Java实现的舆情实时统计计算服务项目,随着技术的进步,Storm框架的持续更新使得其在数据分析和API接口服务方面发挥重要作用。项目结构包括storm-parent、storm-dao、storm-redis、storm-analysis、storm-web和storm-core,利用MySQL存储爬虫数据,Redis进行数据去重。该服务基于分布式流式计算技术,为用户提供高效的数据分析和实时统计功能。
基于Storm的实时舆情统计计算服务
相关推荐
Storm: 实时计算利器
Storm 简化了集群中实时计算的开发和扩展。它好比实时处理领域的 Hadoop,确保每条消息都被处理,并在小型集群中达到每秒百万级的处理速度。更强大的是,Storm 支持多种编程语言进行开发。
Storm
3
2024-05-08
Storm蓝图:分布式实时计算模式
Storm是一部经典书籍,详细阐述了分布式实时计算的各种模式与实践。它提供了大量的实用案例和具体操作步骤,帮助读者掌握如何在实际项目中应用Storm技术。书中包含的内容对于大数据处理、实时分析以及系统架构设计都有重要参考价值。
Storm
2
2024-07-12
线下订单处理的实时计算-Storm应用场景
在线下订单处理中,通过实时处理技术Storm,消息的处理和计算可以实现对当天订单的即时跟踪和分析。在处理销售账单和租赁明细时,系统根据条件筛选有效交易并计算总费用。同时,对卡片交易细节进行实时监控,统计消费人数并记录每笔交易的重要信息。
Storm
0
2024-08-08
基于 Storm 框架的实时热力图构建与应用
介绍如何利用 Storm 框架实时构建热力图。通过对海量数据流进行实时处理和分析,展示数据在空间上的分布趋势。文章将探讨数据预处理、实时计算、热力图生成等关键步骤,并结合实际案例阐述该技术的应用价值。
Storm
3
2024-07-01
大数据实践—Storm流计算实时异常监控
采用Storm流计算构建日志收集系统,实时汇聚日志数据,并结合离线数据分析,通过预先设定的规则对数据进行异常监测,实现实时告警和及时响应。
算法与数据结构
9
2024-04-30
Storm实时流处理流程
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。
Storm
3
2024-05-12
Storm组件-实时处理
Storm组件包含以下部分:Topology是storm中运行的一个实时应用程序。Nimbus负责资源分配和任务调度。Supervisor负责接受Nimbus分配的任务,启动和停止属于自己管理的worker进程。Worker运行具体处理组件逻辑的进程。Task是worker中每一个spout/bolt的线程。Spout在一个Topology中产生源数据流的组件。Bolt在一个Topology中接受数据然后执行处理的组件。Tuple是一次消息传递的基本单元。Stream grouping是消息的分组方法。
Storm
2
2024-07-12
Storm 实时消息处理开发
知识准备:
分布式系统概念
Storm 架构和组件
代码编写:
创建 Spout 和 Bolt
定义数据流拓扑
程序发布:
本地模式和集群模式
故障处理和监控
Storm
4
2024-04-29
深入探索实时数据处理: Storm流计算项目实战
项目概述
本项目深入探究Storm流计算框架及其生态系统,涵盖以下关键技术:
Storm: 实时数据处理的核心框架,提供分布式、高容错的流式计算能力。
Trident: Storm之上的高级抽象,简化复杂流处理拓扑的构建。
Kafka: 高吞吐量的分布式消息队列,用于可靠地传输实时数据流。
HBase: 可扩展的分布式数据库,提供实时数据的存储和检索。
CDH: Cloudera Hadoop发行版,提供Hadoop生态系统组件的集成和管理。
Highcharts: 用于创建交互式数据可视化图表,展示实时数据分析结果。
项目亮点
通过实际案例学习Storm流计算项目的设计和实现。
掌握Trident API,简化复杂流处理任务的开发。
了解Kafka、HBase等大数据技术在实时数据处理中的应用。
利用Highcharts实现实时数据的可视化分析。
目标受众
对大数据和实时数据处理感兴趣的技术人员。
希望学习Storm流计算框架的开发者。
寻求构建实时数据处理解决方案的数据工程师和架构师。
Storm
4
2024-04-29