topology是对storm进行程序开发的主要组件，一个topology通常由spout和bolt组成，通过数据流，构成一张有向无环图。
作为一名专注于大数据与实时计算技术的博主，我深知Apache Storm作为一款强大的实时流处理框架，在现代数据栈中所扮演的重要角色。本篇博客将结合我个人的面试经历，深入剖析Storm的核心原理与典型应用场景，分享面试必备知识点，并通过代码示例进一步加深理解，助您在求职过程中得心应手地应对与Storm相关的技术考察。
离线计算：批量获取数据、批量传输数据、周期性批量计算数据、数据展示。 代表技术：Sqoop 批量导入数据、HDFS 批量存储数据、MapReduce 批量计算数据、Hive 批量计算数据。
运行Storm nimbus后台服务的节点(Nimbus)，它是storm系统的中心，负责接收用户提交的作业(如同spark submit一样 即为jar包形式保存的topology代码)，通过Zookeeper向每个工作节点分配处理任务（有进程级的也有线程级别的）
本地模式 在本地模式下，Storm拓扑结构运行在本地计算机的单一JVM进程上。这个模式用于开发、测试以及调试，因为这是观察所有组件如何协同工作的最简单方法。在这种模式下，我们可以调整参数，观察我们的拓扑结构如何在不同的Storm配置环境下运行。要在本地模式下运行，我们要下载Storm开发依赖，以便用来开发并测试我们的拓扑结构。我们创建了第一个Storm工程以后，很快就会明白如何使用本地模式了。 NOTE: 在本地模式下，跟在集群环境运行很像。不过很有必要确认一下所有组件都是线程安全的，因为当把它们部署到远程模式时它们可能会运行在不同的JVM进程甚至不同的物理机上，这个时候它们之间没有直接的通讯或共享内存。
现在IDEA编译成功topo后，使用WinSCP将打包好的包传到主节点 注意：打包之前–要讲 [ 本地模式 ] 改为 [ 集群模式 ]
storm-2.0.0/storm-client/src/jvm/org/apache/storm/policy/IWaitStrategy.java
Apache Storm是一个开源的分布式实时计算系统，可以用于处理大规模的实时数据流。它可以在容错的、弹性的集群中进行分布式实时计算，并提供了丰富的库和工具来处理和分析数据流。本文将介绍如何入门使用Apache Storm。
问题导读 1.本文基于什么版本？ 2.Storm读取Kafka数据是如何实现的？ 3.实现一个Kafka Spout有哪两种方式？ Strom整合Kafka版本信息 Storm与Kafka的版本信息： Storm：apache-storm-0.9.2-incubating Kafka：kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgz Strom从Kafka中读取数据本质 实现Storm读取Kafka中的数据，参考官网介绍， 本部分主要参考自storm-kafka的README。 Strom从Kafka中
在过去10 年中，随着互联网应用的高速发展，企业积累的数据量越来越大，越来越多。随着Google MapReduce、Hadoop 等相关技术的出现，处理大规模数据变得简单起来，但是这些数据处理技术都不是实时的系统，它们的设计目标也不是实时计算。毕竟实时的计算系统和基于批处理模型的系统（如Hadoop）有着本质的区别。
storm-2.0.0/storm-client/src/jvm/org/apache/storm/Config.java
1.Hadoop的MapReduce与Storm的topology有什么不一样的地方？ 2.Nimbus与hadoop的jobtracer作用是否类似？ 3.Nimbus和Supervisor之间的所有协调工作有谁来完成？ 4.一个topology由哪两部分组成？ 5.Storm HA模式如果机器意外停止，是如何处理任务的？ 6.storm如何运行一个topology 7.Spout类里面最重要的方法是nextTuple，它的作用是什么？ 8.Storm里面有几种种类型的stream gro
听说过大数据的同学应该都听说过Storm吧？其实我现在负责的系统用的就是Storm，在最开始接手系统的时候，我是完全不了解Storm的（现在其实也是一知半解而已）
官方下载地址http://storm.apache.org/downloads.html
八卦 Storm的作者是Nathan Marz，Nathan Marz在BackType公司工作的时候有了Storm的点子并独自一人实现了Storm。在2011年Twitter准备收购BackType之际，Nathan Marz为了提高Twitter对BackType的估值，在一篇博客里向外界介绍了Storm。Twitter对这项技术非常感兴趣，因此在Twitter收购BackType的时候Storm发挥了重大作用。后来Nathan Marz开源Storm时，也借着Twitter的品牌影响力而让Storm
storm-core-1.2.2-sources.jar!/org/apache/storm/trident/spout/ICommitterTridentSpout.java
在Storm之前，进行实时处理是非常痛苦的事情: 需要维护一堆消息队列和消费者，他们构成了非常复杂的图结构。消费者进程从队列里取消息，处理完成后，去更新数据库，或者给其他队列发新消息。
在Hadoop生态圈中，针对大数据进行批量计算时，通常需要一个或者多个MapReduce作业来完成，但这种批量计算方式是满足不了对实时性要求高的场景。 Storm是一个开源分布式实时计算系统，它可以实时可靠地处理流数据。 Storm特点 在Storm出现之前，进行实时处理是非常痛苦的事情，我们主要的时间都花在关注往哪里发消息，从哪里接收消息，消息如何序列化，真正的业务逻辑只占了源代码的一小部分。一个应用程序的逻辑运行在很多worker上，但这些worker需要各自单独部署，还需要部署消息队列。最大问题是
storm-2.0.0/storm-client/src/jvm/org/apache/storm/executor/spout/SpoutOutputCollectorImpl.java
storm-core-1.2.2-sources.jar!/org/apache/storm/trident/TridentTopology.java
storm-1.2.2/storm-core/src/jvm/org/apache/storm/trident/topology/MasterBatchCoordinator.java
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
flink-storm_2.11-1.6.2-sources.jar!/org/apache/flink/storm/wrappers/SpoutWrapper.java
本文是 storm 入门第一篇，因为 Storm 的本地模式体验极其简单， 故而我希望第一篇我们先来体验一下 Storm，而不是其他分布式技术那样， 开门就是架构，简介....
