一.Storm的数据分发策略 1. Shuffle Grouping 随机分组,随机派发stream里面的tuple,保证每个bolt task接收到的tuple数目大致相同. 轮询,平均分配 2. Fields Grouping 按字段分组,比如,按"user-id"这个字段来分组,那么具有同样"user-id"的 tuple 会被分到相同的Bolt里的一个task, 而不同的"user-id"则可能会被分配到不同的task. 3. All G…

原文:http://www.cnblogs.com/kqdongnanf/p/4778672.html ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 关于Storm tick 1. tick的功能 Apache Storm中内置了一种定时机制——tick,它能够让任何bolt的所…

Nimbus server, 首先从启动命令开始, 同样是使用storm命令"storm nimbus”来启动看下源码, 此处和上面client不同, jvmtype="-server", 最终调用"backtype.storm.daemon.nimbus"的mainnimbus是用clojure实现的, 但是clojure是基于JVM的, 所以在最终发布的时候会产生nimbus.class,所以在用户使用的时候完全可以不知道clojure, 看上去所有都…

Storm学习笔记 - 消息容错机制 文章来自「随笔」 http://jsynk.cn/blog/articles/153.html 1. Storm消息容错机制概念 一个提供了可靠的处理机制的spout需要记录自己emit(发射)的tuple(消息元祖),当下游bolt处理tuple或者子tuple失败时spout能够重新发射. Storm通过调用Spout的nextTuple()发送一个tuple.为实现可靠的消息处理,首先要给每个发出的tuple带上唯一的ID,并且将ID作为参数传递给So…

在面试java工程师的时候,这道题经常被问到,故需特别注意. 1.JVM 简介 JVM 是我们Javaer 的最基本功底了,刚开始学Java 的时候,一般都是从“Hello World ”开始的,然后会写个复杂点class ,然后再找一些开源框架,比如Spring ,Hibernate 等等,再然后就开发企业级的应用,比如网站.企业内部应用.实时交易系统等等,直到某一天突然发现做的系统咋就这么慢呢,而且时不时还来个内存溢出什么的,今天是交易系统报了StackOverflowError ,明天是网…

TCP/IP协议不是TCP和IP这两个协议的合称,而是指因特网整个TCP/IP协议族. 从协议分层模型方面来讲,TCP/IP由四个层次组成:网络接口层.网络层.传输层.应用层. TCP协议:即传输控制协议,它提供的是一种可靠的数据流服务.当传送受差错干扰的数据,或举出网络故障,或网络负荷太重而使网际基本传输系统不能正常工作时,就需要通过其他的协议来保证通信的可靠.TCP就是这样的协议.TCP采用“带重传的肯定确认”技术来实现传输的可靠性.并使用“滑动窗口”的流量控制机制来高网络的吞吐量.TCP通…

简介: Storm是一个免费开源.分布式.高容错的实时计算系统.它与其他大数据解决方案的不同之处在于它的处理方式.Hadoop 在本质上是一个批处理系统,数据被引入 Hadoop 文件系统 (HDFS) 并分发到各个节点进行处理.当处理完成时,结果数据返回到 HDFS 供始发者使用.Hadoop的高吞吐,海量数据处理的能力使得人们可以方便地处理海量数据.但是,Hadoop的缺点也和它的优点同样鲜明——延迟大,响应缓慢,运维复杂.Storm就是为了弥补Hadoop的实时性为目标而被创造出来.Sto…

Java中的所有类,都需要由类加载器装载到JVM中才能运行.类加载器本身也是一个类,而它的工作就是把class文件从硬盘读取到内存中.在写程序的时候,我们几乎不需要关心类的加载,因为这些都是隐式装载的,除非我们有特殊的用法,像是反射,就需要显式的加载所需要的类. Java类的加载是动态的,它并不会一次性将所有类全部加载后再运行,而是保证程序运行的基础类(像是基类)完全加载到jvm中,至于其他类,则在需要的时候才加载.这当然就是为了节省内存开销. Java的类加载器有三个,对应Java的三种类:…

