最新实例
实时数据处理工具——Storm高效处理实时数据流
Storm,作为一种实时流处理框架,自2016年以来一直在业界广泛应用。其高效处理实时数据流的能力,使其成为许多大型数据处理系统的首选工具之一。
Apache Storm 2.0.0 源代码压缩包下载
Apache Storm是一款用于实时数据处理的分布式系统,允许开发者处理无界数据流。压缩包"apache-storm-2.0.0-src.tar.gz"包含了经过测试和优化的Apache Storm 2.0.0版本的源代码。源代码是程序的原始形式,可以用于查看、修改和定制软件。Apache Storm的核心特性包括实时数据处理、容错机制、可扩展性、持久化和低延迟。在压缩包"apache-storm-2.0.0"中,包含了conf/、lib/、bin/、docs/和src/等组件和目录,用户可以根据需要进行定制。
基于Storm打造实时热力学分析项目的实战视频教程
视频详细介绍了基于Logstash、Storm和Kafka构建的实时热力学分析框架,特别涵盖了Storm与其他多个框架的集成及源码解析。
谷歌后羿数据收集工具.exe
功能简介:该工具允许用户选择搜索结果出现的位置和网址格式,还能复制链接标题,支持将搜索结果导出到指定文件,并可以指定导出内容。使用方法:1. 在软件界面输入想要搜索的内容;2. 根据需求设置搜索条件;3. 点击“搜索”获取结果;4. 用户可以根据需要将搜索结果按要求导出。
从零开始学Storm+第2版(2016).pdf
Apache Storm是一款开源的分布式实时计算系统,允许开发者处理连续不断的实时数据流。《从零开始学Storm+第2版(2016)》是一本针对初学者的全面教程,帮助读者快速掌握Storm的核心概念和实际应用。Storm的核心概念包括拓扑、Spout、Bolt、Stream Groupings、容错机制、Zookeeper、Trident、本地模式与生产模式以及与其他大数据技术的集成。学习Storm需要理解分布式计算的基本原理,熟悉Java或Clojure开发。
线下订单处理的实时计算-Storm应用场景
在线下订单处理中,通过实时处理技术Storm,消息的处理和计算可以实现对当天订单的即时跟踪和分析。在处理销售账单和租赁明细时,系统根据条件筛选有效交易并计算总费用。同时,对卡片交易细节进行实时监控,统计消费人数并记录每笔交易的重要信息。
大数据流处理系统综述
Storm是一个高容错性的实时计算系统,采用分布式架构处理持续的数据流,同时支持低延迟处理和结果持久化存储。除了作为实时计算系统,Storm还可以作为通用的分布式RPC框架使用。随着大数据技术的发展,Storm在处理数据流中发挥着越来越重要的作用。
中国地理信息资源包
【中国地理信息资源包】是一个包含中国全境各省市行政区划边界数据、主要河流和道路网络信息的压缩文件。这个资源为用户提供详尽的地理信息,便于地图制作、数据分析和GIS应用。我们将深入探讨此资源的内容和应用。1. 行政区划数据:涵盖中国所有省级行政区、地级市、县和自治县的边界信息,以矢量图层形式存储,包含边界坐标、行政中心位置和行政代码等关键属性。2. 河流数据:包括长江、黄河、珠江、淮河等主要河流的流向、长度和流域面积等重要信息,对环境研究和水利规划具有重要意义。3. 道路网络数据:覆盖中国的高速公路、国道和省道,记录路线走向、里程和等级等详细信息,对物流规划和交通分析至关重要。4. GIS数据格
Apache Storm DRPC基础示例
Apache Storm DRPC基础示例是指在Apache Storm分布式实时计算系统中演示DRPC(分布式远程过程调用)功能的基本用法。DRPC允许在Storm集群上执行分布式远程过程调用,实现高并发、低延迟的数据处理。服务器端部署在多台机器组成的Storm集群上,提供高可用性和可扩展性。客户端通过网络接口调用DRPC服务,与集群中的服务器进行交互,发送请求并接收处理结果。
Apache Storm 0.9.3安装包下载
Apache Storm是一款开源的分布式实时计算系统,允许开发者处理无界数据流,提供高度容错性和可扩展性。在0.9.3版本中,Storm已广泛应用于实时大数据处理需求,特别适合需要兼容旧系统或研究历史版本的开发者。Apache Storm的核心概念包括拓扑结构、Bolt处理单元、Spout数据源、Tuple数据传递、Nimbus主节点和Supervisor工作节点,通过Zookeeper实现集群协调和容错管理。了解更多关于Apache Storm 0.9.3的详细信息,请查阅官方文档或下载解压文件。