainy 雨天的，下雨的wind 风 windy 有风的snow 雪 snowy 下雪的storm 暴风雨 stormy 暴风雨的fog 雾 foggy 有雾的30°C / thirty digrees 30 摄氏度Sentences：对话练习：-What's the weather like today？-It's rainy.-I don't like the rain. I like sunny weather.-It was rainy yesterday. It's windy today. The wind is blowing strongly.-That's great. I like windy weather. I want to fly my kite.练一练：Yesterday ___ a ___day. I went to Zhongshan Park with my grandparents. We are happy.A. is, sunnyB. was, rainyC. was, sunnyD. were, rainy上海版牛津小学英语：5B Module 3 Unit 3 学习笔记Module 3 Things around usUnit 3 ChangesVocabulary：bookshelf 书架 mirror 镜子cushion 垫子 cupboard 橱柜lamp 台灯 sofa 沙发furniture 家具 next (to) 紧挨着give 给 move 移动window 窗户 wall 墙Sentences：上海版牛津小学英语：5B Module 1 Unit 1 学习笔记 Module1 Using my five sensesUnit 1 What a mess。
storm架构及原理
storm架构及原理storm 架构与原理1 storm简介1.1 storm是什么如果只⽤⼀句话来描述是什么的话：分布式 && 实时计算系统。
按照作者的说法，storm对于实时计算的意义类似于hadoop对于批处理的意义。
Hadoop（⼤数据分析领域⽆可争辩的王者）专注于批处理｡这种模型对许多情形（⽐如为⽹页建⽴索引）已经⾜够,但还存在其他⼀些使⽤模型,它们需要来⾃⾼度动态的来源的实时信息｡为了解决这个问题,就得借助 Nathan Marz 推出的 storm（现在已经被Apache 孵化）storm 不处理静态数据,但它处理连续的流数据。
1.2 storm 与传统的⼤数据storm 与其他⼤数据解决⽅案的不同之处在于它的处理⽅式。
Hadoop 在本质上是⼀个批处理系统｡数据被引⼊ Hadoop ⽂件系统(HDFS) 并分发到各个节点进⾏处理｡当处理完成时,结果数据返回到 HDFS 供始发者使⽤。
storm ⽀持创建拓扑结构来转换没有终点的数据流。
不同于 Hadoop 作业,这些转换从不停⽌,它们会持续处理到达的数据。
Hadoop 的核⼼是使⽤ Java™ 语⾔编写的,但⽀持使⽤各种语⾔编写的数据分析应⽤程序。
⽽ Twitter Storm 是使⽤ Clojure语⾔实现的。
Clojure 是⼀种基于虚拟机 (VM) 的语⾔,在 Java 虚拟机上运⾏。
但是,尽管 storm 是使⽤ Clojure 语⾔开发的,您仍然可以在 storm 中使⽤⼏乎任何语⾔编写应⽤程序｡所需的只是⼀个连接到 storm 的架构的适配器。
已存在针对 Scala，JRuby，Perl 和 PHP 的适配器,但是还有⽀持流式传输到 Storm 拓扑结构中的结构化查询语⾔适配器。
2 Hadoop 架构的瓶颈Hadoop是优秀的⼤数据离线处理技术架构,主要采⽤的思想是“分⽽治之”,对⼤规模数据的计算进⾏分解,然后交由众多的计算节点分别完成,再统⼀汇总计算结果。
JSTORM使用笔记
JSTORM使用笔记简单快速的传输层框架，安装如下：wget /zeromq-2.1.7.tar.gz tar zxf zeromq-2.1.7.tar.gzcd zeromq-2.1.7./configuremakesudo make installsudo ldconfig应该是zmq的java包吧，安装步骤如下：git clone git:///nathanmarz/jzmq.gitcd jzmq./autogen.sh./configuremakemake install针对大型分布式系统提供配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等，可以保证：1.顺序性：客户端的更新请求都会被顺序处理2.原子性：更新操作要不成功，要不失败3.一致性：客户端不论连接到那个服务端，展现给它的都是同一个视图4.可靠性：更新会被持久化5.