元数据调度程序的Apache Storm问题
是指在使用Apache Storm进行元数据调度时可能遇到的问题。Apache Storm是一个开源的分布式实时计算系统，用于处理大规模实时数据流。它具有高可靠性、高吞吐量和可扩展性的特点，常用于实时数据分析、实时计算和流式处理等场景。
在使用Apache Storm进行元数据调度时，可能会遇到以下问题：
- 性能问题：在处理大规模数据流时，可能会遇到性能瓶颈。这可能是由于拓扑结构设计不合理、数据倾斜、资源不足等原因引起的。解决性能问题可以通过优化拓扑结构、调整并发度、增加资源等方式来改善。
- 容错性问题：由于分布式环境的复杂性，Apache Storm在进行元数据调度时可能会遇到容错性问题。例如，节点故障、网络异常等情况可能导致任务失败或数据丢失。为了解决容错性问题，可以使用Apache Storm提供的可靠性机制，如消息可靠性保证、任务重启机制等。
- 数据一致性问题：在分布式环境下，由于数据流的并发处理，可能会导致数据一致性问题。例如，不同的任务可能同时读取和写入共享的数据，可能会出现数据竞争和不一致的情况。为了解决数据一致性问题，可以使用事务机制、分布式锁等技术来保证数据的一致性。
- 调度策略问题：在元数据调度过程中，选择合适的调度策略对于系统性能和资源利用率至关重要。不同的调度策略可能适用于不同的场景和需求。例如，可以使用负载均衡策略来平衡任务的负载，使用优先级调度策略来满足不同任务的优先级需求等。
对于以上问题，可以使用腾讯云的相关产品来解决。腾讯云提供了一系列与大数据处理和云计算相关的产品和服务，如腾讯云数据工场、腾讯云流计算等。这些产品可以帮助用户快速搭建和管理分布式计算集群，提供高可靠性、高性能的元数据调度服务。
腾讯云数据工场是一款大数据开发与调度一体化的云原生产品，提供了可视化的拖拽式开发界面和丰富的数据处理组件，可以帮助用户快速构建和调度数据处理任务。腾讯云流计算是一款实时数据处理产品，基于Apache Flink开源项目，提供了低延迟、高吞吐量的流式计算能力。
更多关于腾讯云相关产品的介绍和详细信息，可以参考以下链接：
- 腾讯云数据工场：https://cloud.tencent.com/product/dtfd
- 腾讯云流计算：https://cloud.tencent.com/product/tcflink
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1回答
Storm框架应用程序
、、、、
我使用Hadoop构建了一个应用程序，用于在分布式环境中搜索相似的图像存储。但是Hadoop不支持实时处理，这就是响应时间长的原因。我知道Storm是另一个大数据分析应用程序框架。但我对我们是否可以使用Storm来实现这种应用程序感到困惑。
有没有人能给出一个有效使用Storm框架的应用程序的建议。
浏览 0提问于2015-10-07得票数 1
为我的无知道歉。
我们正在建立一个实时数据库，捕获基于网站上的成员活动的记录。发出这些信息的应用程序是IBM MQ。我们计划将Apache Kafka设置为使用来自IBM MQ的这些消息，并将其存储在HBase for Analytics中。Kafka有没有可能直接将这些信息写入HBase，或者我们应该在Kafka和HBase之间设置一个像Apache Storm这样的实时流引擎？这就是Kafka --> Storm --> HBase。
感谢您的宝贵反馈。
浏览 1提问于2015-06-25得票数 1
4回答
腾讯云文档中没有关于TBDS数据接入组件的说明，TBDS都支持哪些数据来源？是否支持工业物联网设备实时数据采集？是否支持如达梦、翰高等国产数据库？另外机器学习平台DI-X也没有相关文档支持。
[附加信息]
浏览 680提问于2018-04-08
腾讯云“米大师”最近对社会进行开放，其产品定位提到的聚合支付、对账结算、数据分析和立体监控都是什么意思？仅仅理解为腾讯对接其旗下的多款游戏和应用的氪金官方平台吗？长远角度看是否拥有更广的应用市场？
浏览 2133提问于2018-04-25
我的目标是与发布者和使用者一起创建一个分布式应用程序，在其中我使用CEP处理数据流，以生成事件使用者的事件通知。
Esper和Apache Storm有什么区别？
我能否实现Storm只使用Esper的功能，以及何时应该考虑将Esper与Storm集成？
