Jstorm vs Storm
Jstorm 是由Storm演化而来，在架构和实现上都有很大的相似度，并且沿用了Storm的编程接口，Storm的程序在很多版本上，可以无缝迁移到Jstorm。整体上说，Jstorm更稳定，灵活性更高，性能更高。
Jstorm 反压（Backpressure）
限流控制，又称 反压 （backpressure）， 这个概念现在在大数据中非常火爆， 尤其是最近Heron/Spark都实现了这个功能。其实在jstorm 0.9.0 时，底层netty的同步模式，即可做到限流控制， 即当接收端能处理多少tuple， 发送端才能发送多少tuple， 但随着大面积使
Jstorm 调度硬件资源cgroups
cgroups是control groups的缩写，是Linux内核提供的一种可以限制, 记录, 隔离进程组(process groups)所使用的物理资源(如：cpu,memory,IO 等等)的机制。
开篇 | 蚂蚁金服 mPaaS 服务端核心组件体系概述
经过《mPaaS 客户端架构解析》系列，我们已经对 mPaaS 的产品矩阵与具体定位有了初步认识。由本章节开始，我们将针对 mPaaS 服务端核心组件体系展开梳理和讨论，带领大家进一步认识了解 mPaaS 在服务端组件体系搭建过程中踩过的坑与相应的实践经验。
Jstorm到Flink在今日头条的迁移实践
本文内容如下：
引入Flink的背景
Flink集群的构建过程
构建流式管理平台
引入Flink的背景#
下面这幅图展示的是字节跳动公司的业务场景
首先，应用层有广告，也有AB测，也有推送和数据仓库的一些业务。
Jstorm到Flink 在今日头条的迁移实践
作者r:张光辉
导读t:本文将为大家展示字节跳动公司怎么把Storm从J storm迁移到Flink的整个过程以及后续的计划。你可以借此了解字节跳动公司引入Flink的背景以及Flink集群的构建过程。字节跳动公司是如何兼容以前的Jstorm作业以及基于Flink做一个任务管理平台的呢？本文将一一为你揭开这些神秘的面纱。
本文内容如下：
- 引入Flink的背景
- Flink集群