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  1. 实时流处理系统

  2. Storm是Twitter开源的分布式实时计算系统，Storm通过简单的API使开发者可以可靠地处理*持续的流数据，进行实时计算，开发语言为Clojure和Java，非JVM语言可以通过stdin/stdout以JSON格式协议与Storm进行通信。Storm的应用场景很多：实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式RPC、ETL处理，等等

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-06-26
    • 文件大小：584kb
    • 提供者：woodmoon1

  1. 漫谈大数据第四期-storm

  2. Twitter将Storm正式开源了，这是一个分布式的、容错的实时计算系统，它被托管在GitHub上，遵循 Eclipse Public License 1.0。Storm是由BackType开发的实时处理系统，BackType现在已在Twitter麾下。GitHub上的最新版本是Storm 0.8.0，基本是用Clojure写的。 Storm为分布式实时计算提供了一组通用原语，可被用于“流处理”之中，实时处理消息并更新数据库。这是管理队列及工作者集群的另一种方式。 Storm也可被用于“连续

  3. 所属分类：Java

  1. Storm实时数据处理 带目录 0分下载

  2. 在大数据领域，Hadoop无疑是最炙手可热的技术。作为分布式系统架构，Hadoop具有高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性和低成本的优点。然而随着数据体积越来越大，实时处理能力成为了许多机构需要面对的首要挑战。Hadoop是一个批处理系统，在实时计算处理方面显得十分乏力。Storm是一个类似于Hadoop的实时数据处理框架，也是一个非常有效的开源实时计算工具，通常被比作“实时的Hadoop”。 本书通过丰富的实例，系统讲解Storm的基础知识和实时数据处理的最佳实践方法，内容涵盖Storm本地

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2016-04-03
    • 文件大小：42mb
    • 提供者：robertyuzj

  1. 大数据-Storm实时数据处理

  2. 在大数据领域，Hadoop无疑是最炙手可热的技术。作为分布式系统架构，Hadoop具有高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性和低成本的优点。然而随着数据体积越来越大，实时处理能力成为了许多机构需要面对的首要挑战。Hadoop是一个批处理系统，在实时计算处理方面显得十分乏力。storm是一个类似于Hadoop勺实时数据处理框架，也是一个非常有效的开源实时计算工具，通常被比作“实时的Hadoop”。 　　《大数据技术丛书：Storm实时数据处理》通过丰富的实例，系统讲解Storm的基础知识和实时数据

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-01-05
    • 文件大小：42mb
    • 提供者：molidiyi

  1. storm讲义总结

  2. 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。

  3. 所属分类：Storm

    • 发布日期：2018-08-15
    • 文件大小：58kb
    • 提供者：aaron_peter

  1. Storm实战构建大数据实时计算

  2. Storm官方网站有段简介 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简单，可以使用任何编程语言。

  3. 所属分类：Storm

    • 发布日期：2019-03-29
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：qq_38336738

  1. 实时可靠的开源分布式实时计算系统——Storm

  2. 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。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。最大问题是系统很脆弱，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：272kb
    • 提供者：weixin_38734993

  1. 实时可靠的开源分布式实时计算系统——Storm

  2. 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。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。最大问题是系统很脆弱，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：272kb
    • 提供者：weixin_38685600