Apache Storm是一个开源的分布式实时计算系统，可以用于处理大规模的实时数据流。它可以在容错的、弹性的集群中进行分布式实时计算，并提供了丰富的库和工具来处理和分析数据流。本文将介绍如何入门使用Apache Storm。
直到最近，我们都和许多公司一样在基于 Java 或 Scala 的那几种技术（包括 Apache Spark、Storm 和 Kafka）中选一种来构建我们的数据管道。但 Java 是一种非常冗长的语言，因此用 Java 编写这些管道时需要大量样板代码。例如，bean 类这么简单的东西也需要编写多个常规的 getter 和 setter 以及多个构造器和 / 或构建器。一般来说，哈希和相等方法必须用一种很平常但啰嗦的方式覆盖掉。此外，所有函数参数都需要检查是否为“null”，为此需要多个污染代码的分支运算符。分析哪些函数参数可以或不可以为“null”是非常耗时的（而且很麻烦！）。
Storm是什么 Storm 是一个分布式数据流处理系统，用于大规模数据的实时处理。 例如用户在购物网站中会产生很多行为记录，如浏览、搜索感兴趣的商品，就可以使用Storm对这些行为记录进行实时分析处
Apache Skywalking(Incubator) 专门为微服务架构和云原生架构系统而设计并且支持分布式链路追踪的APM系统。Apache Skywalking(Incubator)通过加载探针的方式收集应用调用链路信息，并对采集的调用链路信息进行分析，生成应用间关系和服务间关系以及服务指标。Apache Skywalking (Incubating)目前支持多种语言，其中包括Java，.Net Core，Node.js和Go语言。
ZCache 是中通下一代缓存服务平台，实现多种缓存类型自动部署，提供 Proxy 访问层，通过 Proxy 层提供指令限制、访问权限、限流、分片处理等功能，通过自研 K8s Operator 实现自动部署与故障转移，实现集群的高可用，提供完善统计、监控、运维功能、减少运维成本和误操作，提高机器的利用率，提供灵活的伸缩性，方便用户接入缓存服务。
Turf.js是JavaScript 空间分析库，由Mapbox 提供，Turf 实现了
洋哥YARN和HDFS实践系列大作，这是第三篇，前面两篇分别是： Yarn【label-based scheduling】实战总结（二） Yarn【label-based scheduling】实战总结（一） 1.1 机架感知(RackAwareness)概述 通常，大型Hadoop集群会分布在很多机架上。在这种情况下， -- 希望不同节点之间的通信能够尽量发生在同一个机架之内，而不是跨机架。 -- 为了提高容错能力，名称节点会尽可能把数据块的副本放到多个机架上。 综合考虑这两点的基础上Hadoop
在微服务架构中，服务之间会相互交互以实现某些业务能力。例如，服务A为了完成某项工作，会调用服务B以获取某些数据协助其完成工作。
一个有向图（或有向图）是一组顶点和一组有向边，每条边连接一个有序对的顶点。我们说一条有向边从该对中的第一个顶点指向该对中的第二个顶点。对于 V 个顶点的图，我们使用名称 0 到 V-1 来表示顶点。
概述：从本节开始，博文中会陆陆续续更新一些有关geotools相关的文章。本节讲述的是geotools的开胃菜，打开本地shp文件，并在窗口中显示。
大家好，很高兴你对Zabbix感兴趣。Zabbix是企业级开源监控工具，已经连续两年被誉为Gartner客户之选。本演示视频是为了帮助大家更好地了解Zabbix监控解决方案，让你对Zabbix核心特性和功能有整体认识。我们将向您介绍Zabbix使用界面以及监控的基本概念。希望你会有所收获。欢迎使用Zabbix来监控！
通信底层需要底层能够传输字节码和电子信号的物理层完成， 在 TCP 协议出现之间，需要服务自己处理通信的连接，丢包，乱序，重试等一系列问题。也就是说服务实现过程中，需要考虑网络传输的问题。
翻译自 Infrastructure as Code or Cloud Platforms — You Decide! 。
Storm 中的 tuple可以包含任何类型的对象。由于Storm 是一个分布式系统，所以在不同的任务之间传递消息时Storm必须知道怎样序列化、反序列化消息对象。
工程化一路走到底,必不可少要接触后端和CI/CD; 所以相关的技术都要有所了解. 比如K8S,Jenkins,Nginx,Docker,SQL等等. 我就以我们公司内的技术栈来整理会用到的; 其他不多说,我们直入主题!!
