Storm是Twitter开源的一个类似于Hadoop的实时数据处理框架，它原来是由BackType开发，后BackType被Twitter收购，将Storm作为Twitter的实时数据分析系统。
实时数据处理的应用场景很广泛，例如商品推荐，广告投放，它能根据当前情景上下文（用户偏好，地理位置，已发生的查询和点击等）来估计用户点击的可能性并实时做出调整。
实时数据处理的应用场景很广泛，例如商品推荐，广告投放，它能根据当前情景上下文（用户偏好，地理位置，已发生的查询和点击等）来估计用户点击的可能性并实时做出调整。
2024/8/9 12:57:03
19.25MB
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ApacheStorm（apache-storm-2.3.0-src.zip源码）是一个免费的开源分布式实时计算系统。
ApacheStorm可以轻松可靠地处理无限制的数据流，实时处理就像Hadoop进行批处理一样。
ApacheStorm很简单，可以与任何编程语言一起使用，而且使用起来非常有趣！ApacheStorm有很多用例：实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式RPC、ETL等等。
ApacheStorm速度很快：基准测试显示每个节点每秒处理超过一百万个元组。
它具有可扩展性、容错性，保证您的数据将得四处理，并且易于设置和操作。
ApacheStorm与您已经使用的队列和数据库技术集成。
ApacheStorm拓扑使用数据流并以任意复杂的方式处理这些流，根据需要在计算的每个阶段之间对流进行重新分区。
在教程中阅读更多内容。
ApacheStorm可以轻松可靠地处理无限制的数据流，实时处理就像Hadoop进行批处理一样。
ApacheStorm很简单，可以与任何编程语言一起使用，而且使用起来非常有趣！ApacheStorm有很多用例：实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式RPC、ETL等等。
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它具有可扩展性、容错性，保证您的数据将得四处理，并且易于设置和操作。
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ApacheStorm拓扑使用数据流并以任意复杂的方式处理这些流，根据需要在计算的每个阶段之间对流进行重新分区。
在教程中阅读更多内容。
2016/11/13 21:51:24
55.72MB
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ApacheStorm（apache-storm-2.3.0-src.tar.gz源码）是一个免费的开源分布式实时计算系统。
ApacheStorm可以轻松可靠地处理无限制的数据流，实时处理就像Hadoop进行批处理一样。
ApacheStorm很简单，可以与任何编程语言一起使用，而且使用起来非常有趣！ApacheStorm有很多用例：实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式RPC、ETL等等。
ApacheStorm速度很快：基准测试显示每个节点每秒处理超过一百万个元组。
它具有可扩展性、容错性，保证您的数据将得四处理，并且易于设置和操作。
ApacheStorm与您已经使用的队列和数据库技术集成。
ApacheStorm拓扑使用数据流并以任意复杂的方式处理这些流，根据需要在计算的每个阶段之间对流进行重新分区。
在教程中阅读更多内容。
ApacheStorm可以轻松可靠地处理无限制的数据流，实时处理就像Hadoop进行批处理一样。
ApacheStorm很简单，可以与任何编程语言一起使用，而且使用起来非常有趣！ApacheStorm有很多用例：实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式RPC、ETL等等。
ApacheStorm速度很快：基准测试显示每个节点每秒处理超过一百万个元组。
它具有可扩展性、容错性，保证您的数据将得四处理，并且易于设置和操作。
ApacheStorm与您已经使用的队列和数据库技术集成。
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在教程中阅读更多内容。
2016/7/9 10:52:24
41.11MB
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ApacheStorm（apache-storm-2.3.0.zip）是一个免费的开源分布式实时计算系统。
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ApacheStorm很简单，可以与任何编程语言一起使用，而且使用起来非常有趣！ApacheStorm有很多用例：实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式RPC、ETL等等。
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2020/8/2 23:26:50
305.04MB
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ApacheStorm（apache-storm-2.3.0.tar.gz）是一个免费的开源分布式实时计算系统。
ApacheStorm可以轻松可靠地处理无限制的数据流，实时处理就像Hadoop进行批处理一样。
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ApacheStorm速度很快：基准测试显示每个节点每秒处理超过一百万个元组。
它具有可扩展性、容错性，保证您的数据将得四处理，并且易于设置和操作。
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2018/5/9 13:52:10
304.62MB
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ApacheStorm2.1.0版本（源码）Apache维护项目，由Twitter开源官方原版编译模块时运用官网下载过慢保留备用
2021/11/7 11:50:07
10.74MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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