我很困惑，我以为Esper提供了同样的功能。
浏览 8提问于2017-03-07得票数 3
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我想在我的项目中为实时消息处理实现Storm。我观察到很多人使用“Apache”和“Storm”。
在我的项目中，客户端应用程序将向服务器端发送消息，服务器端应该对消息进行身份验证、处理并存储到HBase中。唯一的限制是消息不应该被丢弃，每条消息都必须持久化到HBase中，如果处理该消息只需几分钟就可以了。
我想知道
暴风中使用卡夫卡是强制性的吗？
在Storm中使用卡夫卡有什么好处？
如果我没有在风暴中使用卡夫卡会发生什么？
请你给我讲讲卡夫卡的用法。
浏览 0提问于2015-07-01得票数 0
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2回答
假设一个场景如下:假设您有一台中央计算机，它生成大量数据。这个数据必须经过一些处理，不幸的是，这比生成要花费的时间要长。为了使处理赶上实时，我们插入了更多的从计算机。
此外，我们必须考虑到奴隶中途退出网络的可能性，以及增加奴隶的可能性。中央计算机应该确保所有的工作都完成到它满意的程度，并且一个奴隶掉下来的工作被重新分配给另一个人。
主要的问题是:我应该用什么方法来实现这一点？
但也许以下这些会帮助我得出一个答案:我想要做的事情是否有一个名字或设计模式？
我需要哪些领域的知识才能达到让这些计算机相互交流的目标？(例如，我所了解的数据库是否足够，还是涉及到我尚未了解的套接字？)
有这种制度的例子吗
浏览 0提问于2013-01-02得票数 11
我最近遇到了Apache Mesos，并成功地在Mesos上部署了我的Storm拓扑。
我想尝试在Apache Marathon上运行Storm拓扑/Hadoop作业(使用mesos-storm框架直接在Apache Mesos上运行Storm有问题)。
我找不到任何教程/文章可以列出如何从Apache Marathon启动Hadoop/Spark任务的步骤。
如果任何人能提供关于这个主题的任何帮助或信息(可能是启动storm/hadoop作业的Marathon的Json作业定义)，那就太好了。
非常感谢
浏览 2提问于2014-12-08得票数 2
我读了很多关于lambda和kappa架构的文章，在这些架构中，我们需要使用Apache Spark或Apache Storm。我刚刚发现了一个名为DataTorrent的新工具，它可以进行批处理和实时处理。我想知道DataTorrent是否可以同时做lambda (或kappa)架构的批处理层和速度层？
干杯,
浏览 38提问于2016-07-20得票数 1
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我已经用纯Java和selenium构建了一个多线程的web爬行和提取引擎。API中的每个作业都在自己的线程中执行，并将其状态提交回API。每个作业还可以包含提取信息(XPth、正则表达式、CSS选择器)、连接信息(代理凭据)和爬行引擎的挂钩。例如，在保存结果之前单击一个按钮。这个引擎工作得很好，但现在我想在多台机器上并行运行它。我可以用当前的版本做到这一点(有通道支持)，但我正在寻找改进和技术，让整个事情变得更好，并学习一些新的东西。
我找到了Akka.io，Apache Spark，Apache Mesos和Apache Storm，并问自己其中一个框架是否可以成为一种技术，我应该花更多的
浏览 0提问于2015-06-17得票数 0
我想问问我对卡夫卡的理解是否正确。
对于非常大的数据流来说，传统的数据库是不够的，所以人们使用Hadoop或Storm之类的东西。卡夫卡坐在上面所说的数据库，并提供...directions的实时数据应该去哪里？
浏览 11提问于2016-05-17得票数 23
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我们运行Apache Storm来获取和处理来自多个HTTP流API的数据。这将产生大约每秒250个我们想要发送到Elasticsearch的项目。每条记录的大小为250KB。将这些数据发送到Elasticsearch的最佳实践是什么？
