Storm集群架构 Storm集群采用主从架构方式，主节点是Nimbus，从节点是Supervisor，有关调度相关的信息存储到ZooKeeper集群中，架构如下图所示： 具体描述，如下所示： N
bolt是一个纯go语言实现的键值数据库，支持完全的ACID实务操作，尽管不像SQLite那样有完善的查询语言，但是接口简单易用。bolt本身通过使用一个内存映射的磁盘文件来管理数据，逻辑清晰，接口简单易用。下面代码就是bolt提供的简单的操作接口示例。
最近在玩 Unity，一个主流的游戏引擎，同类的产品还有 Unreal（虚幻引擎），而虚幻引擎里面有一个特别好用的功能：蓝图。
BOLT-LMM软件包目前由两种主要算法组成，即用于混合模型关联分析的BOLT-LMM算法和用于方差分量分析（即SNP遗传性的分区和遗传相关性的估计）的BOLT-REML算法。
Bolt是Topology中数据处理的基本单元，也是Storm针对处理过程的编程单元。Topology中所有的处理都是在这些bolt中完成的。 Bolt可以将数据项发送至多个数据流（Stream)。编程人员首先可以使用OutputFieldsDeclarer类的declareStream()方法声明多个流，指定数据将要发送到的流，然后使用SpoutOutputCollector的emit方法将数据发送（原生spout)。
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）
（1）Topologies 拓扑 解释： 拓扑类似一个集装箱，所有的货物都会存储在集装箱里面最后被托运走，storm里面所有的代码和文件最终会被打包在一个拓扑中，然后提交在storm集群中运行，类似于Hadoop中的一个MapReduce的作业，最大的区别在于MapReduce最终会主动停止，Storm的Topologies不会主动停止，除非你强制kill掉它 相关拓展： TopologyBuilder ： Java里面构造Topology工具类 生产模式 Config conf = new Con
Storm利用Acker Bolt节点跟踪消息，当Spout发送出去的消息以及这些消息所衍生出来的消息均被处理后，Spout将受到对应于该消息的Ack。实现要点：
direct grouping是一种特殊的grouping，它是由上游的producer直接指定下游哪个task去接收它发射出来的tuple。direct grouping的使用有如下几个步骤：
Storm ui 展示字段说明 Storm ui 首页主要分为4块: Cluster Summary，Topology summary，Supervisor summary，Nimbus Conf
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etcd后端存储用的是bolt，在分析完server如何初始化raftNode流程后，我们看下后端存储bolt-db的初始化流程。
Storm介绍及原理 一、概述 Storm是一个开源的分布式实时计算系统，可以简单、可靠的处理大量的数据流。 Storm有很多使用场景：如实时分析，在线机器学习，持续计算，分布式RPC，ETL等等。 Storm支持水平扩展，具有高容错性，保证每个消息都会得到处理，而且处理速度很快(在一个小集群中，每个结点每秒可以处理数以百万计的消息)。 Storm的部署和运维都很便捷，而且更为重要的是可以使用任意编程语言来开发应用。 二、组件 1、结构 storm结构称为topolo
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....
JStorm 是一个类似Hadoop MapReduce的系统， 用户按照指定的接口实现一个任务，然后将这个任务递交给JStorm系统，JStorm将这个任务跑起来，并且按7 * 24小时运行起来，一旦中间一个Worker 发生意外故障， 调度器立即分配一个新的Worker替换这个失效的Worker。
使用Storm开发的好处是Storm有一个本地模式，本地模式会在JVM实例中模拟一个Storm集群。大大简化了用户在开发环境或者IDE中进行开发和调试
boltdb是golang实现的一个基于b+树的存储系统，通过mvcc实现了单个写事务和多个读事务并发。结构也很清晰，由于比较稳定，已经归档，确实是学习数据库的最佳选择。而且不少出名的开源项目在使用它，比如etcd，InfluxDB等。下面我们先通过例子分析下它是如何使用的，后面再从源码的角度来分析下它的具体实现原理。
关于Twitter Storm的新特性：Transactional Topology被问到的最多的问题是: Storm是怎么知道一个Bolt处理完成了它所有的tuple的？其实要做到这一点还是有蛮多事情要做的, 幸运的是Storm已经提供了一个Bolt，帮我们把这些事情都做掉了。这个牛逼的bolt就是 CoordinatedBolt. 重要的是CoordinatedBolt的实现也是在storm的原语:spout, bolt这些基础之上的 — 也就是说即使作者不提供，我们自己也可以实现。我们来看看这个类的实现原理。
总体描述：nimbus下命令（分配任务），zk监督执行（心跳监控，worker、supurvisor的心跳都归它管），supervisor服从命令（下载代码），招募人马(创建worker和线程等)，worker、executor就给我干活！task就是具体要干的活。
在某些情况下，Bolt 在执行某些操作之前需要将数据缓存几秒钟，例如每隔5秒清理一次缓存或在单个请求中将一批记录插入数据库。
Storm 是一个免费并开源的分布式实时计算系统。利用 Storm 可以很容易做到可靠地处理无限的 数据流，像 Hadoop 批量处理大数据一样，Storm 可以实时处理数据。
1、建立数据传输的缓冲区。在通信连接没有建立之前把发送的数据缓存起来。数据发送方可以在连接建立之前发送消息，而不需要等连接建立起来，可是的接收方是独立运行的。
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。
Storm由数源泉spout到bolt时，可以选择分组策略，实现对spout发出的数据的分发。对多个并行度的时候有用。
序:StreamId是storm中实现DAG有向无环图的重要一个特性,但是从实际生产环境来看，这个功能其实蛮影响生产环境的稳定性的，我们系统在迭代时会带来整体服务的不可用。
