档深入解析 Storm 1.1.0 版本的新增功能、改进以及 bug 修复。相较于先前版本，Storm 1.1.0 在性能、稳定性和易用性方面都有显著提升，将为您详细解读这些变化，并提供相关示例，帮助您更好地理解和使用 Storm 1.1.0。

流计算原理与应用 引言 传统的批处理系统难以满足实时性要求日益增长的应用场景，流计算应运而生。本章将深入探讨流计算的基本概念、核心原理以及典型应用。 基本概念 流数据: 区别于静态存储的数据集，流数据具有持续到达、无限增长等特点。 流计算: 对持续到达的数据流进行实时处理和分析，并及时输出结果。 核心原理 数据流模型: 探讨不同的数据流模型，如时间窗口、事件驱动等。 流处理引擎: 介绍常见的流处理引擎，如 Apache Flink、 Apache Storm 等，比较其架构和特点。 状态管理: 阐述流计算中的状态管理机制，包括状态存储、状态一致性等。 容错机制: 分析流计算的容错机制，如检查点、状态恢复等，确保系统的高可用性。 典型应用 实时数据分析: 例如，网站流量监控、用户行为分析等。 实时风险控制: 例如，金融交易欺诈检测、网络安全预警等。 物联网应用: 例如，传感器数据实时处理、智能家居设备控制等。 总结与展望 本章系统地介绍了流计算的原理和应用，并展望了其未来发展趋势。随着技术的不断进步，流计算将在更多领域发挥重要作用。

本实例提供了一个完整的 Storm 入门项目，并使用 Maven 管理项目依赖。项目包含了 Storm 开发的核心概念，例如： Topology 定义: 演示如何构建 Storm topology，包括 spout、bolt 的定义以及数据流的连接关系。 数据处理逻辑: 展示了在 spout 和 bolt 中如何处理数据，例如数据清洗、转换、聚合等操作。 Maven 依赖管理: 使用 Maven 管理项目所需的 Storm 以及其他相关依赖库，简化了项目的构建和部署过程。 通过学习本实例，开发者可以快速掌握 Storm 的基本开发流程，并能够基于此实例构建自己的 Storm 应用程序。

该系统利用Scrapy爬虫框架、代理IP池、Request请求模拟和验证码识别技术，实现了全国工商信息的每日更新采集。采集的数据存储于MySQL数据库，包含1.8亿多家企业的工商基本信息和36维度详细信息，支持SQL查询和Excel格式导出。

智能家居作为未来生活的重要组成部分，其发展潜力巨大。探索了利用摄像头、开发板和Linux系统搭建智能家居系统的可行性。通过配置网络参数、使用串口通信以及设计QT界面，实现了对家居设备的基本控制和状态监测。实验结果表明，该系统能够有效地完成预设功能，为智能家居的进一步研究提供了实践基础。

通过一个自定义的Storm小程序，阐述了在Storm框架下实现单词计数功能的核心逻辑。案例涵盖了数据源、数据处理和结果输出等关键步骤，为理解Storm的整体工作流程提供了一个实践视角。

Storm与Hadoop在实时数据处理方面的差异 尽管Storm和Hadoop都是大数据生态系统中的重要组件，但它们在数据处理方式、应用场景和架构设计上存在显著差异，尤其在实时数据处理方面。 Hadoop 批处理导向: Hadoop的设计初衷是处理海量离线数据，其基于MapReduce的计算模型更适合处理大规模静态数据集。 高延迟: Hadoop的数据处理流程通常涉及磁盘读写，导致其处理延迟较高，难以满足实时性要求。 成熟生态: Hadoop拥有庞大的生态系统和丰富的工具库，能够支持多种数据存储、处理和分析需求。 Storm 实时流处理: Storm专为实时流数据处理而设计，能够以极低的延迟处理连续不断的数据流。 容错性强: Storm采用分布式架构，具备高可用性和容错能力，即使节点故障也能保证数据处理的连续性。 轻量级框架: 与Hadoop相比，Storm更加轻量级，部署和维护成本更低。 总结 Hadoop适用于处理大规模离线数据集，而Storm则更适合处理实时数据流。 选择合适的工具取决于具体的业务需求和数据处理场景。

本资源包含 Storm 1.1.1 版本核心组件的 API 文档，以 CHM 格式提供，方便开发者离线查阅。文档内容源自官方源码，完整保留了原始信息。

elasticsearch-analysis-ik-1.9.1.tar.gz

Storm 是一种分布式、高容错的实时计算系统，适用于处理快速生成的海量数据流。其核心优势在于低延迟、高吞吐量以及易于扩展，广泛应用于实时数据分析、机器学习、风险控制等领域。