storm学习笔记
storm研究与介绍
Topology的定义是一个Thrift结构，并且Nimbus就是一个Thrift服务， 你可以提 交由任何语言创建的topology。上面的方面是用JVM-based语言提交的最简单的 方法。
7、Spout：
消息源spout是Storm里面一个topology里面的消息生产者。简而言之， Spout从来源处读取数据并放入topology。Spout分成可靠和不可靠两种；当 Storm接收失败时，可靠的Spout会对tuple（元组，数据项组成的列表）进行 重发；而不可靠的Spout不会考虑接收成功与否只发射一次。
运行一个topology很简单。首先，把你所有的代码以及所依赖的jar打进一个jar包。 然后运行类似下面的这个命令：
storm jar all-my-code.jar backtype.storm.MyTopology arg1 arg2
这个命令会运行主类: backtype.strom.MyTopology, 参数是arg1, arg2。这个类 的main函数定义这个topology并且把它提交给Nimbus。storm jar负责连接到 Nimbus并且上传jar包。
Topology示意图：
1、 Nimbus主节点： 主节点通常运行一个后台程序 —— Nimbus，用于响应分布在
storm的用法
storm的用法一、了解Storm大数据处理框架Storm是一个用于实时流数据处理的分布式计算框架。
它由Twitter公司开发，并于2011年发布。
作为一个开源项目，Storm主要用于处理实时数据，比如实时分析、实时计算、流式ETL等任务。
二、Storm的基本概念及特点1. 拓扑（Topology）：拓扑是Storm中最重要的概念之一。
它代表了整个计算任务的结构和流程。
拓扑由一系列组件组成，包括数据源（Spout）、数据处理节点（Bolt）以及它们之间的连接关系。
2. 数据源（Spout）：Spout负责从外部数据源获取数据，并将其发送给Bolt进行处理。
在拓扑中，通常会有一个或多个Spout进行数据输入。
3. 数据处理节点（Bolt）：Bolt是对数据进行实际处理的模块。
在Bolt中可以进行各种自定义的操作，如过滤、转换、聚合等，根据业务需求不同而定。
4. 流组（Stream Grouping）：Stream Grouping决定了从一个Bolt到下一个Bolt 之间的任务调度方式。
Storm提供了多种Stream Grouping策略，包括随机分组、字段分组、全局分组等。
5. 可靠性与容错性：Storm具有高可靠性和容错性的特点。
它通过对任务状态进行追踪、失败重试机制和数据备份等方式，确保了整个计算过程的稳定性。
6. 水平扩展：Storm可以很方便地进行水平扩展。
通过增加计算节点和调整拓扑结构，可以实现对处理能力的无缝提升。
三、Storm的应用场景1. 实时分析与计算：Storm适用于需要对大规模实时数据进行即时分析和计算的场景。
比如金融领域中的实时交易监控、电商平台中用户行为分析等。
2. 流式ETL：Storm可以实现流式ETL（Extract-Transform-Load）操作，将源数据进行抽取、转换和加载到目标系统中，并实时更新数据。
3. 实时推荐系统：通过结合Storm和机器学习算法，可以构建快速响应的实时推荐系统。
新概念第二册课文翻译及学习笔记【Lesson31、32、33】
【导语】新概念英语作为⼀套世界闻名的英语教程，以其全新的教学理念，有趣的课⽂内容和全⾯的技能训练，深受⼴⼤英语学习者的欢迎和喜爱。
为了⽅便同学们的学习，⽆忧考为⼤家整理了⾯的新概念第⼆册课⽂翻译及学习笔记，希望为⼤家的新概念英语学习提供帮助!《新概念英语》第⼆册第31课 success story 成功者的故事【课⽂】First listen and then answer the question.听录⾳，然后回答以下问题。
What was Frank's first job?Yesterday afternoon Frank Hawkins was telling me about his experiences as a young man. Before he retired, Frank was the head of a very large business company, but as a boy he used to work in a small shop. It was his job to repair bicycles and at that time he used to work fourteen hours a day. He saved money for years and in 1958 he bought a small workshop of his own. In his twenties Frank used to make spare parts for aeroplanes. At that time he had two helpers. In a few years the small workshop had become a large factory which employed seven hundred and twenty-eight people. Frank smiled when he remembered his hard early years and the long road to success. He was still smiling when the door opened and his wife came in. She wanted him to repair their grandson's bicycle!【课⽂翻译】昨天下午弗兰克.霍⾦斯向我讲述了他年轻时的经历。
w3cschool-Storm入门教程
w3cschool-Storm⼊门教程1.什么是stormStorm是Twitter开源的分布式实时⼤数据处理框架，被业界称为实时版Hadoop。
