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《Storm分布式实时计算模式》——3.7 执行topology

本节书摘来自华章计算机《Storm分布式实时计算模式》一书中的第3章,第3.7节,作者:(美)P. Taylor Goetz Brian O’Neill 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.7 执行topology OutbreakDetectionTopology类有下列方法: https://yqfile.alicdn.com/f60f4a59d0169ba5d18c37d5992d18f5c1b86bfd.png " > 执行这个方法会将topology部署到本地集群中。spout会立即开始发送疾病事件,由Count aggregator收集计数。OutbreakDetector类中的阈值故意设置得很小,这样计数很快就超过阈值,这时程序结束,输出如下日志: 注意当数据批次成功处理完成时会通知到coordin

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一篇来自麦肯锡公司的报告曾指出,直到2009年底,那些拥有超过1000位雇员的公司已经存储了他们客户的日常生活中超过200万亿字节的数据。 在过去的四年里,社交媒体上数据的暴增,增加了这一惊人的存储数据量:上万亿条推特消息,数十亿个Facebook里的“赞”,还有更多数量的Foursquare(签到应用的鼻祖)“签到”。还有Instagram和Pinterest也为海量的信息数据做了贡献。光是社交媒体所收集的数据,其数目已足够惊人。 社会媒体加快创新的步伐、促进成本的节约并加强品牌间的大规模合作。在每一个行业,公司都在使用这些平台来经营和提升他们的服务和产品的质量,并监测其用户们对于他们品牌的反馈。 社交媒体与大数据的结合将达到一个全新的技术水平。 Facebook 作为一个在近五年里积累了超过12亿全球用户的主流网络平台,Facebook存储了大量的用户数据,这使它成为一个巨大的“数据乐园”。 2015年社交媒体市场营销行业报告指出,Facebook在众多社交平台中独占鳌头。 我们每天都推送给Facebook数据库成堆的信息:100亿条Facebook消息被发布、45亿个“赞”被点击...

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