Strom实时流处理大数据框架

Strom组件Topology定义了一个实时应用程序在storm中的运行结构。Nimbus负责分配资源和调度任务，Supervisor负责管理worker进程的启动和停止。Worker是执行具体组件逻辑的进程，每个spout/bolt的线程称为一个task。Spout生成源数据流，Bolt接收并处理数据。Tuple是消息传递的基本单位。Stream grouping定义了消息的分组方法。

Storm 12 2024-07-24

基于Python开发的全球贸易数据爬虫系统v2.4下载

这是一款基于Python爬虫技术开发的外贸企业数据爬虫系统，用于实时采集和更新全球海关、关单以及供应商数据。系统采用了Python多线程技术、requests库和代理IP池，确保每天数十亿条采购商和供应商的外贸数据实时更新。

Storm 21 2024-07-15

apache-storm-0.9.6.tar.gz

Storm提供了一组通用原语，用于分布式实时计算中的流处理，实时处理消息并更新数据库。这是一种管理队列及工作者集群的方式。Storm还支持连续计算，对数据流进行连续查询，并在计算时将结果以流的形式输出给用户。此外，它可用于分布式RPC，以并行方式运行复杂的计算。

Storm 12 2024-07-13

Storm是Twitter开源的实时大数据处理框架

Storm是由Twitter开源的分布式实时大数据处理框架，被业界誉为实时版Hadoop。

Storm 8 2024-07-12

Storm集群部署指南

文档详尽列出了安装Storm集群的每一步操作，并提供了相应的截图说明。用户可以跟随文档内容，逐步完成集群的部署，确保每个步骤都能正确实施。

Storm 10 2024-07-12

Storm组件-实时处理

Storm组件包含以下部分：Topology是storm中运行的一个实时应用程序。Nimbus负责资源分配和任务调度。Supervisor负责接受Nimbus分配的任务，启动和停止属于自己管理的worker进程。Worker运行具体处理组件逻辑的进程。Task是worker中每一个spout/bolt的线程。Spout在一个Topology中产生源数据流的组件。Bolt在一个Topology中接受数据然后执行处理的组件。Tuple是一次消息传递的基本单元。Stream grouping是消息的分组方法。

Storm 14 2024-07-12

STORM培训资料-storm-trainning-v1.0-zs

STORM培训资料Storm简介tStorm的特点高可靠性。Storm可以保证spout发出的每条消息都能被“完全处理”，这也是直接区别于其他实时系统的地方，如S4。spout发出的消息后续可能会触发产生成千上万条消息，可以形象的理解为一棵消息树，其中spout发出的消息为树根，Storm会跟踪这棵消息树的处理情况，只有当这棵消息树中的所有消息都被处理了，Storm才会认为spout发出的这个消息已经被“完全处理”。如果这棵消息树中的任何一个消息处理失败了，或者整棵消息树在限定的时间内没有“完全处理”，那么spout发出的消息就会重发。

Storm 13 2024-07-12

大数据浪潮：在海量数据流中发现机遇

《驯服大数据浪潮：利用高级分析在海量数据流中发现机遇》一书提供了应对大数据挑战的策略和方法。书中通过具体案例展示了如何利用先进分析技术从海量数据中挖掘有价值的信息。全书结构清晰，内容详实，是数据分析从业者的实用指南。

Storm 12 2024-07-12

Storm蓝图：分布式实时计算模式

Storm是一部经典书籍，详细阐述了分布式实时计算的各种模式与实践。它提供了大量的实用案例和具体操作步骤，帮助读者掌握如何在实际项目中应用Storm技术。书中包含的内容对于大数据处理、实时分析以及系统架构设计都有重要参考价值。

Storm 13 2024-07-12

Storm集群向Kafka集群写入数据的实现

今天我们将实现一个Storm数据流处理的综合案例的第一部分：Storm集群向Kafka集群持续写入数据，并部署为远程模式。 准备工作： 搭建三台Kafka集群服务器（参考文档：Linux部署Kafka集群） 搭建三台Storm集群服务器（参考文档：Linux部署Storm集群） 启动步骤： 启动Kafka集群 启动Zookeeper 启动Zookeeper时，需要等待约一分钟，以确保其完全启动 cd /usr/local/kafka/zookeeper ./bin/zkServer.sh start

Storm 23 2024-07-12