实时性：对于每个客户端他的系统视图都是最新的在zookeeper中有几种角色：1.Leader：发起投票和决议，更新系统状态2.Follower：响应客户端请求，参与投票3.Observer：不参与投票，只同步Leader状态4.Client：发起请求在启动之前需要在conf下编写zoo.cfg配置文件，里面的内容包括：1.tickTime：心跳间隔2.initLimit：Follower和Leader之间建立连接的最大心跳数3.syncLimit：Follower和Leader之间通信时限4.dataDir：数据目录5.dataLogDir：日志目录6.minSessionTimeout：最小会话时间（默认tickTime * 2）7.maxSessionTimeout：最大会话时间（默认tickTime * 20）8.maxClientCnxns：客户端数量9.clientPort：监听客户端连接的端口10.server.N=YYYY:A:B：其中N为服务器编号，YYYY是服务器的IP地址，A是Leader和Follower通信端口，B为选举端口在单机的时候可以直接将zoo_sample.cfg修改为zoo.cfg，然后使用启动服务即可（如果报错没有目录，手动创建即可）：sudo ./zkServer.sh start现在用netstat -na（或者是./zkCli.sh 127.0.0.1:2181）就能看到在监听指定的端口，那么zookeeper现在起来了。
storm的用法总结大全
storm的用法总结大全1. 雷暴风暴（storm）：指一种天气现象，通常包括强烈的风、降雨和电闪雷鸣。
2. 暴风雨（storm）：指强烈的风暴和降水，通常伴随着雷电和狂风。
3. 暴风雪（snowstorm）：指风速较高、降雪量较大的雪天气现象。
4. 暴风（gale）：指一种非常强烈的风，通常指风速达到或超过8级以上。
5. 暴风骤雨（stormy rain）：指强烈的降雨和风暴的组合。
6. 暴风雨洗礼（baptism by fire）：指经历一次特别困难或挑战，并因此变得更强大或更有能力应对类似情况。
7. 风暴中心（eye of the storm）：指风暴中心的相对安静区域，是飓风或台风的核心。
8. 风暴警告（storm warning）：指官方发布的风暴即将到来或正在发生的警告。
9. 暴风警报（gale warning）：指通常由海洋气象机构发布的强烈风暴即将到来或正在发生的警报。
10. 暴风雨设施（storm shelter）：指一种供人们躲避风暴的地下或加固建筑物，通常用于保护人们免受风暴的威胁。
11. 暴风雨漫游（storm chasing）：指追逐并观察风暴的行为，通常由专业气象学家、摄影师或冒险者进行。
12. 风暴潮（storm surge）：指狂风吹袭海岸线时引起的海水暴涨现象，常常伴随着飓风或台风。
13. 欧洲风暴（European storm）：指经常在欧洲各地出现的有风暴状况的天气。
14. 沙尘暴（sandstorm）：指沙子或尘土等颗粒物被风吹起并形成的风暴。
15. 风暴袭击（storm assault）：指突然而猛烈的攻击或袭击，比喻某种不愉快的事物突然降临。
总之，\。
storm成像原理
storm成像原理Storm是一个开源的分布式实时计算系统，最初由Twitter开发。
它被设计用于处理大规模的流式数据，并以其高吞吐量、低延迟和可扩展性而闻名。
Storm的成像原理是基于流式数据处理的。
在传统的批处理系统中，数据是按照批次进行处理的，而流式数据则是实时产生的，需要即时处理。
Storm采用了一种称为“拓扑”的抽象模型来处理流式数据。
拓扑是由多个组件组成的有向图，每个组件可以是数据源、数据处理器或数据存储器。
在Storm中，数据通过一个叫做“流”的概念进行传递。
流是一系列无限的元组，每个元组包含一个或多个字段。
拓扑中的每个组件都可以接收和发送流，通过定义输入和输出流来实现数据的传递。
每个组件可以进行各种数据处理操作，例如过滤、转换、聚合等。
Storm的成像原理可以类比为一个水流的过程。
数据源相当于水的源头，数据处理器相当于水流经过的各个加工设备，数据存储器相当于最终的目的地。
数据源将数据源源不断地产生，并通过流的方式传递给数据处理器。
数据处理器对数据进行加工处理，然后将处理结果发送给下一个组件。
最后，数据存储器将处理结果保存下来，供后续使用。
为了实现高吞吐量和低延迟，Storm采用了分布式架构。
拓扑可以在多台机器上运行，每个组件可以分布在不同的机器上。
这样可以利用集群的计算能力来并行处理数据，并且通过数据的分片和复制来实现容错性。
Storm还提供了动态的负载均衡和故障恢复机制，保证系统的稳定性和可靠性。
除了高吞吐量和低延迟，Storm还具有良好的可扩展性。
拓扑可以根据需要进行水平扩展，增加机器和组件的数量来处理更多的数据。
Storm还支持动态的调优和配置，可以根据实际情况进行参数的调整，以达到最佳的性能和资源利用率。
Storm的成像原理是基于流式数据处理的分布式实时计算系统。
它通过拓扑的方式将数据源、数据处理器和数据存储器连接起来，实现数据的实时处理和分布式计算。
通过高吞吐量、低延迟和可扩展性，Storm在处理大规模流式数据方面具有重要的应用价值。
storm的用法和搭配
storm的用法和搭配Storm 是一个开源的、分布式的实时计算系统，具有高容错性、可伸缩性和低延迟的特点。
它在处理大规模数据流的实时计算任务中得到了广泛应用。
本文将介绍 Storm 的用法和搭配，包括 Storm 的基本概念、组件及其相互关系，并阐述Storm 与其他相关技术的结合。
一、Storm 简介与基本概念1.1 Storm 简介Storm 是一个开源分布式实时大数据处理框架，由 Twitter 公司开发并于 2011年开源发布。
它是一种高度可靠且可伸缩的实时流处理系统，可以在大规模数据集上执行复杂计算任务。
1.2 Storm 组成部分Storm 主要由以下几个组件组成：- Nimbus：负责资源分配和任务调度，是整个 Storm 集群的主节点。
