标签：storm

在Storm中，DRPC指的是分布式可靠RPC（Distributed Reliable RPC），它是Storm提供的一种远程过程调用机制，用于在Storm集群中进行分布式计算。通过DRPC，用户可...

在Storm中实现消息流的窗口操作，可以使用Storm提供的Trident API来实现。Trident API是Storm的一个高级抽象，可以简化流处理的开发过程。
下面是一个示例代...

在Storm中，Ackers是负责对接收到的tuple进行确认处理的组件。当一个Spout或者一个Bolt发射一个tuple时，Ackers会跟踪这个tuple，并在接收方成功处理完这个tuple...

在Apache Storm中处理数据的序列化和反序列化通常涉及使用序列化库或框架，如Apache Avro，Apache Thrift，等。这些库可以帮助将数据转换为字节流以便在Storm拓扑...

在Storm中实现动态调整Spout和Bolt的并行度可以通过以下步骤实现： 创建一个可配置并行度的参数，该参数可以在代码中动态调整。可以通过配置文件、命令行参数或其...

Storm中的TickTuple是一种特殊的元组，用于定时触发bolt的处理逻辑。常见的使用场景包括： 心跳检测：使用TickTuple可以定期发送心跳信号给bolt，以确认bolt是否...

要在Storm中进行版本升级和拓扑重构而不中断正在处理的数据流，可以采取以下步骤： 准备新版本的拓扑：首先，您需要准备新版本的拓扑，包括对现有拓扑的修改或增...

在Storm中，StateSnapshotting是一种用于保存和恢复状态的机制。当创建一个StateSnapshotting对象时，Storm会定期将当前的状态快照保存到一个持久化存储中，以便...

在Storm中实现多语言支持可以通过以下步骤： 创建多语言支持的插件：首先，需要创建一个插件，用于支持多种语言。可以在插件中定义多种语言的配置和处理逻辑。 集...

Storm提供了以下内置的数据源和数据目标： 内置数据源： Spout：用于从外部数据源读取数据并将数据发送给Bolts处理。
Kafka Spout：用于从Apache Kafka读取...