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storm-2.0.0/storm-client/src/jvm/org/apache/storm/utils/TupleUtils.java
在大数据学习当中，主流的技术框架通常都是需要有相应程度的掌握的，包括Hadoop、Spark、Storm、Flink等。其中，Storm这个框架，其实处在一个稍微尴尬的地位，市场占有率称不上特别高，但是也不容忽视。今天的大数据入门分享，我们来对Storm做个简单的入门讲解。
今天是2017年的第48周 今天是2017年的第331天 问题描述： strom系统重启之后依然从kafka历史数据读取记录 问题分类： KafkaSpout重复消费问题 解决步骤： 1 检查代码没有发现问题 Strom从Kafka中读取数据 涉及代码： public class SpoutConfig extends KafkaConfig implements Serializable public class KafkaSpout extends BaseRichSpout How Ka
本文主要研究一下storm-kafka-client的ProcessingGuarantee
本文主要研究一下storm trident spout的_maxTransactionActive
flink-release-1.6.2/flink-contrib/flink-storm/src/main/java/org/apache/flink/storm/api/FlinkLocalCluster.java
Storm可以保证每一个从spout发出的消息能被完全处理。本章描述storm是如何完成这个保证以及用户如何从storm的可靠性能力获益的。 消息“完全处理”的含义 一个tuple从spout发出后可能会触发成千上万的tuple基于它而创建。以work count的topology为例考虑下： TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder(); builder.setSpout("sentences", new KestrelSpout("kestrel.bac
基于流计算的基本模型，当前已有各式各样的分布式流处理系统被开发出来。本节将对当前开源分布式流处理系统中三个最典型的代表性的系统：Apache Storm，Spark Streaming，Apache Flink以及它们的编程模型进行详细介绍。
最近团队中有分析的场景，用到了JStorm来做数据的实时分析，于是花时间对于一些概念做了了解。 什么是Storm? 这个的话出来应该有几年时间了，阿里巴巴也重写了一套JStorm，核心的类名都是服用的
分布式流处理是对无边界数据集进行连续不断的处理、聚合和分析。它跟MapReduce一样是一种通用计算，但我们期望延迟在毫秒或者秒级别。这类系统一般采用有向无环图（DAG）。
这里通过一个简单的电商网站订单实时分析系统和大家一起梳理一下大数据环境下的实时分析系统的架构模型。当然这个架构模型只是实时分析技术的一 个简单的入门级架构，实际生产环境中的大数据实时分析技术还涉及到很多细节的处理, 比如使用Storm的ACK机制保证数据都能被正确处理, 集群的高可用架构, 消费数据时如何处理重复数据或者丢失数据等问题，根据不同的业务场景，对数据的可靠性要求以及系统的复杂度的要求也会不同。这篇文章的目的只是带大家入个门，让大家对实时分析技术有一个简单的认识。
本文主要从大数据起源谈起，介绍了几种主要的大数据处理框架，包括其中的容错机制，实现细节及原理等。再主要介绍了使用storm进行大数据开发的具体过程，以及开发过程中遇到的坑和一些优化。以下内容基于本人上次部门内分享整理，去掉了一些业务性的内容，尽量给大家展现一些技术细节。
本文主要研究一下storm的OpaquePartitionedTridentSpoutExecutor
选择太多，是一件好事情，不过也容易乱花渐欲迷人眼。倘若每个平台（技术）都去动手操练一下，似乎又太耗时间。通过阅读一些文档，可以帮我们快速做一次筛选。在将选择范围进一步缩小后，接下来就可以结合自己的应用场景去深入Spike，做深度的甄别，这是我做技术选型的一个方法。 技术没有最好，只有最适用。在做技术选型时，需要选择适合需求、适合项目类型、适合团队的技术。这是实用主义的判断，而非理想主义的追捧。若是在实用的技术选型中，再能点燃一些些技术上的情怀，那就perfect了！ 属性矩阵(Attributes Matr
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