- Supervisor：运行在集群工作节点上，负责启动和监控工作进程（Worker），并向 Nimbus 汇报状态信息。
- ZooKeeper：提供协调服务，用于管理Nimbus 和Supervisor 节点之间的通信。
- Topology：描述 Storm 的计算任务模型，包含多个 Spout 和 Bolt 组件构成的有向无环图。
二、Storm 的使用方法2.1 创建 Topology创建一个 Storm Topology 需要以下步骤：- 定义 Spout：Spout 是数据源，可以从消息队列、日志文件等地方获取实时数据流并发送给下游的 Bolt。
通常，你需要实现一个自定义的 Spout 类来满足应用的需求。
- 定义 Bolt：Bolt 是对接收到的数据流进行处理和转换的组件。
在 Bolt 中，你可以执行计算、过滤和聚合等操作，并将处理后的结果发送给其他 Bolt 或外部存储系统。
- 连接 Spout 和 Bolt：通过指定 Spout 和 Bolt 之间的连接关系，形成有向无环图。
2.2 配置 Topology在创建 Topology 时，还需要进行相关配置。
storm课程设计
storm课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握Storm分布式计算框架的基本原理和应用方法，能够独立完成基于Storm的大数据处理任务。
具体分为以下三个部分：1.知识目标：学生需要了解Storm框架的架构和原理，包括Topology的创建、Bolts和Spouts的使用、acker和fler的设置等。
2.技能目标：学生能够熟练使用Storm进行大数据处理，包括实时数据处理、离线数据处理等。
3.情感态度价值观目标：通过课程的学习，培养学生对大数据处理技术的兴趣，提高学生解决实际问题的能力。
二、教学内容教学内容主要包括Storm框架的介绍、Topology的创建、Bolts和Spouts的使用、acker和fler的设置等。
具体安排如下：1.第一章：Storm框架的介绍，包括其原理和架构。
2.第二章：Topology的创建，介绍如何构建一个基本的数据处理流程。
3.第三章：Bolts和Spouts的使用，讲解如何在Topology中使用Bolts和Spouts进行数据处理。
4.第四章：acker和fler的设置，介绍如何处理Topology中的错误和失败。
5.第五章：实战案例，讲解如何使用Storm进行实时数据处理和离线数据处理。
三、教学方法为了激发学生的学习兴趣和主动性，我们将采用多种教学方法，包括讲授法、讨论法、案例分析法、实验法等。
1.讲授法：用于讲解Storm框架的基本原理和概念。
2.讨论法：用于讨论Topology的创建、Bolts和Spouts的使用等实际问题。
3.案例分析法：通过分析实际案例，使学生掌握Storm的应用方法。
4.实验法：让学生动手实践，完成实际的数据处理任务。
四、教学资源我们将提供丰富的教学资源，包括教材、参考书、多媒体资料、实验设备等，以支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验。
1.教材：选用《Storm实战》作为主要教材，介绍Storm框架的基本原理和应用方法。
storm 知识点
Storm 知识点Storm 是一款开源的分布式实时计算系统，它能够处理海量的实时数据，并以高效、可靠的方式进行大规模的实时数据处理。
本文将从基础概念、架构、使用场景和案例等方面逐步介绍 Storm 的知识点。
1. Storm 简介Storm 是由 Twitter 公司开发并开源的一款分布式实时计算系统，它提供了高性能的数据流处理能力。
Storm 的设计目标是处理实时数据流，并能够保证数据的低延迟和高可靠性。
2. Storm 架构Storm 的架构中包含以下几个核心组件：2.1 NimbusNimbus 是 Storm 集群的主节点，它负责协调集群中的各个组件，并进行任务的分配和调度。
Nimbus 还负责监控集群的状态，并处理故障恢复等操作。
2.2 SupervisorSupervisor 是 Storm 集群的工作节点，它负责运行实际的计算任务，并按照Nimbus 的指示进行数据的处理和传输。
每个 Supervisor 节点可以运行多个Worker 进程，每个 Worker 进程负责一个具体的计算任务。
2.3 TopologyTopology 是 Storm 中的一个概念，它表示实际的数据处理流程。
Topology 中包含了 Spout 和 Bolt 两种组件，Spout 负责数据的输入，Bolt 负责对输入数据进行处理和转换。
2.4 ZooKeeperZooKeeper 是一个分布式协调服务，Storm 使用 ZooKeeper 来管理集群中的各个组件。
ZooKeeper 负责维护集群的状态信息，并提供分布式锁等功能，用于实现Storm 的高可靠性和容错能力。
3. Storm 使用场景Storm 在实时数据处理领域有着广泛的应用场景，以下是一些常见的使用场景：3.1 实时数据分析Storm 可以对实时数据进行分析和处理，帮助企业快速了解和响应数据的变化。
例如，可以利用 Storm 进行实时的用户行为分析，及时发现用户的偏好和趋势，并根据分析结果做出相应的调整。
台风计划笔记英语学习
