标签：storm

Storm中的MetricsConsumer是一个接口，用于定义自定义的指标数据消费者。MetricsConsumer用于从Storm Metrics系统中获取指标数据，并对其进行处理，比如将指标数...

在Apache Storm中，Worker是运行拓扑（Topology）的进程。Worker负责执行拓扑中定义的数据流处理任务。每个Worker会运行一个或多个Executor，而每个Executor又会...

Storm通过使用spout和bolt组件来保证数据处理的顺序性。Spout负责从数据源获取数据并发送给bolt处理，而bolt则负责对数据进行处理并发送给下一个bolt或者输出。在...

Storm的分布式任务调度机制是基于一个称为Nimbus的主节点来进行任务调度和协调工作。Nimbus负责接收拓扑结构、分配任务给Supervisor节点以及监控任务执行情况。S...

Storm采用了并行计算的方式来处理数据流的并发性。具体来说，Storm将数据流分为多个任务（bolts）并行处理，每个任务都可以在不同的线程中运行。每个任务都会从输...

Storm是一个开源的实时大数据处理系统，它采用的消息传递模型是基于流的消息传递模型。在Storm中，数据被分割成小的数据流，然后在集群中的不同节点上并行地进行...

Storm具有内置的可靠性机制，可以确保消息传递的可靠性。它使用“ack”和“fail”机制来跟踪每个消息的处理状态，并在消息处理失败时重新发送消息。具体来说，St...

在Apache Storm中定义拓扑是通过编写Java代码来实现的。以下是一个简单示例：
import org.apache.storm.Config;
import org.apache.storm.LocalCluste...

Storm的核心组件有以下几个： Nimbus：Nimbus是Storm集群的主节点，负责分配拓扑任务给Supervisor节点，监控任务的执行情况，并负责重新调度失败的任务。 Superv...

Storm适用于需要处理大规模实时数据流的场景，比如实时风险管理、实时数据分析和实时监控等。它能够快速、可靠地处理大量的数据流，支持实时数据处理和分析，同时...