Hello everyone, I’m roc, from the Tencent Kubernetes Engine (TKE) team. Today I will introduce a new feature of kubernetes in v1.17 that I am involved in: topology-aware service routing.
基础组件之间的关系 这里做一些补充： 1. worker是一个进程，由supervisor启动，并只负责处理一个topology，所以不会同时处理多个topology. 2. executor是一个线程，由worker启动，是运行task的物理容器，其和task是1 -> N关系. 3. component是对spout/bolt/acker的抽象. 4. task也是对spout/bolt/acker的抽象，不过是计算了并行度之后。component和task是1 -> N 的关系. supervis
1）定义topology（如果是java的话， 用TopologyBuilder)
本文作者系杨昱明，现就职于甲骨文公司，从事数据库方面的技术支持。希望能通过发表文章，把一些零散的知识再整理整理。个人主页:https://blog.csdn.net/weixin_50513167，经其本人授权发布。
本地模式在一个进程里面模拟一个storm集群的所有功能， 这对开发和测试来说非常方便。以本地模式运行topology跟在集群上运行topology类似。
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
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集群搭建 一、Storm集群搭建 准备三台服务器，角色分配如下： yun01：Zookeeper、nimbus。 yun02：Zookeeper、supervisor。 yun03：Zookeeper、supervisor。 1、安装JDK 略 2、安装zookeeper集群 参见： Zookeeper集群的搭建 3、安装Storm 解压安装包即可 4、配置Storm 1．storm.yaml 修改$STORM_HOME/conf目录下的storm
storm-2.0.0/storm-client/src/jvm/org/apache/storm/Config.java
storm有两种操作模式: 本地模式和远程模式。使用本地模式的时候，你可以在你的本地机器上开发测试你的topology， 一切都在你的本地机器上模拟出来; 用远端模式的时候你提交的topology会在一个集群的机器上执行。
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
Storm UI 守护进程提供了 REST API, 允许我们与 Storm 集群进行交互, 其中包括查看指标数据，配置信息以及启动或停止拓扑的管理操作。REST API 结果以 JSON 形式返回。
作者 | 吴惠君，吕能，符茂松 责编 | 郭芮 【导语】本文对比了Heron和常见的流处理项目，包括Storm、Flink、Spark Streaming和Kafka Streams，归纳了系统选型的要点。此外实践了Heron的一个案例，以及讨论了Heron在这一年开发的新特性。 在今年6月期的“基础篇”中，我们通过学习Heron[1][2][3]的基本概念、整体架构和核心组件等内容，对Heron的设计、运行等方面有了基本的了解。在这一期的“应用篇”中，我们将Heron与其他流行的实时流处理系统（Apach
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）。
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
原文：http://www.maoxiangyi.cn/index.php/archives/362 拓扑
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。
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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....
storm-2.0.0/storm-client/src/jvm/org/apache/storm/metric/IEventLogger.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。
storm-2.0.0/storm-client/src/jvm/org/apache/storm/utils/TupleUtils.java
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
storm-core-1.1.0-sources.jar!/org/apache/storm/StormSubmitter.java
原文 https://www.chenshaowen.com/blog/how-to-set-up-pod-to-run-to-a-specified-node.html
拓扑感知服务路由，此特性最初由杜军大佬提出并设计。为什么要设计此特性呢？想象一下，k8s 集群节点分布在不同的地方，service 对应的 endpoints 分布在不同节点，传统转发策略会对所有 endpoint 做负载均衡，通常会等概率转发，当访问 service 时，流量就可能被分散打到这些不同的地方。虽然 service 转发做了负载均衡，但如果 endpoint 距离比较远，流量转发过去网络时延就相对比较高，会影响网络性能，在某些情况下甚至还可能会付出额外的流量费用。要是如能实现 service 就近转发 endpoint，是不是就可以实现降低网络时延，提升网络性能了呢？是的！这也正是该特性所提出的目的和意义。
storm-2.0.0/storm-client/src/jvm/org/apache/storm/metric/LoggingMetricsConsumer.java
Storm的官方网址：http://storm.apache.org/index.html 1：什么是Storm？ 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。被称作
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。
storm-2.0.0/storm-client/src/jvm/org/apache/storm/topology/TopologyBuilder.java
storm-2.0.0/storm-client/src/jvm/org/apache/storm/policy/IWaitStrategy.java
storm-2.0.0/storm-server/src/main/java/org/apache/storm/daemon/nimbus/Nimbus.java
Storm 是一个开源的、大数据处理系统，与其他系统不同，它旨在用于分布式实时处理且与语言无关。了解更多请自己google,安装过程也请自己搜索。
优化 Storm 拓扑性能有助于我们理解 Storm 内部消息队列的配置和使用，在这篇文章中，我将向大家解释并说明在 Storm（0.8或0.9）版本中工作进程以及相关联的 Executor 线程是如何完成内部通信的。
介绍 步骤 step 1 使用pdbfixer来处理蛋白 step 2.1 溶剂化以及使用TIP3P进行模拟 step 2.2 溶剂化以及使用TIP4P-Ew进行模拟 step 3 导出文件
Storm系统的数据处理应用单元，是被打包的被称为Topology的作业。 它是由多个数据处理阶段组合而成的，而每个处理阶段在构造时被称为组件(Component),在运行时被称为任务。
大家好，我是 roc，来自腾讯云容器服务(TKE)团队，今天给大家介绍下我参与开发的一个 K8s v1.17 新特性: 拓扑感知服务路由。
大家好，我是 roc，来自腾讯云容器服务(TKE)团队，今天给大家介绍下我参与开发的一个 k8s v1.17 新特性: 拓扑感知服务路由。
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：
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
摘要：随着数据体积的越来越大，实时处理成为了许多机构需要面对的首要挑战。Shruthi Kumar和Siddharth Patankar在Dr.Dobb’s上结合了汽车超速监视，为我们演示了使用Storm进行实时大数据分析。CSDN在此编译、整理。
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