Storm学习

悠悠 2022-03-16 09:22 186阅读 0赞

**目录：**

1.  Storm介绍
2.  Storm应用场景
3.  Storm安装 - 伪分布式安装
4.  Storm节点介绍
5.  Storm核心组件
6.  Storm开发
7.  Storm集群架构
8.  工作流程
9.  Storm集群搭建
10. 大数据平台技术衔接

## ##

### 一.Storm介绍 ###

*  Storm最初由Nathan Marz和BackType的团队创建。BackType是一家社交分析公司。后来，Storm被收购，并通过Twitter开源。在短时间内，Apache Storm成为分布式实时处理系统的标准，允许您处理大量的数据，类似于Hadoop。Apache Storm是用Java和Clojure写的。它仍然是实时分析的领导者。
 *  Apache Storm是一个分布式实时大数据处理系统。
 *  Storm设计用于在容错和水平可扩展方法中处理大量数据。它是一个流数据框架，具有最高的摄取率。

**好处：**

1.  Storm是开源的，强大的，用户友好的。它可以用于小公司和大公司。
2.  Storm是容错的，灵活的，可靠的，并且支持任何编程语言。
3.  允许实时流处理。
4.  Storm是令人难以置信的快，因为它具有巨大的处理数据的力量。
5.  Storm可以通过线性增加资源来保持性能，即使在负载增加的情况下。它是高度可扩展的。
6.  Storm在几秒钟或几分钟内执行数据刷新和端到端传送响应取决于问题。它具有非常低的延迟。
7.  Storm有操作智能。
8.  Storm提供保证的数据处理，即使群集中的任何连接的节点死或消息丢失。

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### 二.Storm应用场景 ###

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lpZ3VhbmdfODIw_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

## ##

### 三.Storm安装：linux系统下安装 ###

先看官方文档：[http://storm.apache.org/][http_storm.apache.org]，如下，所以需要先安装与Storm对应的zookeep、Java、python

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lpZ3VhbmdfODIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

**安装步骤：**

1.  安装Java
2.  安装ZooKeeper
3.  安装python  
    安装教程：[http://www.runoob.com/python/python-install.html][http_www.runoob.com_python_python-install.html]  
      
    安装完成后，检验python是否安装成功：  
    ![20190320155433670.png][]
4.  注意：
    
    1.  如果执行 ./configure（检查编译环境）出现错误（包含很多no的情况），如下图，是因为没有安装插件，也可以提前执行  
        yum install -y gcc-c++  
        插件安装成功后，再次运行 ./configure  
        ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lpZ3VhbmdfODIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]
    2.  退出python，需要执行exit();
5.  安装Apache Storm：参考[storm安装及简单操作][storm]
    
    1.  下载strom  
        ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lpZ3VhbmdfODIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]
    2.  上传、解压
    3.  配置环境变量  
        ![20190228110006636.png][]
    4.  修改`conf/storm.yaml`（storm是用 python写的，所以特别注意空格，配置文件中少了空格或者多了控制都会运行出错）  
        ![20190228110354509.png][]
    5.      storm.zookeeper.servers:
                 - "127.0.0.1:"
            #
            # nimbus.seeds: ["host1","host2","host3"]
            nimbus.host:"127.0.0.1"
            # storm.zookeeper.port: 2181可写可不写，如果zookeeper端口不是2181就必须写了
            storm.zookeeper.port: 2181
            storm.local.dir: "xxxx/apache-storm-1.x.x"
            
            supervisor.slots.ports:
              - 6700
              - 6701
              - 6702
              - 6703
    6.  启动：先启动zookeeper，再启动storm  
        启动storm（以下三步）  
        ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lpZ3VhbmdfODIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]
    7.  输入jps  
        ![20190320160148607.png][]

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### 四.Storm节点介绍 ###

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lpZ3VhbmdfODIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

**Storm组件介绍**

*  Nimbus：主节点，用于相应分布在集群的节点分配任务和检测故障
 *  Supervisor：工作节点，用于接听工作指派并基于要求运行工作进程。
 *  Zookeeper：完成Supervisor和Nimbus之间协调的服务。