JVM加载class文件的原理机制 1.Java中的所有类,必须被装载到jvm中才能运行,这个装载工作是由jvm中的类装载器完成的,类装载器所做的工作实质是把类文件从硬盘读取到内存中 2.java中的类大致分为三种:     1.系统类     2.扩展类     3.由程序员自定义的类 3.类装载方式,有两种     1.隐式装载, 程序在运行过程中当碰到通过new 等方式生成对象时,隐式调用类装载器加载对应的类到jvm中,     2.显式装载, 通过class.forname()等方法,显…

详见:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6cbfd2170100ljmp.html 1.Java中的所有类,必须被装载到jvm中才能运行,这个装载工作是由jvm中的类装载器完成的,类装载器所做的工作实质是把类文件从硬盘读取到内存中 2.java中的类大致分为三种: 1.系统类 2.扩展类 3.由程序员自定义的类 3.类装载方式,有两种 1.隐式装载, 程序在运行过程中当碰到通过new 等方式生成对象时,隐式调用类装载器加载对应的类到jvm中. 2.显式装载, 通过cl…

setTimeout 实现原理, 机制 JS 执行机制说起 浏览器(或者说 JS 引擎)执行 JS 的机制是基于事件循环. 由于 JS 是单线程,所以同一时间只能执行一个任务,其他任务就得排队,后续任务必须等到前一个任务结束才能开始执行. 为了避免因为某些长时间任务造成的无意义等待,JS 引入了异步的概念,用另一个线程来管理异步任务. 同步任务直接在主线程队列中顺序执行,而异步任务会进入另一个任务队列,不会阻塞主线程; 等到主线程队列空了(执行完了)的时候,就会去异步队列查询是否有可执行的异步任…

本文主要讲述的是 1.TCP协议三次握手原理,以及为什么要三次握手,两次握手带来的不利后果. 2.TCP协议四次挥手原理,为什么要四次挥手. TCP协议三次握手原理: 首先,给张图片,建立TCP三次握手的直观印象.  每次握手(发送数据请求或应答)时,发送的数据为TCP报文,TCP段包含了源/目的地址,端口号,初始…

这一讲我们主要剖析MapReduce的原理机制和流程. “云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路”之完整发布目录 云计算分布式大数据实战技术Hadoop交流群:312494188,每天都会在群中发布云计算实战性资料,欢迎大家加入! 关于MapReduce,你至少需要知道以下几点: 1,         MapReduce是运行于分布式文件系统之上的,在Hadoop中就是运行于HDFS之上的: 2,         MapReduce主要用于大规模数据的并行运算,这种大数据通过指1TB以上:…

i春秋作家:Bug制造机 原文来自:Glibc堆块的向前向后合并与unlink原理机制探究 玩pwn有一段时间了,最近有点生疏了,调起来都不顺手了,所以读读malloc源码回炉一点一点总结反思下. Unlink是把free掉的chunk从所属的bins链中,卸下来的操作(当然还包括一系列的检测机制),它是在free掉一块chunk(除fastbin大小的chunk外)之后,glibc检查这块chunk相邻的上下两块chunk的free状态之后,做出的向后合并或者向前合并引起的. 向前.向后合并…

研究一下Spark Hash Shuffle 和 SortShuffle 原理机制研究一下Spark Hash Shuffle 和 SortShuffle 原理机制研究一下Spark Hash Shuffle 和 SortShuffle 原理机制研究一下Spark Hash Shuffle 和 SortShuffle 原理机制研究一下Spark Hash Shuffle 和 SortShuffle 原理机制…

[Unity Shader](三) ---------------- 光照模型原理及漫反射和高光反射的实现 [Unity Shader](四) ------ 纹理之法线纹理.单张纹理及遮罩纹理的实现 [Unity Shader](五) ------ 透明效果之半透明效果的实现及原理 本文主要参考了冯乐乐老师的<Unity Shader入门精要 >一书,再加上网上一些参考资料而写. 笔者使用的是 Unity 2018.2.0f2 + VS2017,书中使用的是 Unity 5.2.1 ,由于版本…

Spring Boot干货系列:(三)启动原理解析 2017-03-13 嘟嘟MD 嘟爷java超神学堂 前言 前面几章我们见识了SpringBoot为我们做的自动配置,确实方便快捷,但是对于新手来说,如果不大懂SpringBoot内部启动原理,以后难免会吃亏.所以这次博主就跟你们一起一步步揭开SpringBoot的神秘面纱,让它不在神秘. 正文 我们开发任何一个Spring Boot项目,都会用到如下的启动类 从上面代码可以看出,Annotation定义(@SpringBootApplicat…