根据图数据库处理的对象特性，就很容易知道它的应用场景，最常见的就是人物关系的数据管理
Bolt是Topology中的数据处理的单元，也是Storm针对处理过程的编程单元。Topology中所有的处理都是在这些Bolt中完成的，编程人员可以实现自定义的处理过程，例如，过滤、函数、聚集、连接等计算。如果是复杂的计算过程，往往需要多个步骤和使用多个Bolt。
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基于：消息推模式（驱动方式）、分布式（物理结构）、流（逻辑结构）、实时（性能特点）的计算引擎（本质属性）。
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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
本文翻译自： https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Tutorial Storm是一个分布式的、高容错的实时计算系统。 Storm对于实时计算的的意义相当于Hadoop对于批处理的意义。Hadoop为我们提供了Map和Reduce原语，使我们对数据进行批处理变的非常的简单和优美。同样，Storm也对数据的实时计算提供了简单Spout和Bolt原语。 Storm适用的场景： 1、流数据处理：Storm可以用来用来处理源源不断的消息，并将处理之后的结果保存到持久
目前有三类常见的流计算框架和平台：商业级的流计算平台、开源流计算框架、公司为支持自身业务开发的流计算框架
假设一个topology有4个worker，2个spout，2个bolt。spout1有4个task，spout2有2个task，bolt1有4个task，bolt2有4个task。（默认一个task对应一个Executor）
线上最近的数据量越来越大，出现了数据处理延迟的现象，观察storm ui的各项数据，发现有大量的spout失败的情况，如下：
背景:目前就职于国内最大的IT咨询公司，恰巧又是毕业季，所在部门招了20多个应届毕业生，本人要跟部门新人进行为期一个月的大数据入职培训，特此将整理的文档分享出来。
我们在学习ack机制的时候，我们知道Storm的Bolt有BaseBasicBolt和BaseRichBolt。 在BaseBasicBolt中，BasicOutputCollector在emit数据的时候，会自动和输入的tuple相关联，而在execute方法结束的时候那个输入tuple会被自动ack。 在使用BaseRichBolt需要在emit数据的时候，显示指定该数据的源tuple要加上第二个参数anchor tuple，以保持tracker链路，即collector.emit(oldTuple, newTuple);并且需要在execute执行成功后调用OutputCollector.ack(tuple), 当失败处理时，执行OutputCollector.fail(tuple); 那么我们来看看BasicBolt的源码是不是这样的，不能因为看到别人的帖子说是这样的，我们就这样任务，以讹传讹，我们要To see is to believe。
序 本文主要研究一下storm的stream的分流与合并 improved-reliable-streaming-processing-apache-storm-as-example-23-638.jpg 实例 @Test public void testStreamSplitJoin() throws InvalidTopologyException, AuthorizationException, AlreadyAliveException { TopologyBui
Storm是个实时的、分布式以及具备高容错的计算系统，Storm进程常驻内存 ，Storm数据不经过磁盘，在内存中处理。
Storm的一些基本概念 Topology:数据流串连起来多个计算单元的执行图 Tuple:数据传输的形式 Stream:两个计算单元（节点）之间的Tuples无界序列 Spout:从数据源获取数据，不处理数据 Bolt:对数据进行转换或者计算 Parallism hit:设置创建Spout或者Bolt实例的线程数 Exetutors:JVM的一个线程，他能在运行时做改变,以应对数据增长，比如增长 到与tasks数量一致 Tasks:在一个executor里面的Spouts或者Bolts实例，运行时不好改变
Storm在集群上运行一个Topology时，主要通过以下3个实体来完成Topology的执行工作： 1. Worker（进程） 2. Executor（线程） 3. Task 下图简要描
storm-2.0.0/storm-client/src/jvm/org/apache/storm/policy/IWaitStrategy.java
在上一篇，我们对Storm集群进行了搭建，并使用Java完成了代码的演示，我们知道在Storm中，先要设计一个用于实时计算的图状结构，我们称之为拓扑（topology）。这个拓扑将会被提交给集群，由集群中的主控节点（master node）分发代码，将任务分配给工作节点（worker node）执行。
一、 Storm的topology作业可以转化为Flink Job放到Flink上运行，需要修改Storm作业的代码。以wordcount为例，代码修改成可以在Flink上运行的作业后，如下：
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。
Storm是一个开源的分布式实时计算系统，可以简单、可靠的处理大量的数据流。Storm支持水平扩展，具有高容错性，保证每个消息都会得到处理。
数据中心工作负载正在向高度并行、轻量级的应用程序发展，当网络可以提供低尾延迟和高带宽时，这些应用程序将表现良好。因此，应用程序的服务级别目标 (SLO) 变得更加严格，对网络性能的责任也越来越大。为了支持这一趋势，业界倾向于提高线路费率。Gbps 链路已经很丰富，200Gbps 正在得到采用，400Gbps 以太网的行业标准化正在进行中。
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