基于Storm的实时舆情统计计算服务

Storm 简化了集群中实时计算的开发和扩展。它好比实时处理领域的 Hadoop，确保每条消息都被处理，并在小型集群中达到每秒百万级的处理速度。更强大的是，Storm 支持多种编程语言进行开发。

你知道吗，Apache Storm是 Twitter 开源的流式数据框架，专为实时计算设计。它适合需要大规模实时数据的场景，比如实时数据、流式计算等。如果你正在开发需要高吞吐量、低延迟的数据应用，Storm 会是一个不错的选择。你可以把它理解成一个持续数据流的机器，数据一进来就能被马上，保证实时性和准确性。 如果你对实时数据感兴趣，Storm的架构设计和性能表现都值得一看。它支持复杂的流式数据计算，且扩展性蛮好。你可以用它各种实时事件，比如金融风控、推荐系统的实时更新等。 想了解得更深入，可以看看这些相关文章：[Storm 是 Twitter 开源的实时大数据框架](http://www.cp

实时流计算的应用场景越来越多，尤其是在运营商行业。你知道吗，浙江移动网管中心在这一块的技术探索可谓是行业的领先者。比如他们通过实时性能监控来及时发现并网络问题，确保了网络的高效运行。再比如，他们通过故障预测，提前发现问题，减少了系统停机时间。嗯，想象一下，你的网络出现故障时，能在它影响到业务之前就被发现，这可真是效率满分。 另外，浙江移动网管中心还利用了Kafka、Storm等技术来支撑整个实时计算平台，平台能每天 50TB 的数据，这可不是一般的计算能力了。通过这样的技术组合，他们不仅提升了数据的效率，还确保了系统的高可用性。Flume、Storm的流能力也使得实时数据能够高效传输与，真的是

新增会员数计算的 Storm 实时流程挺不错的，适合用在需要大规模实时数据的场景。流程分为多个组件，其中NewMemberParseBolt负责过滤异常数据，解析出所需字段并发射Tuple；NewMemberSpout从 MQ 中读取数据，发射Tuple；通过NewMemberSum2RedisBolt来计算总的新增会员数，并把数据存入 Redis。每分钟定时发射结果的功能由NewMemberSumBolt实现，数据最终会被写入 MySQL 或 MQ，形成一个完整的实时链。整体来说，这个架构适合你在流式数据计算中使用，操作也灵活哦。如果你正在用 Storm 类似的实时数据流，还是蛮推荐这个方案

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。

介绍如何利用 Storm 框架实时构建热力图。通过对海量数据流进行实时处理和分析，展示数据在空间上的分布趋势。文章将探讨数据预处理、实时计算、热力图生成等关键步骤，并结合实际案例阐述该技术的应用价值。

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。

Storm的工作流程可以概括为以下四个步骤： 用户将Topology提交到Storm集群。 Nimbus负责将任务分配给Supervisor，并将分配信息写入Zookeeper。 Supervisor从Zookeeper获取分配的任务，并启动Worker进程来处理任务。 Worker进程负责执行具体的任务。

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。