在以前很多人可能听过拓扑排序，但可能认为它太难而不愿接触学习，也不清楚是排啥序的，然而拓扑排序实际很简单，生活中也很常用，面试笔试也会遇到,所以掌握拓扑排序已是必要的！
Web渗透技术的核心是发现Web漏洞，发现漏洞有手工和软件自动化扫描两种方式。对于用户验证漏洞、用户凭证管理问题、权限特权及访问控制漏洞、缓存漏洞、跨站脚本漏洞、加密漏洞、路径切换漏洞、代码注入漏洞、配置漏洞、数据和信息泄露、输入验证码漏洞、操作系统命令脚本注入、资源管理漏洞、SQL注入等常见Web漏洞，都可以通过Web扫描器进行扫描。
腾讯微服务观测平台 TSW（Tencent Service Watcher，以下简称 TSW）是一款分布式架构链路追踪中间件，用于提供云原生服务可观察性解决方案。TSW 能够追踪到分布式架构中的上下游依赖关系，绘制拓扑图，为您提供多维度调用监控与统计，助您掌控系统关键指标，及时发现错误调用与性能瓶颈。TSW 还支持各类主流框架与协议，兼容业界通用的 Opentracing 标准，拥抱开源生态，支持多种主流编程语言。
微服务发展的这几年，新的技术和概念层出不穷，这些技术的引入本质上都是在围绕服务稳定性和业务开发效率提升，最近两年服务网格越来越被广大的微服务用户所认知。
要知道，将现有的代码库迁移到现代或者更有效的语言，如 Java 或 c + + ，需要精通源语言和目标语言，而且无论是金钱还是时间耗费都十分高昂。
1.Hadoop的MapReduce与Storm的topology有什么不一样的地方？ 2.Nimbus与hadoop的jobtracer作用是否类似？ 3.Nimbus和Supervisor之间的所有协调工作有谁来完成？ 4.一个topology由哪两部分组成？ 5.Storm HA模式如果机器意外停止，是如何处理任务的？ 6.storm如何运行一个topology 7.Spout类里面最重要的方法是nextTuple，它的作用是什么？ 8.Storm里面有几种种类型的stream gro
实现图的深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）和拓扑排序是图论中重要的算法。在Java中，我们可以使用邻接表或邻接矩阵表示图，并利用递归或栈来实现深度优先搜索算法。下面将详细介绍如何使用Java实现图的深度优先搜索和拓扑排序算法。
在2010年前后，也就是十几年前，C#是GIS开发中一种非常流行的编程语言。当时Web GIS刚刚兴起，C#、ASP.NET Web Forms和ASP.NET MVC被用来构建Web GIS门户和地图服务。我们应用C#开发GIS服务器端组件，如地理编码服务、空间数据库接口和地图服务，这些服务可以在多个客户端应用程序共享。利用C#的强大数据处理能力，可以编写复杂的GIS数据处理和分析脚本，包括空间查询、拓扑分析和地理统计分析。后来我们逐步开始深入应用Skyline，便基于Skyline应用C#进行GIS开发。
最近因为工作需要，需要找一个功能完善的云原生应用平台，经过自己筛选和朋友推荐，剩下 KubeSphere 和 Rainbond，这两个产品都是基于 Kubernetes 之上构建的云原生应用平台，功能都非常强大，但产品定位和功能侧重不同，本文将介绍我在选型过程中从各维度对比两款产品的过程记录。
[左神java代码](https://github.com/algorithmzuo/weekly-problems/blob/main/src/class_2022_04_2_week/Code04_AllJobFinishTime.java)
MySQL 资源列表，内容包括：分析工具、备份、性能测试、配置、部署、GUI 等。 分析工具 性能，结构和数据分析工具 Anemometer - 一个 SQL 慢查询监控器。 innodb-ruby - 一个对 InooDB 格式文件的解析器，用于 Ruby 语言。 innotop - 一个具备多种特性和可扩展性的 MySQL 版 ‘top’ 工具。 pstop - 一个针对 MySQL 的类 top 程序，用于收集，汇总以及展示来自 performance_schema 的信息。 mysql-statsd
完成前期调研后开始编写测试方案，测试方案主要是将前期调研内容提炼，为后续的测试准备和测试执行提供指导。
最近因为工作需要，需要找一个功能完善的云原生应用平台，经过自己筛选和朋友推荐，剩下 KubeSphere和Rainbond ，这两个产品都是基于 Kubernetes 之上构建的云原生应用平台，功能都非常强大，但产品定位和功能侧重不同，本文将介绍我在选型过程中从各维度对比两款产品的过程记录。
nohup ./storm nimbus 1>/dev/null 2>&1 &
我们的产品需要对来自不同数据源的大数据进行采集，从数据源的多样化以及处理数据的低延迟与可伸缩角度考虑，需要选择适合项目的大数据流处理平台。 我最初列出的候选平台包括Flume、Flink、Kafka Streaming以及Spark Streaming。然而对产品架构而言，这个技术选型的决策可谓举足轻重，倘若选择不当，可能会导致较大的修改成本，须得慎之又慎。 我除了在项目中曾经使用过Flume、Kafka以及Spark Streaming之外，对其余平台并不甚了解。即便是用过的这几个平台，也了解得比较
