Apache Storm 官方文档 —— 内部技术实现
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MaxCompute MapReduce
前言 MapReduce已经有文档，用户可以参考文档使用。本文是在文档的基础上做一些类似注解及细节解释上的工作。 功能介绍 MapReduce 说起MapReduce就少不了WordCount，我特别喜欢文档里的这个图片。比如有一张很大的表。表里有个String字段记录的是用空格分割开单词。最后需要统计所有记录中，每个单词出现的次数是多少。那整体的计算流程是 输入阶段：根据工作量，生成几个Mapper，把这些表的数据分配给这些Mapper。每个Mapper分配到表里的一部分记录。 Map阶段：每个Mapper针对每条数据，解析里面的字符串，用空格切开字符串，得到一组单词。针对其中每个单词，写一条记录<Word:单词名,Count:1> Shuffle阶段-合并排序：也是发生在Mapper上。会先对数据进行排序。比如WordCount
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Apache Storm 官方文档中文版
About 本项目是 Apache Storm 官方文档的中文翻译版，致力于为有实时流计算项目需求和对 Apache Storm 感兴趣的同学提供有价值的中文资料，希望能够对大家的工作和学习有所帮助。 虽然 Storm 的正式推出已经有好几个年头了，发行版也已经到了 1.0.x，但是目前网络上靠谱的学习资料仍然不多，很多比较有价值的资料都过时了（甚至官方网站自己的资料都没有及时更新，这大概也是发展太快的社区的通病），而较新的资料大多比较零碎，在关键内容的描述上也有些模棱两可，给初学者带来了很大的困扰。本人自己在初学 Storm 的阶段就非常痛苦，一直想有一份较系统、实用的资源来方便学习。最近借着整理工作的机会，就下定决心通过官方文档的翻译梳理出 Storm 的技术路线，于是就有了这个翻译项目。非常感谢并发编程网对本项目的支持，由于本人水平有限，翻译中仍然存在不少问题，还请大家不吝斧正。如果对本项目有任何问题，欢迎在评论中或者本项目的 Github 页面中（https://github.com/weyo/Storm-Documents）提出，另外也可以直接给本人发邮件（ivicoco a...
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