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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。

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提供zookeeper和storm安装包，经测试可用，jdk版本为1.8.0_171。

在Zookeeper配置文件中，添加指定格式的server信息，并在dataDir目录下创建myid文件，包含对应的id。Zookeeper集群中的Nimbus主机并不一定是leader，因为当leader故障时，follower可转变为leader。

本指南带您走进阿里JStorm生态，从基础概念入手，逐步深入，为您揭开JStorm的神秘面纱。清晰的讲解，详细的阐述，特别适合初学者快速掌握JStorm的核心知识。

Storm的工作流程可以概括为以下四个步骤： 用户将Topology提交到Storm集群。 Nimbus负责将任务分配给Supervisor，并将分配信息写入Zookeeper。 Supervisor从Zookeeper获取分配的任务，并启动Worker进程来处理任务。 Worker进程负责执行具体的任务。

基于 ZooKeeper 3.4.10 和 Storm 1.1.1 构建了一个 Storm 集群。

大数据安全威胁 基础设施安全 网络攻击：黑客利用系统漏洞，入侵大数据平台，窃取或篡改数据。 硬件故障：服务器、存储设备等硬件故障可能导致数据丢失或服务中断。 配置错误：不当的系统配置可能引发安全漏洞，使数据容易受到攻击。 数据存储安全 数据泄露：存储设备被非法访问，导致敏感数据被泄露。 数据损坏：恶意软件或人为错误可能导致数据损坏，影响数据完整性。 访问控制：缺乏有效的访问控制机制，可能导致未授权用户访问敏感数据。 隐私泄露 数据过度收集：收集超出实际需求的数据，增加隐私泄露风险。 数据滥用：未经授权或超出预期目的使用个人数据，侵犯用户隐私。 数据再识别：通过数据关联分析，将匿名数据与个人身份重新关联，暴露用户隐私。 高级持续性攻击 (APT) APT攻击者利用各种手段，长期潜伏在大数据系统中，窃取高价值数据。 APT攻击难以察觉，防御难度较大，对大数据安全构成严重威胁。 其他安全威胁 内部威胁：来自内部人员的恶意行为，如数据泄露、数据破坏等。 合规风险：不符合相关法律法规，可能面临法律制裁和声誉损害。 数据灾备：缺乏完善的数据备份和恢复机制，可能导致数据丢失无法挽回。

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