随着越来越多的场景对Hadoop的MapReduce⾼延迟⽆法容忍，⽐如⽹站统计、推荐系统、预警系统、⾦融系统(⾼频交易、股票)等等，⼤数据实时处理解决⽅案（流计算）的应⽤⽇趋⼴泛，⽬前已是分布式技术领域最新爆发点，⽽Storm更是流计算技术中的佼佼者和主流。
按照storm作者的说法，Storm对于实时计算的意义类似于Hadoop对于批处理的意义。
Hadoop提供了map、reduce原语，使我们的批处理程序变得简单和⾼效。
同样，Storm也为实时计算提供了⼀些简单⾼效的原语，⽽且Storm的Trident是基于Storm原语更⾼级的抽象框架，类似于基于Hadoop的Pig框架，让开发更加便利和⾼效。
2.storm应⽤场景推荐系统（实时推荐，根据下单或加⼊购物车推荐相关商品）、⾦融系统、预警系统、⽹站统计（实时销量、流量统计，如淘宝双11效果图）、交通路况实时系统等等。
3.storm的⼀些特性1.适⽤场景⼴泛： storm可以实时处理消息和更新DB，对⼀个数据量进⾏持续的查询并返回客户端（持续计算），对⼀个耗资源的查询作实时并⾏化的处理(分布式⽅法调⽤，即DRPC），storm的这些基础API可以满⾜⼤量的场景。
2. 可伸缩性⾼: Storm的可伸缩性可以让storm每秒可以处理的消息量达到很⾼。
扩展⼀个实时计算任务，你所需要做的就是加机器并且提⾼这个计算任务的并⾏度。
Storm使⽤ZooKeeper来协调集群内的各种配置使得Storm的集群可以很容易的扩展。
3. 保证⽆数据丢失：实时系统必须保证所有的数据被成功的处理。
那些会丢失数据的系统的适⽤场景⾮常窄，⽽storm保证每⼀条消息都会被处理，这⼀点和S4相⽐有巨⼤的反差。
4. 异常健壮： storm集群⾮常容易管理，轮流重启节点不影响应⽤。
英语学习笔记总结
1、狐狸安装传真机征税：fox，fix，fax，tax。
2、亲爱的耳朵清楚的听见附近的熊撕裂梨树的诅咒声为疲乏的年担心:Dear，ear，clear，hear，near，bear，tear，pear，swear，wear，year，fear。
3、父亲宁愿收集羽毛观察天气(云)：father，rather，gather，feather，weather。
4、贪婪的杂草必须喂养流血种子的行为能加速粮食成功：greed，weed，need，feed，bleed，seed，deed，speed，food，succeed。
5、车轮认为钢铁是傻子：wheel，feel，steel，fool。
6、脚问候马路是否遇见被单糖果：feet，greet，street，meet，sheet，sweet。
7、伙伴跟随黄色空心休耕地：fellow，follow，yellow，hollow，fallow。
8、篱笆用一美分的执照保卫科学：fence，pence，licence，defence，science。
9、幸存者的喜庆日到来：survival，festival，arrival。
10、展开取来的孵化小鸡赶上了观看比赛：stretch，fetch，hatch，catch，watch，match。
11、聪明的发烧总是能分开永远和永不：clever，fever，forever，sever，ever，never。
12、少数缝制新的景点被砍倒咀嚼：few，sew，new，view，hew，chew。
13、公升米的纤维是中心剧院：liter，meter，fiber，center，theater。
14、田地出产战场：field，yield，battlefield。
15、夜晚视力可以紧紧的打架右面光线轻微明亮的航班：night，sight，might，tight，fight，right，light，slight，bright，flight。
storm的用法总结大全
storm的用法总结大全想了解storm的用法吗?今天就给大家带来了storm的用法，希望能够帮助到大家，下面就和大家分享，来欣赏一下吧。
\ storm的用法总结大全storm的意思n. 暴风雨，暴风雪,[军]猛攻，冲击,骚乱,动荡vi. 起风暴，下暴雨,猛冲,暴怒vt. 袭击，猛攻,暴怒，怒骂,大力迅速攻占变形：过去式: stormed; 现在分词：storming; 过去分词：stormed;storm用法storm可以用作名词storm的基本意思是“风暴,暴风雨”,指由于大气翻动,特别是伴有雨、雪、雹等现象的大气的旋转运动而形成的风暴或暴风雨,是可数名词,有复数形式。
storm引申可作“强烈如暴(风)雨般的东西,(生活中的)风波”,如情感、声音等的猛烈爆发,常与of连用。
storm的基本意思是“袭击”,指用武力攻取,包含一次攻击中所有的冲锋和激战,常常带有孤注一掷的感情色彩,竭尽全力避免失败和毁灭。
storm用作名词的用法例句In the storm I took shelter under the tree.暴风雨时，我正在树下躲避。
A storm arose during the night.夜间起风暴了。
The clouds threatened a big storm.乌云预示着暴风雨即将来临。
storm可以用作动词storm的基本意思是“袭击”,指用武力攻取,包含一次攻击中所有的冲锋和激战,常常带有孤注一掷的感情色彩,竭尽全力避免失败和毁灭。
storm既可用作及物动词,也可用作不及物动词。
用作及物动词时,可接名词或代词作宾语; 用作不及物动词时,表示“起风暴,刮大风下大雨”,这时常以it作主语。
storm还可表示“狂怒,咆哮”,其后可接about,表示“气愤地谈(某事)”; 接at表示“对…大发雷霆”; 接into表示“非常气愤地进入”; 接out表示“非常气愤地出去”。
storm用作动词的用法例句Help was lacking at sea during the storm.起风暴时海上无处可求援。
裕兴新概念英语第二册笔记 第三十三课 单词学习
裕兴新概念英语第二册笔记第三十三课单词学习老猴子咬菜根学习交流darkness n (u) 黑暗，漆黑反义词：brightnesseg. The house was in complete darkness. 房子一团漆黑。