### 五.Storm核心组件 ###

Apache Storm从一端读取实时数据的原始流，并将其传递通过一系列小处理单元，并在另一端输出处理/有用的信息。

下图描述了Apache Storm的核心组件。  
![核心理念][core_concept.jpg]

**Storm核心概念**

1.  Spout（数据源）
    
    1.  Spout是Topology中的消息生产者（即tuple的创造者）
    2.  流的源。通常，Storm从原始数据源（如Twitter Streaming API，Apache Kafka队列，Kestrel队列等）接受输入数据。否则，您可以编写spouts以从数据源读取数据。
    3.  “ISpout”是实现spouts的核心接口，一些特定的接口是IRichSpout，BaseRichSpout，KafkaSpout等。
    4.  可以发射多个流。  
        ![20190423185601767.png][]
2.  Stream（被处理的数据）
    
     *  Storm核心的抽象概念是“流”。流是一个分布式 并行创建和处理的连续元组（tuple）。
     *  流是元组的无序序列。
     *  消息流Tuple中的每个字段都有一个名字，并且不同Tuple对应的字段类型必须相同。
     *  每个消息流在定义时都会分配一个ID。
3.  Tuple（数据单元）
    
    1.  Tuple是Storm中的主要数据结构，并且是Storm中使用的最简单单元、数据模型和元组。
    2.  它是有序元素的列表。默认情况下，Tuple支持所有数据类型。通常，它被建模为一组逗号分隔的值，并传递到Storm集群。  
        ![20190423185925555.png][]
4.  Bolt（处理者）
    
    1.  Bolts是逻辑处理单元，接收Spout发出元组Tuple后处理数据的组件，所有的消息处理逻辑都封装在Bolt中。Bolt负责处理数据流并产生新的输出流。
    2.  Bolts可以执行过滤，聚合，加入，与数据源和数据库交互的操作。Bolts接收数据并发射到一个或多个Bolts。  
        ![2019042319060324.png][]
    3.  “IBolt”是实现Bolts的核心接口。一些常见的接口是IRichBolt，IBasicBolt等。
5.  Topology（是由Stream Grouping连接起来的Spout和Bolt节点网络）
    
    1.  Spouts和Bolts连接在一起，形成拓扑结构。实时应用程序逻辑在Storm拓扑中指定。简单地说，拓扑是有向图，其中顶点是计算，边缘是数据流。
    2.  简单拓扑从spouts开始。Spouts将数据发射到一个或多个Bolts。Bolt表示拓扑中具有最小处理逻辑的节点，并且Bolts的输出可以发射到另一个Bolts作为输入。
    3.  Storm保持拓扑始终运行，知道杀掉它。Apache Storm的主要工作是运行拓扑，并在给定时间运行任意数量的拓扑。  
        ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lpZ3VhbmdfODIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]
6.  Task（运行Spout和Bolt的线程）
    
    1.  Task是运行Spout或Bolt的单元，Storm执行的每个Spout和Bolt称为“任务”。
    2.  在0.8及之后的版本中，Task不再与物理线程对应，同一个Spou/Bout的Task可能会共享一个物理线程，该线程称为Executor。
    3.  每一个Spout或Bolt都是通过集群中的许多任务来执行的。每一个任务相当于一个执行线程，可以通过TopologyBuilder的setSpout方法与setBolt方法为每个Spout与Bolt设置并行数，即任务数。
7.  Worker（运行这些线程的进程）
    
    1.  Worker（工作者进程）是一个Java进程，执行拓扑的一部分任务。一个Worker进程执行一个Topology的子集，它会启动一个或者多个Executor线程来执行一个Topology的组件（Spout或Bolt）。因此，拓扑在执行时，可以跨一个或多个Worker。
    2.  不会出现一个Worker同时为多个Topology服务的情况。
8.  Stream Grouping（规则了Bolt接收何种类型数据作为输入）：数据流从Spouts流到Bolts，或从一个Bolts流到另一个Bolts。流分组控制元组在拓扑中的路由方式，并帮助我们了解拓扑中的元组流。有六个内置分组，如下所述。
    
