Storm特性### 1. 低延迟和高性能 在一个小集群中，每个节点每秒可以处理数以百万计的消息。 2. 可扩展 在Storm集群中主要有三个实体：工作进程、线程和任务。Storm集群中每台机器上都可以运行多个工作进程，每个工作进程又可以创建多个线程，每个线程可以执行多个任务，任务是真正 ...

Storm框架 Apache Storm is a free and open source distributed realtime computation system它是分布式实时计算处理系统Storm makes it easy to reliably process ...

主要目标： 　　1. 离线计算是什么？ 　　2. 流式计算是什么？ 　　3. 流式计算与离线计算的区别？ 　　4. Storm是什么？ 　　5. Storm与Hadoop的区别？ 　　6. Storm的应用场景及行业案例 　　7. Storm的核心组件（重点） 　　8. ...

Apache Storm简介 Storm是一个分布式的，可靠的，容错的数据流处理系统。Storm集群的输入流由一个被称作spout的组件管理，spout把数据传递给bolt， bolt要么把数据保存到某种存储器，要么把数据传递给其它的bolt。一个Storm集群就是在一连串的bolt之间转换 ...

Storm Windowing 简介 Storm可同时处理窗口内的所有tuple。窗口可以从时间或数量上来划分，由如下两个因素决定： 窗口的长度，可以是时间间隔或Tuple数量； 滑动间隔(sliding Interval)，可以是时间间隔或Tuple数量； 要确保topo ...

作者: xumingming | 可以转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明网址: http://xumingming.sinaapp.com/756/twitter-storm-drpc/ 本文翻译自： https://github.com/nathanmarz ...

简介： 　　Storm是一个免费开源、分布式、高容错的实时计算系统。它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 ...

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 ...