Storm教程

整合性强，可与队列、数据库整合。 API简洁易用。 可扩展性好，分布式集群运行。 容错性佳，自动重启故障节点。 消息处理可靠，完整处理每个消息。 支持多种编程语言。 部署快捷，免费开源。

该文档涵盖了 Storm 的概念和架构，可帮助初学者了解 Storm 的基础知识。

Storm 配置文件：storm.yaml storm.zookeeper.servers： -- 192.168.61.130 -- 192.168.61.134 -- 192.168.61.135 nimbus.host：192.168.61.130 storm.local.dir：/data/storm/data ui.port：8080

STORM培训资料Storm简介tStorm的特点高可靠性。Storm可以保证spout发出的每条消息都能被“完全处理”，这也是直接区别于其他实时系统的地方，如S4。spout发出的消息后续可能会触发产生成千上万条消息，可以形象的理解为一棵消息树，其中spout发出的消息为树根，Storm会跟踪这棵消息树的处理情况，只有当这棵消息树中的所有消息都被处理了，Storm才会认为spout发出的这个消息已经被“完全处理”。如果这棵消息树中的任何一个消息处理失败了，或者整棵消息树在限定的时间内没有“完全处理”，那么spout发出的消息就会重发。

Storm 集群搭建指南 本指南涵盖 Storm 集群部署的完整流程，包括以下步骤： JDK 环境配置： 确保所有节点都安装了兼容版本的 Java Development Kit (JDK)。 ZooKeeper 集群部署: 部署 ZooKeeper 集群作为 Storm 的分布式协调服务。 Storm 集群部署: 在 ZooKeeper 集群的基础上，安装和配置 Storm 集群。 通过按照指南中的步骤进行操作，您将能够成功搭建一个功能完备的 Storm 集群，用于进行实时数据处理。

Storm 集群的性能取决于其组件可用的资源。 主要组件及其资源需求： Nimbus: 负责资源分配和任务调度，需要足够的内存和 CPU 资源来管理集群。 Supervisor: 负责在工作节点上启动和停止工作进程，需要足够的内存和 CPU 资源来监控工作进程。 ZooKeeper: 负责维护 Storm 集群的元数据信息，需要足够的内存和磁盘空间来存储数据。 Worker: 负责执行拓扑的任务，需要足够的内存和 CPU 资源来处理数据。 资源需求的影响因素: 拓扑复杂度: 拓扑越复杂，所需的资源就越多。 数据吞吐量: 数据吞吐量越高，所需的资源就越多。 消息大小: 消息越大，所需的网络带宽和内存就越多。 优化资源配置: 合理分配内存和 CPU 资源 根据工作负载调整 worker 数量 使用高效的数据序列化方式 优化网络配置

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

无法下载 Apache Storm 2.4.0.tar.gz 安装包的同学，请回复本帖寻求帮助。

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。

文档详尽列出了安装Storm集群的每一步操作，并提供了相应的截图说明。用户可以跟随文档内容，逐步完成集群的部署，确保每个步骤都能正确实施。