storm starter如何在GitHub的Storm Starter中添加新类
【Storm Starter】是一个开源项目，最初托管在GitHub上，但现在已成为Apache软件基金会的一部分。这个项目主要是为了提供一个学习和入门Apache Storm的起点。Apache Storm是一个分布式实时计算系统，用于处理大规模的数据流，常用于实时数据分析、在线机器学习、持续计算以及大数据处理等领域。
Storm Starter项目包含了一系列示例代码，这些示例演示了如何使用Java编程语言来实现Storm的基本功能。通过这些示例，开发者可以了解如何设置流处理拓扑，定义数据流，以及如何处理数据。在项目中，你可能会看到诸如Bolt（处理逻辑的组件）和Spout（数据源）的概念，这些都是构建Storm拓扑的核心元素。
在storm-starter-master这个压缩包中，你将找到项目的主要源代码文件，它们通常按照功能或概念组织在不同的包内。例如，可能有一个名为wordcount的示例，展示了如何创建一个简单的单词计数应用。在这个例子中，Spout可能会读取文本输入，然后Bolt会处理这些数据，统计每个单词出现的次数。
学习Storm Starter时，你需要理解以下几个关键知识点：
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实时计算：与批处理系统不同，Storm处理的是连续不断的数据流，数据一旦到达，就会立即被处理，而无需等待所有数据到达。
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拓扑结构：在Storm中，数据处理逻辑被组织成拓扑结构，由Spouts和Bolts组成。Spouts负责生成数据流，Bolts负责对数据进行处理，如过滤、聚合、计算等。
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容错机制：Storm具有强大的容错能力，如果某个节点失败，系统能够自动恢复并重新分配任务，确保数据处理的连续性。
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本地模式和集群部署：Storm Starter示例提供了在本地运行拓扑的方法，便于开发和测试。当准备上线时，可以通过Zookeeper和Nimbus等组件在分布式集群上部署和管理拓扑。
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Trident API：除了基本API外，Storm还提供了Trident，这是一个高级接口，支持状态管理和精确一次处理语义，适合需要强一致性的应用场景。
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配置和优化：在实际使用中，你还需要了解如何根据需求调整拓扑的配置，如并行度、缓冲区大小等，以实现性能的优化。
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监控和日志：Storm提供了一套完整的监控工具，如Nagios插件，用于查看拓扑的状态和性能指标。同时，理解和配置日志系统也很重要，这对于调试和问题排查非常关键。