台风计划笔记英语学习1. Introduction- Typhoons, also known as hurricanes or cyclones, are powerful tropical storms that can cause extensive damage to property and loss of life. They are characterized by intense winds, heavy rainfall, and strong storm surges.2. Preparation- Make sure to have emergency supplies such as food, water, medications, and first aid kits on hand- Prepare your home by securing loose items, reinforcing windows and doors, and clearing gutters and drains- Create an emergency plan for your family, including designated meeting points and evacuation routes3. Monitoring- Stay informed about the latest weather updates and advisories from local authorities and meteorological agencies- Keep a battery-powered radio or portable charger on hand to stay connected in case of power outages4. Evacuation- If local authorities issue an evacuation order, follow their instructions and leave the area immediately- Bring important documents, valuables, and essential items with you, and secure your home as best as possible before leaving5. Shelter- If you are unable to evacuate, seek shelter in a sturdy, well-constructed building, away from flood-prone areas and low-lying areas- Stay indoors and away from windows during the storm, and listen for updates and instructions from local authorities6. Aftermath- After the storm has passed, stay indoors until it is safe to venture outside- Be cautious of fallen power lines, debris, and floodwaters, and avoid dangerous areas- Check on neighbors and assist those in need, and report any damage or emergencies to local authorities7. Recovery- Contact your insurance provider to file any claims for property damage or loss- Assist with community efforts to clean up and rebuild affected areas, and provide support to those who have been displaced or injured- Take steps to prepare for future storms and disasters, such as reinforcing your home and creating an emergency kitOverall, it is important to take typhoon preparation and safety seriously in order to minimize the potential impacts of these powerful storms. By following these guidelines and staying informed, you can help protect yourself, your loved ones, and your community from the dangers of typhoons.。
storm构词法
storm构词法
Storm构词法是一种创造新词的方法，由“Storm”这个词的构成方式衍生而来。
Storm 这个词是由“st”和“orm”两个词根组合而成的，其中“st”表示“使……”，“orm”表示“像……一样”。
