查询操作。 storm Storm的普通用户组，属于该组的用户拥有提交拓扑和管理属于自己的拓扑的权限。 stormadmin Storm的管理员用户组，属于该组的用户拥有提交拓扑和管理所有拓扑的权限。 supergroup 这个用户组内的用户具有HBase，HDFS和Yarn的管理员权限，并且可以使用Hive。

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组件WebUI便捷访问 大数据组件都有自己的WebUI页面管理自身系统，但是由于网络隔离的原因，用户并不能很简便地访问到该页面。 例如访问HDFS的WebUI页面，传统的操作方法是需要用户创建E CS ，使用ECS远程登录组件的UI，这使得组件的页面UI访问很是繁琐，对于很多初次接触大数据的用户很不友好。

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查看Storm应用调测结果 操作步骤 参考《访问开源组件UI界面》章节，访问Storm Web界面 。 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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本章节只适用于 MRS 产品Storm与JDBC组件间的访问。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组件已经安装，且正常运行。 下载Storm客户端，将Storm样例工程导入到Eclipse开发环境，参见导入并配置Storm样例工程。 用Wi

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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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创建一个Spout用来生成随机文本 请参见创建Storm Spout 2 创建一个Bolt用来将收到的随机文本拆分成一个个单词 请参见创建Storm Bolt 3 创建一个Blot用来统计收到的各单词次数 请参见创建Storm Bolt 4 创建topology 请参见创建Storm Topology 部

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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（安全模式）

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打包Storm样例工程应用 操作场景 通过IntelliJ IDEA导出Jar包并指定导出jar包名称，比如“storm-examples.jar”。 操作步骤 若Storm-JDBC样例需要在Windows下运行，则需要替换配置文件路径；否则，不需要执行此步骤。 在IDEA界面右键单击“jdbc

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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Strom样例工程应用。

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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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嵌入式迁移Storm业务 操作场景 该任务指导用户通过嵌入式迁移的方式在Flink的DataStream中嵌入Storm的代码，如使用Storm API编写的Spout/Bolt。 操作步骤 在Flink中，对Storm拓扑中的Spout和Bolt进行嵌入式转换，将之转换为Flink的Operator，代码示例如下：

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提交Storm拓扑失败排查思路 问题背景与现象 使用MRS流式集群，主要安装ZooKeeper、Storm、Kafka。 使用客户端命令，提交Topology失败。 可能原因 Storm服务异常。 客户端用户没有进行安全认证或者认证过期。 提交拓扑中包含storm.yaml文件和服务端冲突。

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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 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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Storm样例程序开发思路 通过典型场景，用户可以快速学习和掌握Storm拓扑的构造和Spout/Bolt开发过程。 场景说明 一个动态单词统计系统，数据源为持续生产随机文本的逻辑单元，业务处理流程如下： 数据源持续不断地发送随机文本给文本拆分逻辑，如“apple orange apple”。

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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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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应用开发环境简介 本开发指南提供了MRS产品Storm组件基于开源Storm的Eclipse样例工程和常用接口说明，便于开发者快速熟悉Storm开发。 开发环境准备分为应用开发客户端和应用提交客户端；应用开发一般是在Windows环境下进行；应用提交一般是在Linux环境下进行。

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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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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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