    1.  随机分组：在随机分组中，相等数量的元组随机分布在执行Bolts的所有工人中。下图描述了结构。  
        ![随机分组][shuffle_grouping.jpg]
    2.  字段分组：元组中具有相同值的字段组合在一起，其余的元组保存在外部。然后，具有相同字段值的元组被向前发送到执行Bolts的同一进程。例如，如果流由字段“字”分组，则具有相同字符串“Hello”的元组将移动到相同的工作者。下图显示了字段分组的工作原理。  
        ![现场分组][field_grouping.jpg]
    3.  全局分组：所有流分配到Bolt的同一个任务。就是分配给ID最小的Task。  
        ![全球分组][global_grouping.jpg]
    4.  所有分组：所有分组将每个元组的单个副本发送到接收Bolts的所有实例。这种分组用于向Bolts发送信号。所有分组对于连接操作都很有用。  
        ![所有分组][all_grouping.jpg]
    5.  无分组：流不关心哪个Bolt会收到它的Tuple。
    6.  直接分组：元组生产者决定元组由哪个元组消费者接收。

## ##

### 六.Storm集群架构 ###

Apache Storm的主要亮点是，它是一个容错，快速，没有“单点故障”（SPOF）分布式应用程序。我们可以根据需要在多个系统中安装Apache Storm，以增加应用程序的容量。

让我们看看Apache Storm集群如何设计和其内部架构。下图描述了集群设计。  
![动物园管理员框架][zookeeper_framework.jpg]

Apache Storm有两种类型的节点，Nimbus（主节点）和Supervisor（工作节点）。Nimbus是Apache Storm的核心组件。Nimbus的主要工作是运行Storm拓扑。Nimbus分析拓扑并收集要执行的任务。然后，它将任务分配给可用的supervisor。

Supervisor将有一个或多个工作进程。Supervisor将任务委派给工作进程。工作进程将根据需要产生尽可能多的执行器并运行任务。Apache Storm使用内部分布式消息传递系统来进行Nimbus和管理程序之间的通信。

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <th>组件</th> 
   <th>描述</th> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Nimbus（主节点）</td> 
   <td>Nimbus是Storm集群的主节点。集群中的所有其他节点称为工作节点。主节点负责在所有工作节点之间分发数据，向工作节点分配任务和监视故障。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Supervisor（工作节点）</td> 
   <td>遵循指令的节点被称为<strong>Supervisors</strong>。Supervisor有多个工作进程，它管理工作进程以完成由nimbus分配的任务。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Worker process（工作进程）</td> 
   <td>工作进程将执行与特定拓扑相关的任务。工作进程不会自己运行任务，而是创建执行器并要求他们执行特定的任务。工作进程将有多个执行器。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Executor（执行者）</td> 
   <td>执行器只是工作进程产生的单个线程。执行器运行一个或多个任务，但仅用于特定的spout或bolt。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Task（任务）</td> 
   <td>任务执行实际的数据处理。所以，它是一个spout或bolt。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>ZooKeeper framework（ZooKeeper框架）</td> 
   <td> <p>Apache的ZooKeeper的是使用群集（节点组）自己和维护具有强大的同步技术共享数据之间进行协调的服务。Nimbus是无状态的，所以它依赖于ZooKeeper来监视工作节点的状态。</p> <p>ZooKeeper的帮助supervisor与nimbus交互。它负责维持nimbus，supervisor的状态。</p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

Storm是无状态的。即使无状态性质有它自己的缺点，它实际上帮助Storm以最好的可能和最快的方式处理实时数据。

Storm虽然不是完全无状态的。它将其状态存储在Apache ZooKeeper中。由于状态在Apache ZooKeeper中可用，故障的网络可以重新启动，并从它离开的地方工作。通常，像monit这样的服务监视工具将监视Nimbus，并在出现任何故障时重新启动它。