通过将两个词根组合在一起，我们得到了一个表示“像使……一样”的新词。
这种构词方法被称为Storm构词法。
Storm构词法的定义：
Storm构词法是一种基于自然语言处理的构词法理论，由语言学家John Storm于1990年提出。
该理论主要研究词的构成过程和规律，以及词与词之间的关系。
Storm构词法主要包括以下几个方面的内容：
词根（Root）：词根是构成词的基本单位，是词的核心部分，通常具有较为稳定的意义。
词根可以是单个音节或多个音节的组合，可以是名词、动词或形容词等。
词干（Stem）：词干是词的骨架部分，可以添加不同的词缀或修饰语来构成不同的词汇。
词尾（Suffix）：词尾是添加在词的末尾的语素，可以改变词的语法功能或意义。
词缀（Affix）：词缀是添加在词的前面或后面的语素，可以改变词的语法功能或意
义。
音变（Sound Change）：音变是指语音的变化，可以导致词汇意义的改变。
借词（Borrowing）：借词是指借用其他语言的词汇，将其翻译成本民族语的词汇。
总之，Storm构词法是一种系统性的词汇构成方法，可以帮助我们更好地理解词汇的构成和意义，以及词汇之间的关系。
同时，它也是语言学研究的一个重要领域，可以帮助我们更好地理解语言的本质和演变过程。
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Storm对比Hadoop的批处理，Storm是个实时的、分布式以及具备高容错的计算系统。
同Hadoop 一样Storm也可以处理大批量的数据，然而Storm在保证高可靠性的前提下还可以让处理进行的更加实时；也就是说，所有的信息都会被处理。
Storm同样还具备容错和分布计算这些特性，这就让Storm可以扩展到不同的机器上进行大批量的数据处理。
他同样还有以下的这些特性：∙易于扩展。
对于扩展，你只需要添加机器和改变对应的topology（拓扑）设置。
Storm 使用Hadoop Zookeeper进行集群协调，这样可以充分的保证大型集群的良好运行。
∙每条信息的处理都可以得到保证。
∙Storm集群管理简易。
∙Storm的容错机能：一旦topology递交，Storm会一直运行它直到topology被废除或者被关闭。
而在执行中出现错误时，也会由Storm重新分配任务。
∙尽管通常使用Java，Storm中的topology可以用任何语言设计。
当然为了更好的理解文章，你首先需要安装和设置Storm。
需要通过以下几个简单的步骤：∙从Storm官方下载Storm安装文件∙将bin/directory解压到你的PATH上，并保证bin/storm脚本是可执行的。
Storm组件Storm集群主要由一个主节点和一群工作节点（worker node）组成，通过Zookeeper进行协调。
主节点：主节点通常运行一个后台程序—— Nimbus，用于响应分布在集群中的节点，分配任务和监测故障。
这个很类似于Hadoop中的Job Tracker。
工作节点：工作节点同样会运行一个后台程序—— Supervisor，用于收听工作指派并基于要求运行工作进程。
每个工作节点都是topology中一个子集的实现。
而Nimbus和Supervisor之间的协调则通过Zookeeper系统或者集群。
ZookeeperZookeeper是完成Supervisor和Nimbus之间协调的服务。
而应用程序实现实时的逻辑则被封装进Storm中的“topology”。
topology则是一组由Spouts（数据源）和Bolts（数据操作）通过Stream Groupings进行连接的图。
下面对出现的术语进行更深刻的解析。
Spout：简而言之，Spout从来源处读取数据并放入topology。
Spout分成可靠和不可靠两种；当Storm 接收失败时，可靠的Spout会对tuple（元组，数据项组成的列表）进行重发；而不可靠的Spout 不会考虑接收成功与否只发射一次。
而Spout中最主要的方法就是nextTuple（），该方法会发射一个新的tuple到topology，如果没有新tuple发射则会简单的返回。
Bolt：Topology中所有的处理都由Bolt完成。
Bolt可以完成任何事，比如：连接的过滤、聚合、访问文件/数据库、等等。
Bolt从Spout中接收数据并进行处理，如果遇到复杂流的处理也可能将tuple 发送给另一个Bolt进行处理。
而Bolt中最重要的方法是execute（），以新的tuple作为参数接收。
不管是Spout还是Bolt，如果将tuple发射成多个流，这些流都可以通过declareStream （）来声明。
Stream Groupings：Stream Grouping定义了一个流在Bolt任务间该如何被切分。
这里有Storm提供的6个Stream Grouping类型：1. 随机分组（Shuffle grouping）：随机分发tuple到Bolt的任务，保证每个任务获得相等数量的tuple。
2. 字段分组（Fields grouping）：根据指定字段分割数据流，并分组。
例如，根据“user-id”字段，相同“user-id”的元组总是分发到同一个任务，不同“user-id”的元组可能分发到不同的任务。
3. 全部分组（All grouping）：tuple被复制到bolt的所有任务。