dark1) adj. 黑暗的(light)a dark street 黑暗的街道a dark night 黑漆漆的晚上2) 深色的，暗色的dark suit 深色的西服dark hair 深色的头发3) 阴暗的，忧郁的dark expression 忧郁的表情4) 不吉利的a dark sheep in his family 害群之马sheep not horse 一直以来黑羊是不受欢迎的，因为黑羊的毛买不了好价钱，一个家族中黑色的羊指不受欢迎的人，害群之马的意思a dark horse 黑马（在竞赛中实力不明但被认为可能获胜的人）adj. + ness (名词后缀) → n.dark → darknessbright → brightnesscareful → carefulnesscareless → carelessnessgood → goodnessbad → badnessexplain [iks'plein] v. 解释，叙述，辩解，辩护，成为…的理由explain sth. to sb. 对某人解释某事explain + that/wh 从句eg. Could you explain that question once again? 你能再次解释一下那个问题吗？eg. The manager explained to the customer why the goods were late.经理对顾客解释货物晚到的原因。
eg. A week later, the girl was able to explain what had happened.一周以后，那姑娘才能解释到底发生了什么事。
Storm 入门介绍
Storm介绍周龙鹏一、数据处理过程Storm的术语解释Storm的术语包括Stream、Spout、Bolt、Task、Worker、Stream Grouping和Topology。
Stream是被处理的数据。
Spout是数据源。
Bolt处理数据。
Task是运行于Spout或Bolt中的线程。
Worker是运行这些线程的进程。
Stream Grouping规定了Bolt接收什么东西作为输入数据。
数据可以随机分配（术语为Shuffle），或者根据字段值分配（术语为Fields），或者广播（术语为All），或者总是发给一个Task（术语为Global），也可以不关心该数据（术语为None），或者由自定义逻辑来决定（术语为Direct）。
Topology是由Stream Grouping连接起来的Spout和Bolt节点网络。
在Storm Concepts页面里对这些术语有更详细的描述。
（1）Topologies 用于封装一个实时计算应用程序的逻辑，类似于Hadoop的MapReduce Job（2）Stream 消息流，是一个没有边界的tuple序列，这些tuples会被以一种分布式的方式并行地创建和处理（3）Spouts 消息源，是消息生产者，他会从一个外部源读取数据并向topology 里面面发出消息：tuple（4）Bolts 消息处理者，所有的消息处理逻辑被封装在bolts里面，处理输入的数据流并产生输出的新数据流，可执行过滤，聚合，查询数据库等操作（5）Task 每一个Spout和Bolt会被当作很多task在整个集群里面执行，每一个task对应到一个线程.二、storm集群的组件（topologies）Storm集群非常类似Hadoop集群。
Hadoop上运行的是MapReduce jobs，而Storm运行的是topologies。
Jobs和topologies本身是不同的，其中一个最大的不同就是，Mapreduce job最终会结束，而topology则会持续的处理消息（直到你杀掉它）。
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Storm对比Hadoop的批处理，Storm是个实时的、分布式以及具备高容错的计算系统。
同Hadoop 一样Storm也可以处理大批量的数据，然而Storm在保证高可靠性的前提下还可以让处理进行的更加实时；也就是说，所有的信息都会被处理。
Storm同样还具备容错和分布计算这些特性，这就让Storm可以扩展到不同的机器上进行大批量的数据处理。
他同样还有以下的这些特性：∙易于扩展。
对于扩展，你只需要添加机器和改变对应的topology（拓扑）设置。
Storm 使用Hadoop Zookeeper进行集群协调，这样可以充分的保证大型集群的良好运行。
∙每条信息的处理都可以得到保证。
∙Storm集群管理简易。
∙Storm的容错机能：一旦topology递交，Storm会一直运行它直到topology被废除或者被关闭。
而在执行中出现错误时，也会由Storm重新分配任务。
∙尽管通常使用Java，Storm中的topology可以用任何语言设计。
当然为了更好的理解文章，你首先需要安装和设置Storm。
需要通过以下几个简单的步骤：∙从Storm官方下载Storm安装文件∙将bin/directory解压到你的PATH上，并保证bin/storm脚本是可执行的。
Storm组件Storm集群主要由一个主节点和一群工作节点（worker node）组成，通过Zookeeper进行协调。
主节点：主节点通常运行一个后台程序—— Nimbus，用于响应分布在集群中的节点，分配任务和监测故障。
这个很类似于Hadoop中的Job Tracker。
工作节点：工作节点同样会运行一个后台程序—— Supervisor，用于收听工作指派并基于要求运行工作进程。
每个工作节点都是topology中一个子集的实现。
而Nimbus和Supervisor之间的协调则通过Zookeeper系统或者集群。
ZookeeperZookeeper是完成Supervisor和Nimbus之间协调的服务。
而应用程序实现实时的逻辑则被封装进Storm中的“topology”。
topology则是一组由Spouts（数据源）和Bolts（数据操作）通过Stream Groupings进行连接的图。
下面对出现的术语进行更深刻的解析。
Spout：简而言之，Spout从来源处读取数据并放入topology。
