Storm中使用一种叫做TimeCacheMap的数据结构，用于在内存中保存近期活跃的对象，它的实现非常地高效，而且可以自动删除过期不再活跃的对象。 TimeCacheMap使用多个桶buckets来缩小锁的粒度，以此换取高并发读写性能。下面我们来看看TimeCacheMap内部是如何实现 ...

1.概述 　　在《Kafka实战－Flume到Kafka》一文中给大家分享了Kafka的数据源生产，今天为大家介绍如何去实时消费Kafka中的数据。这里使用实时计算的模型——Storm。下面是今天分享的主要内容，如下所示： 数据消费 Storm计算 预览截图 　　接下 ...

Charles常见问题汇总 　　Charles是一款很好用的抓包修改工具，但是如果你不是很熟悉这个工具的话，肯定会遇到各种感觉很莫名其妙的状况，这里就来帮你一一解答下面再说说charles的一些其他常用的功能。 　　选择请求后，右键可以看到一些常用的功能，这里说说Repeat ...

Storm中的很多Bolt都有一个最常见的处理步骤： 读入一个tuple； 根据这个输入tuple，提取后发射0个，1个或多个tuple； 最后，通过ack操作确认这个tuple被成功处理。 按照上述处理步骤，依次处理发向这个Bolt的各个tuple元组。 这种模式可以实现 ...

1.概述 　　在《Kafka实战－实时日志统计流程》一文中，谈到了Storm的相关问题，在完成实时日志统计时，我们需要用到Storm去消费Kafka Cluster中的数据，所以，这里我单独给大家分享一篇Storm Cluster的搭建部署。以下是今天的分享目录： Storm简述 ...

本节探讨一下storm具体怎么使用，明白怎么在windows下开发storm程序。 功能描述：实时随机输出一字符串。 在开发前记得导入storm需要的jar包。1、SimpleSpout类继承BaseRichSpout类，用来产生数据并且向topology里面发出消息：tuple ...

Storm对流数据进行实时处理时，一种常见场景是批量一起处理一定数量的tuple元组，而不是每接收一个tuple就立刻处理一个tuple，这样可能是性能的考虑，或者是具体业务的需要。 例如，批量查询或者更新数据库，如果每一条tuple生成一条sql执行一次数据库操作，数据量大的时候，效率会比批量 ...

流聚合（stream join）是指将具有共同元组（tuple）字段的数据流（两个或者多个）聚合形成一个新的数据流的过程。 从定义上看，流聚合和SQL中表的聚合（table join）很像，但是二者 ...