这种类型需要谨慎使用。
4. 全局分组（Global grouping）：全部流都分配到bolt的同一个任务。
明确地说，是分配给ID 最小的那个task。
5. 无分组（None grouping）：你不需要关心流是如何分组。
目前，无分组等效于随机分组。
但最终，Storm将把无分组的Bolts放到Bolts或Spouts订阅它们的同一线程去执行（如果可能）。
6. 直接分组（Direct grouping）：这是一个特别的分组类型。
元组生产者决定tuple由哪个元组处理者任务接收。
当然还可以实现CustomStreamGroupimg接口来定制自己需要的分组。
概念一个Topology可以包含一个或多个worker(并行的跑在不同的machine上), 所以worker process就是执行一个topology的子集, 并且worker只能对应于一个topology一个worker可用包含一个或多个executor, 每个component (spout或bolt)至少对应于一个executor, 所以可以说executor执行一个compenent的子集, 同时一个executor只能对应于一个componentTask就是具体的处理逻辑对象, 一个executor线程可以执行一个或多个tasks但一般默认每个executor只执行一个task, 所以我们往往认为task就是执行线程, 其实不然task代表最大并发度, 一个component的task数是不会改变的, 但是一个componet的executer数目是会发生变化的当task数大于executor数时, executor数代表实际并发数A worker process executes a subset of a topology.A worker process belongs to a specific topology and may run one or more executors for one or more components (spouts or bolts) of this topology.A running topology consists of many such processes running on many machines within a Storm cluster.An executor is a thread that is spawned by a worker process. It may run one or more tasks for the same component (spout or bolt).A task performs the actual data processing — each spout or bolt that you implement in your code executes as many tasks across the cluster.The number of tasks for a component is always the same throughout the lifetime of a topology, but the number of executors (threads) for a component can change over time. This means that the following condition holds true: #threads ≤ #tasks.By default, the number of tasks is set to be the same as the number of executors, i.e. Storm will run one task per thread.Configuring the parallelism of a topology, 并发度的配置The following sections give an overview of the various configuration options and how to set them in your code. There is more than one way of setting these options though, and the table lists only some of them.Storm currently has the following order of precedence for configuration settings:defaults.yaml<storm.yaml< topology-specific configuration < internal component-specific configuration < external component-specific configuration对于并发度的配置, 在storm里面可以在多个地方进行配置, 优先级如上面所示...