一Storm安装环境请首先确认安装jdk,python等1,ZeroMQ安装官网下载stable版本，本例：wgethttp://www.download.zeromq.org/zeromq4.0.5.tar.gz(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.do

转自：http://www.sohu.com/a/142553677\_804130(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.sohu.com%2Fa%2F142553677_804130)引言随着大数据时代的来临，大数据产品层出不穷。我们最近也对一款业内非常火的大

Storm系列（二）实时平台介绍本章中的实时平台是指针对大数据进行实时分析的一整套系统，包括数据的收集、处理、存储等。一般而言，大数据有4个特点:Volumn(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)，因此针对大数据的实时平台有以下特点。延退：高延

奇技指南本文由360系统部大数据计算平台负责人张馨予，在FlinkChina线下社区Meetup的演讲整理而成，首发于高可用架构公众号。作者：张馨予，360大数据计算平台负责人。北京邮电大学硕士，2015年加入360系统部，一直致力于公司大数据计算平台的易用性、稳定性和性能优化的研发工作。目前主要负责Flink的研发，完成公

Flume可以应用于日志采集.在本次的介绍中,主要用于采集应用系统的日志,将日志输出到kafka,再经过storm进行实施处理.我们会一如既往的光顾一下flume的官网,地址如下:flume官网(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fflume.apache.org%2F

本文由  网易云(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fwww.163yun.com%2F%3Ftag%3DM_cnblogs_9010969)发布。本文内容接上一篇Apache流框架Flink，SparkStreaming，Storm对比分析（一）(https

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/2cec00eb2dccf5fdec8def77207da253a86.jpg)1.背景ApacheFlink和ApacheStorm是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中ApacheStorm（以下简称“Storm”）在美团点评实时

HUE通过oozie工作流执行shell脚本2018年01月17日16:20:38阅读数：217!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/9a1eae74ef4af985291a2a47b8e62ec7dc4.png)首先上传对应的jar包和storm.sh脚本

Hadoop，Spark和Storm博客分类：分布式计算大数据我们都知道hadoop，可是还会各种各样的技术进入我们的视野：Spark，Storm，impala，让我们都反映不过来。为了能够更好的架构大数据项目，这里整理一下，供技术人员，项目经理，架构师选择合适的技术，了解大数据各种技术之间的关系，选择合适的语言。我们可以带着下面问题来阅读

1\.Trident入门Trident\　三叉戟　storm高级抽象，支持有状态流处理；　好处是确保消费被处理一次；　以小批次方式处理输入流，得到精准一次性处理 ；　不再使用bolt，使用functions、aggreates、filters以及states。　TridentT