Storm学习

当我们构建好一个Topology后，将jar提交至storm nimbus，执行storm jar后，nimbus是如何获取该拓扑的呢？拓扑的提交流程又如何呢？一探究竟吧！

Storm-kafka-client 作为storm官方实现的kafka扩展包，为我们在使用 kafka 作为 storm 的数据源时提供了极大便利，那么其中相关机制是如何实现的呢？

前言 Storm是真的冷落了呀，上stack overflow上去寻求大佬帮助，终是石沉大海。不扯这些没用的。我们来大致总结一下 storm topology 优化的方法论。

Pacemaker简介: Pacemaker 是 Storm 的一个进程，用于处理来自 worker 的心跳。

本文主要结合storm官方文档，学习如何在生产集群上运行topology任务， 在生产集群上运行topologys和在本地模式运行相似，文中讲述了具体步骤以及一些常用的配置项。

这篇博客列出了在storm官方文档中提及的在storm使用过程中常见的问题及其解决方案。在实际使用中，也会遇到各式各样的问题，欢迎大家一起讨论了。

Local Mode 本地模式是一种模拟 Storm 集群的工作方式，有益于开发和测试拓扑。在本地模式运行拓扑以模拟拓扑在集群中运行。

本文主要为学习Storm 拓扑中并行度（Parallelism）的概念，以及 运行拓扑的组成部分，包括工作进程（worker）, 执行器（executors）和任务（tasks）等。

本文主要结合 storm 官方文档，介绍了 storm 命令行客户端中有可能使用的命令。包括如何通过命令启动nimbus、supervisor进程等。

主要学习官网文档中的进程容错性，当Storm 几种不同的进程发生异常导致进程死亡时，storm会发生什么。

本文已参与「掘力星计划」，赢取创作大礼包，挑战创作激励金。 主要结合官网文档Guaranteeing Message Processing，阐述了 Storm的消息保证机制。

本文主要结合storm官网文档，简要阐述了storm中的Scheduler和configuration，浅析了topology的提交过程以及storm默认调度器如何进行任务调度。

结合官网文档，总结Storm集群配置和启动步骤。在配置过程中可能遇到千奇百怪环境问题，具体问题还需结合具体日志等信息分析。

Apache Storm是一个分布式实时计算框架，适用于处理无边界的数据流。 所以说Storm是一个基于流处理的工具，也就是说可以无限制地接收流数据，并执行一定地操作来处理数据。同时，Storm也是一