具体包含,worker processes的数目, 可以通过配置文件和代码中配置, worker就是执行进程, 所以考虑并发的效果, 数目至少应该大于machines的数目executor的数目, component的并发线程数,只能在代码中配置(通过setBolt和setSpout的参数), 例如, setBolt("green-bolt", new GreenBolt(), 2)tasks的数目, 可以不配置, 默认和executor1:1, 也可以通过setNumTasks()配置Number of worker processes∙Description: How many worker processes to create for the topology across machines in the cluster.∙Configuration option: TOPOLOGY_WORKERS∙How to set in your code (examples):o Config#setNumWorkers∙Number of executors (threads)∙Description: How many executors to spawn per component.∙Configuration option: ?∙How to set in your code (examples):o TopologyBuilder#setSpout()o TopologyBuilder#setBolt()o Note that as of Storm 0.8 the parallelism_hint parameter now specifies the initialnumber of executors (not tasks!) for that bolt.∙Number of tasks∙Description: How many tasks to create per component.∙Configuration option: TOPOLOGY_TASKS∙How to set in your code (examples):o ComponentConfigurationDeclarer#setNumTasks()∙In the above code we configured Storm to run the bolt GreenBolt with an initial number of two executors and four associated tasks. Storm will run two tasks per executor (thread). If you do not explicitly configure the number of tasks, Storm will run by default one task per executor.Example of a running topologyThe following illustration shows how a simple topology would look like in operation.The topology consists of three components: one spout called BlueSpout and two bolts called GreenBolt and YellowBolt.The components are linked such that BlueSpout sends its output to GreenBolt, which in turns sends its own output to YellowBolt.图和代码, 很清晰, 通过setBolt和setSpout一共定义2+2+6=10个executor threads并且同setNumWorkers设置2个workers, 所以storm会平均在每个worker上run 5个executors而对于green-bolt, 定义了4个tasks, 所以每个executor中有2个tasksHow to change the parallelism of a running topology, 动态的改变并发度Storm支持在不restart topology的情况下, 动态的改变(增减)worker processes的数目和executors的数目, 称为rebalancing.通过Storm web UI, 或者通过storm rebalance命令, 见下面的例子A nifty feature of Storm is that you can increase or decrease the number of worker processes and/or executors without being required to restart the cluster or the topology. The act of doing so is called rebalancing.You have two options to rebalance a topology:1Use the Storm web UI to rebalance the topology.2Use the CLI tool storm rebalance as described below.Here is an example of using the CLI tool:Storm的并行度详解Storm的并行度是非常重要的，通过提高并行度可以提高storm程序的计算能力。