[左神java代码](https://github.com/algorithmzuo/algorithmbasic2020/blob/master/src/class16/Code03_TopologySort.java)
CDK是结构化学信息学和生物信息学的开源Java库。 该项目由Christoph Steinbeck，Egon Willighagen与Jmol和JChemPaint的开发人员Dan Gezelter于2000年发起。迄今为止，它是在科学界广泛支持下开展的最活跃的开源化学信息学项目之一。
shlomi-noach 发起维护的 MySQL 资源列表，内容覆盖：分析工具、备份、性能测试、配置、部署、GUI 等。
阅读导读： 1.流式实时分布式计算系统有哪些共同特征，产生的背景是什么？ 2.原语设计的有哪些要点？ 3.元语设计中Spark、storm是如何设计的？ 4.Storm有哪六种消息分发模式？ 流式实时分布式计算系统在互联网公司占有举足轻重的地位，尤其在在线和近线的海量数据处理上。在线系统负责处理在线请求，因此低延时高可靠是核心指标。在线系统是互联网公司的核心，系统的好坏直接影响了流量，而流量对互联网公司来说意味着一切。在线系统使用的数据是来自于后台的计算系统产生的。
自从工作之后,我开始进行笔记记录,这是一个很棒的习惯.我曾经使用过 EDiary Evernote Onenote Wiz 麦库等,都是一些不错的笔记软件,但是都有一些各式各样的问题,不能满足我的使用.
GeaFlow Console平台提供了图数据研发能力，包括了对点、边、图、表、函数、任务的管理功能， 为了让用户更好的管理元数据信息，同时也便于用户对图计算进一步地了解。通过对这些研发资源的管理，用户可以方便地、白屏化地创建、修改、删除这些元数据，也可以很方便地查看当前租户下所拥有的数据资产概览及详情，从而更多关注于业务逻辑的实现。
软件定义网络（Software-defined networking，SDN），一种新的网络架构。SDN 提出的控制与转发平面分离、网络状态集中控制、支持软件编程等理念并不是什么新鲜事，但是长久以来一直没有非常突破性的进展。
2021-10-27：课程表。你这个学期必须选修 numCourses 门课程，记为 0 到 numCourses - 1 。在选修某些课程之前需要一些先修课程。 先修课程按数组 prerequisites 给出，其中 prerequisitesi = ai, bi ，表示如果要学习课程 ai 则 必须 先学习课程 bi 。例如，先修课程对 0, 1 表示：想要学习课程 0 ，你需要先完成课程 1 。请你判断是否可能完成所有课程的学习？如果可以，返回 true ；否则，返回 false 。力扣207。
在了解hdfs负载均衡时，需要获取DataNode情况，包括每个DataNode磁盘使用情况，获取到数据不均衡，就要做负载均衡处理。做负载均衡就要考虑热点数据发送到哪里去，集群服务器配置是否相同，机架使用情况等。
随着微服务架构的流行，一次请求往往需要涉及到多个服务，需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具，以便发生故障的时候，能够快速定位和解决问题。
随着近年来DevOps的兴起，软件的迭代速度逐步加快，开发架构逐步微服务化，部署也逐步走向轻量级容器化。而测试作为衔接开发与运维的重要一环，承担着保障软件质量的重责。因此在IT工作模式改革和信息技术革新的今天，软件测试也正在掀起关于效能与质量的改革浪潮。
随着微服务架构的流行，客户端发起的一次请求可能需要涉及到多个或 N 个服务，致使我们对服务之间的监控和排查变得更加复杂。
Flink内置了一些基本数据源和接收器，并且始终可用。该预定义的数据源包括文件，目录和插socket，并从集合和迭代器摄取数据。该预定义的数据接收器支持写入文件和标准输入输出及socket。
Storm的官方网址：http://storm.apache.org/index.html 1:集群部署的基本流程(基本套路)： 集群部署的流程：下载安装包、解压安装包、修改配置文件、分发安装
2022-06-25：给定一个正数n, 表示有0~n-1号任务，给定一个长度为n的数组time，timei表示i号任务做完的时间，给定一个二维数组matrix，matrixj = {a, b} 代表：a任务想要开始，依赖b任务的完成，只要能并行的任务都可以并行，但是任何任务只有依赖的任务完成，才能开始。返回一个长度为n的数组ans，表示每个任务完成的时间。输入可以保证没有循环依赖。来自美团。3.26笔试。答案2022-06-25：拓扑排序基础上做动态规划。代码用rust编写。代码如下：fn main() {
Skywalking有多种使用方式，目前最流行(也是最强大)的使用方式是基于Java agent的。
skywalking 是一个优秀的国产开源框架，2015年由个人吴晟（华为开发者）开源 ，2017年加入 apache 孵化器。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
腾讯会议