Apache Storm还有一个称为Trident拓扑的高级拓扑，它具有状态维护，并且还提供了一个高级API，如Pig。我们将在接下来的章节中讨论所有这些功能。

### 七.Storm工作流程 ###

**一个工作的Storm集群应该有一个Nimbus和一个或多个supervisors。另一个重要的节点是Apache ZooKeeper，它将用于nimbus和supervisors之间的协调。**

**Apache Storm的工作流程：**

1.  最初，nimbus将等待“Storm拓扑”提交给它。
2.  一旦提交拓扑，它将处理拓扑并收集要执行的所有任务和任务将被执行的顺序。
3.  然后，nimbus将任务均匀分配给所有可用的supervisors。
4.  在特定的时间间隔，所有supervisor将向nimbus发送心跳以通知它们仍然运行着。
5.  当supervisor终止并且不向心跳发送心跳时，则nimbus将任务分配给另一个supervisor。
6.  当nimbus本身终止时，supervisor将在没有任何问题的情况下对已经分配的任务进行工作。
7.  一旦所有的任务都完成后，supervisor将等待新的任务进去。
8.  同时，终止nimbus将由服务监控工具自动重新启动。
9.  重新启动的网络将从停止的地方继续。同样，终止supervisor也可以自动重新启动。由于网络管理程序和supervisor都可以自动重新启动，并且两者将像以前一样继续，因此Storm保证至少处理所有任务一次。
10. 一旦处理了所有拓扑，则网络管理器等待新的拓扑到达，并且类似地，管理器等待新的任务。

**默认情况下，Storm集群中有两种模式：**

*  **本地模式** -此模式用于开发，测试和调试，因为它是查看所有拓扑组件协同工作的最简单方法。在这种模式下，我们可以调整参数，使我们能够看到我们的拓扑如何在不同的Storm配置环境中运行。在本地模式下，storm拓扑在本地机器上在单个JVM中运行。
    
        LocalCluster cluster=new LocalCluster();
 *  **生产模式（分布式模式）** - 在这种模式下，我们将拓扑提交到工作Storm集群，该集群由许多进程组成，通常运行在不同的机器上。如在storm的工作流中所讨论的，工作集群将无限地运行，直到它被关闭。
    
        StormSubmitter.submitTopology("xxx",conf,builder.createTopology());

### 八.Storm开发 ###

**练习.统计单词**

![20190228132139859.png][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lpZ3VhbmdfODIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lpZ3VhbmdfODIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 8][]

**详细步骤：**

1.  下载驱动包  
    ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lpZ3VhbmdfODIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 9][]
2.  创建项目，项目结构  
    ![20190228174042651.png][]
3.  在pom.xml中添加依赖包
    
        <dependency>
            	<groupId>org.apache.storm</groupId>
            	<artifactId>storm-core</artifactId>
            	<version>1.0.3</version>
            </dependency>
4.  编写代码
    
    1.  WordSpout.java
        
            package com.yiguang.storm.stormTest;
            
            import java.util.Map;
            import java.util.Random;
            
            import org.apache.storm.spout.SpoutOutputCollector;
            import org.apache.storm.task.TopologyContext;
            import org.apache.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
            import org.apache.storm.topology.base.BaseRichSpout;
            import org.apache.storm.tuple.Fields;
            import org.apache.storm.tuple.Values;
            
            public class WordSpout extends BaseRichSpout{
            	
            	private SpoutOutputCollector collector;
            	//定义一个全部的初始值
            	String[] init_data={"hello java","hello scala","hello storm"};
            
            	public void nextTuple() {
            		//1.拿到数据
            		String init_datum=init_data[new Random().nextInt(init_data.length)];
            		//2.拆分
            		String[] split=init_datum.split(" ");
            		//3.将拆分的东西发送到bolt
            		for(String str:split) {
            			collector.emit(new Values(str));
            		}
            	}
            	
            	/*在执行整个程序的时候，用于初始化方法
            	只执行一次*/
            	public void open(Map map, TopologyContext togologyContext, SpoutOutputCollector spoutOutputCollector) {
            		this.collector=spoutOutputCollector;
            		