Spout分成可靠和不可靠两种；当Storm 接收失败时，可靠的Spout会对tuple（元组，数据项组成的列表）进行重发；而不可靠的Spout 不会考虑接收成功与否只发射一次。
而Spout中最主要的方法就是nextTuple（），该方法会发射一个新的tuple到topology，如果没有新tuple发射则会简单的返回。
Bolt：Topology中所有的处理都由Bolt完成。
Bolt可以完成任何事，比如：连接的过滤、聚合、访问文件/数据库、等等。
Bolt从Spout中接收数据并进行处理，如果遇到复杂流的处理也可能将tuple 发送给另一个Bolt进行处理。
而Bolt中最重要的方法是execute（），以新的tuple作为参数接收。
不管是Spout还是Bolt，如果将tuple发射成多个流，这些流都可以通过declareStream （）来声明。
Stream Groupings：Stream Grouping定义了一个流在Bolt任务间该如何被切分。
这里有Storm提供的6个Stream Grouping类型：1. 随机分组（Shuffle grouping）：随机分发tuple到Bolt的任务，保证每个任务获得相等数量的tuple。
2. 字段分组（Fields grouping）：根据指定字段分割数据流，并分组。
例如，根据“user-id”字段，相同“user-id”的元组总是分发到同一个任务，不同“user-id”的元组可能分发到不同的任务。
3. 全部分组（All grouping）：tuple被复制到bolt的所有任务。
这种类型需要谨慎使用。
4. 全局分组（Global grouping）：全部流都分配到bolt的同一个任务。
明确地说，是分配给ID 最小的那个task。
5. 无分组（None grouping）：你不需要关心流是如何分组。
目前，无分组等效于随机分组。
但最终，Storm将把无分组的Bolts放到Bolts或Spouts订阅它们的同一线程去执行（如果可能）。
6. 直接分组（Direct grouping）：这是一个特别的分组类型。
元组生产者决定tuple由哪个元组处理者任务接收。
当然还可以实现CustomStreamGroupimg接口来定制自己需要的分组。
概念一个Topology可以包含一个或多个worker(并行的跑在不同的machine上), 所以worker process就是执行一个topology的子集, 并且worker只能对应于一个topology一个worker可用包含一个或多个executor, 每个component (spout或bolt)至少对应于一个executor, 所以可以说executor执行一个compenent的子集, 同时一个executor只能对应于一个componentTask就是具体的处理逻辑对象, 一个executor线程可以执行一个或多个tasks但一般默认每个executor只执行一个task, 所以我们往往认为task就是执行线程, 其实不然task代表最大并发度, 一个component的task数是不会改变的, 但是一个componet的executer数目是会发生变化的当task数大于executor数时, executor数代表实际并发数A worker process executes a subset of a topology.A worker process belongs to a specific topology and may run one or more executors for one or more components (spouts or bolts) of this topology.A running topology consists of many such processes running on many machines within a Storm cluster.An executor is a thread that is spawned by a worker process. It may run one or more tasks for the same component (spout or bolt).A task performs the actual data processing — each spout or bolt that you implement in your code executes as many tasks across the cluster.The number of tasks for a component is always the same throughout the lifetime of a topology, but the number of executors (threads) for a component can change over time. This means that the following condition holds true: #threads ≤ #tasks.By default, the number of tasks is set to be the same as the number of executors, i.e. Storm will run one task per thread.Configuring the parallelism of a topology, 并发度的配置The following sections give an overview of the various configuration options and how to set them in your code. There is more than one way of setting these options though, and the table lists only some of them.Storm currently has the following order of precedence for configuration settings:defaults.yaml<storm.yaml< topology-specific configuration < internal component-specific configuration < external component-specific configuration对于并发度的配置, 在storm里面可以在多个地方进行配置, 优先级如上面所示...