例如，我们是否应该使用批处理将它们插入到Elasticsearch中，例如，将它们写入文件并使用Logstash加载和处理这些项？
或者使用Apache Kafka作为中介？
或者，我们是否可以简单地使用一个螺栓来保持HTTP连接的活动状态，并使用它将项目加载到Elasticsearch中？
浏览 0提问于2020-12-30得票数 1
4回答
阿帕奇星火对阿克卡
、、、
你能告诉我Apache和AKKA之间的区别吗?我知道这两个框架都是用来编写分布式计算和并行计算的程序，但我看不出它们之间的联系或区别。
此外，我想得到适合其中每一个的用例。
浏览 13提问于2015-03-16得票数 67
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很多公司已经开始持续收集、分析数据，用于异常处理、趋势预测、精准营销、风险控制等场景，希望利用数据的潜在价值，提高公司盈利能力和竞争力。那么腾讯云时序数据库 CTSDB VS 传统时序数据库，腾讯云时序数据库有没有什么进步？
浏览 1733提问于2018-09-26
3回答
我想要澄清一下Cloud Dataflow或Cloud Composer是不是适合这项工作的工具，而我在Google文档中并不清楚。
目前，我正在使用Cloud Dataflow读取非标准的csv文件--执行一些基本处理--并将其加载到BigQuery中。
让我举一个非常基本的例子：
# file.csv
type\x01date
house\x0112/27/1982
car\x0111/9/1889
我们从这个文件中检测模式并创建一个BigQuery表，如下所示：
`table`
type (STRING)
date (DATE)
而且，我们还格式化数据以插入(在python中)到BigQ
浏览 2提问于2019-01-12得票数 13
Storm与Hadoop相比如何？hadoop似乎是开源大规模批处理的事实标准，Storm比Hadoop有什么优势吗？或者它们是完全不同的？
浏览 1提问于2012-06-29得票数 29
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3回答
在storm中使用“并行提示”来并行化正在运行的storm拓扑。我知道有一些概念，比如工作进程、执行器和任务。让并行度提示尽可能大，以便尽可能多地并行化拓扑是否有意义？
我的问题是如何为我的storm拓扑找到一个完美的并行提示数。它是取决于我的storm集群的规模，还是更像是拓扑/作业特定的设置，不同的拓扑会有所不同？或者这取决于两者？
浏览 3提问于2013-12-04得票数 16
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我正在评估Apache，看看它是否适合于以下需求
云计算环境。
商品五金。
分布式DB (例如HBase)，可能有几兆字节的数据。
大量同时进行的小计算，需要快速完成(在几秒钟内)。小的意思是1到100 MBs的数据.
一些不需要快速完成的大型计算(小时很好)。大是指10-1000 GB的数据.
很少，非常大的计算不需要快速完成(天很好)。非常大意味着10-100 TBs的数据.
所有计算都是相互独立的。
一些计算中输入的实时数据流。
参与机器学习。
在阅读了一些关于星火的文章之后，我看到了下面的advantages
运作良好的商品硬件和HBas
浏览 2提问于2014-07-12得票数 12
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1回答
我希望为我正在创建的一个应用程序做基于互联网的分布式计算。
有没有任何人都知道的框架、服务或类似的东西，可以让我以一种使用云的方式做到这一点？我希望能够旋转1到x个实例，以便根据需要执行大型任务的某些部分(在不使用实例时将实例旋转下来)。
如果产品尽可能地接近PaaS的概念，我会很高兴，因为我只需要关心我的代码。
我看到的所有云产品似乎都专注于扩展，以处理完成一个任务(服务于您的网站)的多个副本，而不是具有扩展以分发任务的能力。
浏览 0提问于2015-03-01得票数 0
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