            	}
            	//定义发射出去的Tuple的字段名是什么
            	public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer outputFieldsDeclarer) {
            		outputFieldsDeclarer.declare(new Fields("word"));
            		
            	}
            	
            }
        
         
    2.  WordBolt.java
        
            import java.util.HashMap;
            import java.util.Map;
            
            import org.apache.storm.task.OutputCollector;
            import org.apache.storm.task.TopologyContext;
            import org.apache.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
            import org.apache.storm.topology.base.BaseRichBolt;
            import org.apache.storm.tuple.Fields;
            import org.apache.storm.tuple.Tuple;
            import org.apache.storm.tuple.Values;
            
            public class WordBolt extends BaseRichBolt{
            	
            	Map<String,Long> resultMap;
            	OutputCollector collector;
            
            	public void execute(Tuple tuple) {
            		//1.拿到每一个tuple --> 值列表（多个值）
            		//拿到自己想要的值
            		String word=tuple.getStringByField("word");
            		//2.处理
            		//将拿到的值放在map中
            		//放进去之前先判断该map中是否已经存在该key
            		if(resultMap.get(word)!=null) {
            			resultMap.put(word, resultMap.get(word)+1L);
            		}else {
            			resultMap.put(word, 1L);
            		}
            		
            		//3.发射
            		collector.emit(new Values(resultMap));
            		
            	}
            
            	public void prepare(Map map, TopologyContext topologyContext, OutputCollector outputCollector) {
            		resultMap=new HashMap<String,Long>();
            		collector=outputCollector;
            		
            		
            	}
            
            	public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer outputFieldsDeclarer) {
            		outputFieldsDeclarer.declare(new Fields("resultMap"));
            		
            	}
            	
            }
        
         
    3.  PrintBolt.java
        
            import java.util.Map;
            
            import org.apache.storm.task.OutputCollector;
            import org.apache.storm.task.TopologyContext;
            import org.apache.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
            import org.apache.storm.topology.base.BaseRichBolt;
            import org.apache.storm.tuple.Tuple;
            
            public class PrintBolt extends BaseRichBolt{
            
            	public void execute(Tuple tuple) {
            		//1.拿到传递过来的值
            		Map<String,Long> resultMap=(Map<String,Long>)tuple.getValueByField("resultMap");
            		//2.处理
            		for(String key:resultMap.keySet()) {
            			System.out.println(key+"-------------"+resultMap.get(key));
            		}
            	}
            
            	public void prepare(Map arg0, TopologyContext arg1, OutputCollector arg2) {
            		// TODO Auto-generated method stub
            		
            	}
            
            	public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer arg0) {
            		// TODO Auto-generated method stub
            		
            	}
            
            }
        
         
    4.   WordTopolgy.java
        
            import java.util.HashMap;
            
            import org.apache.storm.LocalCluster;
            import org.apache.storm.shade.org.jgrapht.traverse.TopologicalOrderIterator;
            import org.apache.storm.topology.TopologyBuilder;
            
            public class WordTopology {
            	public static void main(String[] args) {
            		//1.调用主的api
            		TopologyBuilder builder=new TopologyBuilder();
            		//2.builder关联spout和bolt
            		builder.setSpout("mySpout",new WordSpout());
            		builder.setBolt("myBolt",new WordBolt()).shuffleGrouping("mySpout");
            		builder.setBolt("myPrintBolt",new PrintBolt()).shuffleGrouping("myBolt");
            		//3.发布到本地
            		LocalCluster local=new LocalCluster();
            		local.submitTopology("helloStorm", new HashMap(), builder.createTopology());
            	}
            }
        
         
5.  运行WordTopolgy.java  
    可能会返回  
    ![20190228164109539.png][]  
    重新以管理员运行eclipse  
    运行成功之后，会一直运行，不停的进行计算  
    ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lpZ3VhbmdfODIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 10][]

