Storm 基础入门

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。

Apache Storm DRPC基础示例是指在Apache Storm分布式实时计算系统中演示DRPC（分布式远程过程调用）功能的基本用法。DRPC允许在Storm集群上执行分布式远程过程调用，实现高并发、低延迟的数据处理。服务器端部署在多台机器组成的Storm集群上，提供高可用性和可扩展性。客户端通过网络接口调用DRPC服务，与集群中的服务器进行交互，发送请求并接收处理结果。

本篇将带您学习Storm的入门知识，提供100%可运行的示例代码。无论是新手还是想快速上手的开发者，都能通过掌握Storm的基本操作。本指南将从环境配置到运行示例逐步解析，确保代码可以在您的环境中100%顺利运行。 步骤 安装与配置：确保您拥有最新版本的Java和Maven，下载并配置Storm。 创建简单拓扑：使用示例代码演示拓扑结构的搭建，包括Spout和Bolt的基本配置。 运行与调试：运行代码并通过Storm UI观察任务状态与性能，帮助您更好地理解数据流的运作过程。 示例代码已完整测试，确保100%可运行，适合新手迅速掌握Storm的核心功能。

Storm是一个分布式、可靠且容错的系统，专门用于处理数据流。它由多种组件组成，每个组件负责简单的特定处理任务。Storm集群的输入数据流由一个名为spout的组件处理，然后传递给称为bolt的组件进行进一步转换或存储。整个Storm集群可以看作是一系列bolt组件的链条，每个组件都对数据进行某种形式的转换。技术进步推动下，Storm正逐步成为处理实时数据流的首选平台。

Hadoop 基础学习资料，涵盖 Hadoop 架构、生态系统、大数据处理技术。深入理解 Hadoop 的原理和应用。

sqlite3以其小巧、高速著称。我整理了一些学习笔记，以便快速了解和使用sqlite3。

档提供有关 Oracle 数据库的基本概念和技术的全面概述，涵盖基础架构、数据类型、查询和表操作等方面。

学习Oracle的基础入门练习

学习Hadoop的基础知识。