Storm应用开发常用概念 Topology 拓扑是一个计算流图。其中每个节点包含处理逻辑，而节点间的连线则表明了节点间的数据是如何流动的。 Spout 在一个Topology中产生源数据流的组件。通常情况下Spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为Topology内部的源数据。

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准备Storm应用开发环境 准备Storm应用开发和运行环境 导入并配置Storm样例工程 父主题： Storm开发指南（普通模式）

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1:28443/web”。 选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Storm”，单击进入Storm WebUI。 在Storm UI中单击word-count应用，查看应用程序运行情况，如图1所示。 图1 Storm应用程序执行界面 Topology stats统计了最近各个不同时间段的算子之间发送数据的总数据量。

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参考获取 MRS 应用开发样例工程，获取样例代码解压目录中“src\storm-examples”目录下的样例工程文件夹storm-examples并将storm-examples导入到IntelliJ IDEA开发环境，参见准备Storm应用开发环境。 在Linux环境下安装Storm客户端。 集群的Master节

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Storm-HDFS开发指引 操作场景 本章节只适用于Storm和HDFS交互的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 应用开发操作步骤 确认Storm和HDFS组件已经安装，并正常运行。 将storm-examples导入到IntelliJ IDEA开发环境，请参见准备Storm应用开发环境。

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Storm Flux开发指引 操作场景 本章节只适用于Storm组件使用Flux框架提交和部署拓扑的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 Flux框架是Storm提供的提高拓扑部署易用性的框架。通过Flux框架，用户可以使用yaml文件来定义和部署拓扑，并且最终通过storm

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1:28443/web”。 选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Storm”，单击进入Storm WebUI。 在Storm UI中单击word-count应用，查看应用程序运行情况，如图1所示。 图1 Storm应用程序执行界面 Topology stats统计了最近各个不同时间段的算子之间发送数据的总数据量。

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Storm-JDBC开发指引 操作场景 本文档主要说明如何使用开源Storm-JDBC工具包，完成Storm和JDBC之间的交互。Storm-JDBC中包含两类Bolt：JdbcInsertBolt和JdbcLookupBolt。其中，JdbcLookupBolt主要负责从数据库

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时间而定，步骤如下： 在安装好的storm客户端目录的“Storm/storm-1.2.1/conf/storm.yaml”文件尾部新起一行添加如下内容： topology.auto-credentials: - org.apache.storm.security.auth.kerberos

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erberos认证的集群，只有属于“stormadmin”或“storm”的用户可以查看所有拓扑。 storm list 执行以下命令，删除Storm中的拓扑。 storm kill 拓扑名称 父主题： 使用Storm

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Storm与其他组件的关系 Storm，提供实时的分布式计算框架，它可以从数据源（如Kafka、TCP连接等）中获得实时消息数据，在实时平台上完成高吞吐、低延迟的实时计算，并将结果输出到消息队列或者进行持久化。Storm与其他组件的关系如图1所示： 图1 组件关系图 Storm和Streaming的关系

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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Storm应用开发常用概念 Topology 拓扑是一个计算流图。其中每个节点包含处理逻辑，而节点间的连线则表明了节点间的数据是如何流动的。 Spout 在一个Topology中产生源数据流的组件。通常情况下Spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为Topology内部的源数据。

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准备Storm应用开发环境 Storm应用开发环境简介 准备Eclipse与JDK 准备Linux客户端环境 导入并配置Storm样例工程 父主题： Storm开发指南

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Storm应用开发常见问题 Storm接口介绍 Storm-Kafka开发指引 Storm-JDBC开发指引 Storm-HDFS开发指引 Storm-OBS开发指引 Storm-HBase开发指引 Flux开发指引 父主题： Storm开发指南

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Storm-Kafka开发指引 操作场景 本文档主要说明如何使用Storm-Kafka工具包，完成Storm和Kafka之间的交互。包含KafkaSpout和KafkaBolt两部分。KafkaSpout主要完成Storm从Kafka中读取数据的功能；KafkaBolt主要完成Storm向Kafka中写入数据的功能。

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截止时间而定，步骤如下。 在安装好的storm客户端目录的Storm/storm-0.10.0/conf/storm.yaml文件尾部新起一行添加如下内容。 topology.auto-credentials: - backtype.storm.security.auth.kerberos

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常运行。MRS集群管理员需要根据企业安全要求，为Storm业务用户配置独立的密码策略。 如果不为Storm业务用户配置独立的密码策略，在修改业务用户密码以后，可以删除旧的拓扑并重新提交，使拓扑继续运行。 对系统的影响 为Storm业务用户配置独立的密码策略后，此用户将不受Manager界面上的“密码策略”配置影响。

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在IDEA中提交Storm拓扑 操作场景 Storm支持IntelliJ IDEA远程提交拓扑，目前样例代码中仅WordCountTopology支持远程提交，其他拓扑想实现远程提交，请参考WordCountTopology实现远程提交函数。 前提条件 已执行打包Storm样例工程应用。

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参考获取MRS应用开发样例工程，获取样例代码解压目录中“src\storm-examples”目录下的样例工程文件夹storm-examples并将storm-examples导入到IntelliJ IDEA开发环境，参见准备Storm应用开发环境。 在Linux环境下安装Storm客户端。 集群的Master节

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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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