### 七.Storm集群搭建 ###

**详细步骤：使用3台虚拟机进行集群搭建**

1.  安装Java
2.  安装zookeeper
3.  安装python
4.  安装storm
    
    1.  下载、上传、解压、安装、配置环境变量
    2.  修改配置文件
    3.  启动zookeeper，再启动storm
    4.  在web中访问strom  
        ![20190228172245278.png][]
    5.  修改【六.Storm开发的项目】的main方法，然后将此项目打包成jar包，再storm中发布
        
        1.  修改：发布到集群  
            ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lpZ3VhbmdfODIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 11][]
        2.  打包  
            ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lpZ3VhbmdfODIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 12][]
        3.  发布  
            ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lpZ3VhbmdfODIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 13][]  
            结果：  
            ![2019022817274276.png][]
    6.  结果  
        ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lpZ3VhbmdfODIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 14][]

### 八.大数据平台技术衔接 ###

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lpZ3VhbmdfODIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 15][]

## ##

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lpZ3VhbmdfODIw_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220316/2465078e08c148f5aec585c61c5f9d0e.png
[http_storm.apache.org]: http://storm.apache.org/
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lpZ3VhbmdfODIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220316/8312f7f332b24a6499886391e221b80a.png
[http_www.runoob.com_python_python-install.html]: http://www.runoob.com/python/python-install.html
[20190320155433670.png]: /images/20220316/eed63bd4404f4d5f9a71c14710df8939.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lpZ3VhbmdfODIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20220316/8c2025917e8a4970830837569cb974e6.png
[storm]: https://www.jianshu.com/p/002bd2166cb1
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lpZ3VhbmdfODIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20220316/e22b3cbb887c41909212a9d3f1654b4b.png
[20190228110006636.png]: /images/20220316/8410265b142f4c2faf93d784a2067df9.png
[20190228110354509.png]: /images/20220316/4c680090be4d45eb9c6c2922285d278c.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lpZ3VhbmdfODIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20220316/7da3be8918ab47e4a7c2eca5b1242cb7.png
[20190320160148607.png]: /images/20220316/52ad2bf455924ccfbec2ed64d0741784.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lpZ3VhbmdfODIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20220316/56638a309b2f46739a65eb0666fd0612.png
[core_concept.jpg]: /images/20220316/4d2a6f94087241ccb65d2f20f6f68c43.png
[20190423185601767.png]: /images/20220316/58663c6193f9488ab046866079833a36.png
[20190423185925555.png]: /images/20220316/5ee372d26dc346c58cc12042ba55e03f.png
[2019042319060324.png]: /images/20220316/22912d12665a40b7bdc5c3ca8cec2a6d.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lpZ3VhbmdfODIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20220316/a00e0feb94e24a598eb132b02f577a7c.png
[shuffle_grouping.jpg]: /images/20220316/5b4b8d5ed93149898357a2c4bd1ff357.png
[field_grouping.jpg]: /images/20220316/04211c5f02694e628c17aeb952fc0564.png
[global_grouping.jpg]: /images/20220316/926da1ffb17641cfb554e2857046e192.png
[all_grouping.jpg]: /images/20220316/c2c515b616e3486f8beb3275b5e61040.png
[zookeeper_framework.jpg]: /images/20220316/a0baeee0a16c40849808486b1707c3e0.png
[20190228132139859.png]: /images/20220316/db9121d9c5954f0a8c1d40ff625008d7.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lpZ3VhbmdfODIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: /images/20220316/6b4935e944364f5e9d4574a59b64bec4.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lpZ3VhbmdfODIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]: /images/20220316/c4dc1f71863149a2a71110ffb88038c4.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lpZ3VhbmdfODIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]: /images/20220316/5bc9a85168a3452ea145ceeb01c505be.png
[20190228174042651.png]: /images/20220316/946232dd347149f2baf5a146abfff2fb.png
[20190228164109539.png]: /images/20220316/7333da6c4cdd442c9d7c870bee29b83e.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lpZ3VhbmdfODIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]: /images/20220316/381d97adb3f04d1a9aaaf40aa23aeaa5.png
[20190228172245278.png]: /images/20220316/3a06900b5cf44a0b867e25f3445bd019.png
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