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呃，大家好，呃，我们接下来虽然说呢我们把这四个组件对不对，把这个语句sport 和这个语句分割boat 以及单词boat，以及这个输出boat 呢，我们都把它实现好了，对不对，那这样一个时间段呢我们一定要要把它们串联起来，才能完成我们的这个实时的这个单词统计，那这个串联的功能在哪里呢，这个串联我们之前讲过了，就是用这个，technology，就是这一个technologies 进行了串联，这样一个我们就来看一下怎么样用这个technology 呢进行串联，我们的这四个这个组件呢，对不对，我们看一下代码，代码我放在这个word count technology 里面，我们点开它，我们看一下它里面呢实际上的意思就是有含有一个慢方法，其实说白了就是启动了，对不对，就是启动一个java 的一个应用的话呢，我们肯定要从那个word gun technology 呃technology 里面的话，我们将这个所有的已经定义好的这个sports 以及这个boat 呢进行整合在一起，来完成我们的这个实时的这个呃单词技术的这么一个，然后我们看一下里面有多少步骤啊，第一步的话我们第一步要实例化所有的这个sport 和这个boat，对不对，我们实际上实际化所有的这个sport 和这个boat 啊，然后呢我们在实例化一个呃technology 的构造器，我们
Storm 作为以前使用十分普遍的实时流解决方案，其实时性做的非常的棒，这个也是它为什么使用广泛的原因。
但是，现在的实时流解决方案慢慢的变多，比如现在的 Flink 和 Spark Streaming 的使用就已经超越了 Storm 了。
虽然，Storm 现在使用越来越不广泛了，但是我们仍旧是有必要来学习 Storm，因为有不少的企业还在用它。
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51CTO微职位大数据教学总监； 多年大数据技术架构师，10年软件技术设计开发经验，在爱奇艺、北京国双科技(大数据上市公司)、快钱支付、华为等大规模的公司设计和开发大数据相关项目，大型的项目包含爱奇艺直播业务大数据中心的建设、2016奥运会CNTV网站流量分析、金融支付反欺诈项目和电信计费数据清洗分析等数十个大数据相关项目。服务的行业有视频、电子营销、金融、电信等行业。国内首批Spark实践者之一，也是国内早期推出按照”软件即现实世界” 的原则来讲解Spark等大数据技术，丰富的大规模的公司内部培训大数据技术的经验。
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