具体包含,worker processes的数目, 可以通过配置文件和代码中配置, worker就是执行进程, 所以考虑并发的效果, 数目至少应该大于machines的数目executor的数目, component的并发线程数,只能在代码中配置(通过setBolt和setSpout的参数), 例如, setBolt("green-bolt", new GreenBolt(), 2)tasks的数目, 可以不配置, 默认和executor1:1, 也可以通过setNumTasks()配置Number of worker processes∙Description: How many worker processes to create for the topology across machines in the cluster.∙Configuration option: TOPOLOGY_WORKERS∙How to set in your code (examples):o Config#setNumWorkers∙Number of executors (threads)∙Description: How many executors to spawn per component.∙Configuration option: ?∙How to set in your code (examples):o TopologyBuilder#setSpout()o TopologyBuilder#setBolt()o Note that as of Storm 0.8 the parallelism_hint parameter now specifies the initialnumber of executors (not tasks!) for that bolt.∙Number of tasks∙Description: How many tasks to create per component.∙Configuration option: TOPOLOGY_TASKS∙How to set in your code (examples):o ComponentConfigurationDeclarer#setNumTasks()∙In the above code we configured Storm to run the bolt GreenBolt with an initial number of two executors and four associated tasks. Storm will run two tasks per executor (thread). If you do not explicitly configure the number of tasks, Storm will run by default one task per executor.Example of a running topologyThe following illustration shows how a simple topology would look like in operation.The topology consists of three components: one spout called BlueSpout and two bolts called GreenBolt and YellowBolt.The components are linked such that BlueSpout sends its output to GreenBolt, which in turns sends its own output to YellowBolt.图和代码, 很清晰, 通过setBolt和setSpout一共定义2+2+6=10个executor threads并且同setNumWorkers设置2个workers, 所以storm会平均在每个worker上run 5个executors而对于green-bolt, 定义了4个tasks, 所以每个executor中有2个tasksHow to change the parallelism of a running topology, 动态的改变并发度Storm支持在不restart topology的情况下, 动态的改变(增减)worker processes的数目和executors的数目, 称为rebalancing.通过Storm web UI, 或者通过storm rebalance命令, 见下面的例子A nifty feature of Storm is that you can increase or decrease the number of worker processes and/or executors without being required to restart the cluster or the topology. The act of doing so is called rebalancing.You have two options to rebalance a topology:1Use the Storm web UI to rebalance the topology.2Use the CLI tool storm rebalance as described below.Here is an example of using the CLI tool:Storm的并行度详解Storm的并行度是非常重要的，通过提高并行度可以提高storm程序的计算能力。