Storm拓扑

项目简介 这是一个使用UNVARTOP方法进行2D拓扑优化的MATLAB代码示例（用于教育目的）。 代码来源 该代码基于D. Yago, J. Cante, O. Lloberas-Valls和J. Oliver的研究，发表于《结构和多学科优化》（2020年）。 方法特点 采用非平滑变分拓扑优化（UNVARTOP）方法，通过特征函数定义的材料方法进行双材料设置。 使用判别函数获得清晰边界，进而计算特征函数。 最优拓扑的计算涉及到封闭形式的代数系统解和松弛拓扑导数（RTD）。 最终的灵敏度通过拉普拉斯平滑法进行正则化，以控制网格大小。 在优化过程中，参考伪时间逐步增加，以获得中间收敛的最优拓扑

该文档涵盖了 Storm 的概念和架构，可帮助初学者了解 Storm 的基础知识。

整合性强，可与队列、数据库整合。 API简洁易用。 可扩展性好，分布式集群运行。 容错性佳，自动重启故障节点。 消息处理可靠，完整处理每个消息。 支持多种编程语言。 部署快捷，免费开源。

Storm 配置文件：storm.yaml storm.zookeeper.servers： -- 192.168.61.130 -- 192.168.61.134 -- 192.168.61.135 nimbus.host：192.168.61.130 storm.local.dir：/data/storm/data ui.port：8080

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。

神经网络训练前，需设计拓扑结构，包括隐层神经元数量及其初始参数。隐层神经元越多，逼近越精确，但不宜过多，否则训练时间长、容错能力下降。如训练后准确性不达标，需重新设计拓扑或修改初始参数。

基于 ZooKeeper 3.4.10 和 Storm 1.1.1 构建了一个 Storm 集群。

无法下载 Apache Storm 2.4.0.tar.gz 安装包的同学，请回复本帖寻求帮助。

Storm 集群的性能取决于其组件可用的资源。 主要组件及其资源需求： Nimbus: 负责资源分配和任务调度，需要足够的内存和 CPU 资源来管理集群。 Supervisor: 负责在工作节点上启动和停止工作进程，需要足够的内存和 CPU 资源来监控工作进程。 ZooKeeper: 负责维护 Storm 集群的元数据信息，需要足够的内存和磁盘空间来存储数据。 Worker: 负责执行拓扑的任务，需要足够的内存和 CPU 资源来处理数据。 资源需求的影响因素: 拓扑复杂度: 拓扑越复杂，所需的资源就越多。 数据吞吐量: 数据吞吐量越高，所需的资源就越多。 消息大小: 消息越大，所需的网

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。