鉴于在个人笔记本上虚拟机运行ODL实在太慢,把实验的场景搬到了实验室. 实验上:OpenDayLight Helium实验三 OpenDaylight二层转发机制实验 抓包实验 紧接着,在运行Mininet的虚拟机上,执行命令pingall,回到ODL的图形化web界面,查看拓扑图: 在OpenDaylight的Web页面查看Troubleshoot选项卡,查看当前两台交换机上已经下发的流表. 由于版本是氦版本的,和实验介绍的版本有出入,所以部分内容不一致. 在nodes里面查看流表: 流表1:…

css中的三种基本定位机制 a.普通文档流 b.定位:相对定位 绝对定位 固定定位 c.浮动 1.普通流中,元素位置由文档顺序和元素性质决定,块级元素从上到下依次排列,框之间的垂直距离由框的垂直margin值计算得到,行内元素在一行中水平布置 2.相对定位看作普通流的一部分,移动后的元素仍占据原来的位置,移动元素会导致他覆盖其他的框 3.绝对定位相对于已定位的最近的祖先元素,绝对定位脱离普通流 4.固定定位是相对于浏览器窗口的定位 5.浮动的元素可以左右移动,直到他的外边框边缘碰到包含自己的框或…

Volley源码解析(三) 有缓存机制的情况走缓存请求的源码分析 Volley之所以高效好用,一个在于请求重试策略,一个就在于请求结果缓存. 通过上一篇文章http://www.cnblogs.com/zharma/p/8338456.html 可以看到网络请求的流程逻辑分支是如何执行的. 接下来这篇文章就从具有请求缓存的流程去分析源码是采取的何种缓存策略. 继续以最简单的例子为起点分析: final TextView mTextView = (TextView) findViewById(R.…

前言:阅读笔记 storm和hadoop集群非常像.hadoop执行mr.storm执行topologies. mr和topologies最关键的不同点是:mr执行终于会结束,而topologies永远执行直到你kill. storm集群有两种节点:master和worker. master执行一个后台进程Nimbus,和hadoop的jobtracker相似. Nimbus负责在集群中分发代码.为工作节点分配任务,并监控故障. worker执行一个后台进程Supervisor. supervi…

java类什么时候加载?,加载原理机制是怎么样的?   答: 很多人都不是很清楚java的class类什么时候加载在运行内存中,其实类加载的时间是发生在一下几种情况: 1.实例化对象时,就像spring管理的bean一样,在tomcat启动时就实例化了bean,那么这个对象bean的类就加载了 2.通过类名调用静态变量的时候(类名.class除外) jvm加载java类的原理: JVM类加载机制分为五个部分:加载,验证,准备,解析,初始化. 加载 加载是类加载过程中的一个阶段,这个阶段会在内存中…

深入理解NIO(三)—— NIO原理及部分源码的解析 欢迎回到淦™的源码看爆系列 在看完前面两个系列之后,相信大家对NIO也有了一定的理解,接下来我们就来深入源码去解读它,我这里的是OpenJDK-8u60版本,建议大家也下一份放ide里和我一起看会比较好理解.(这里主要介绍Selector,Buffer第一篇有提到一点,Channel也不过是些Buffer的操作方法而已,这里就不提及了,大家感兴趣可以自己去看) 老哥行行好,转载和我说一声好吗,我不介意转载的,但是请把原文链接贴大点好吗 ope…

前言和概述 Android的输入设备,最常用的就是 触摸屏和按键 了.当然还有其他方式,比如游戏手柄,比如支持OTG设备,则可以链接鼠标.键盘等. 那么这些设备的操作 是如何传递到系统 并 控制界面的呢?系统如何知道是如何知道点击了某个界面按钮,按了某个按键,知道交给哪个应用处理的? 该篇主要介绍这些,即 输入事件从生成(存于设备节点中) 传递到目标View的过程. 在进入输入事件传递机制之前,首先了解一个东西---设备节点. 了解设备节点 当有输入事件时,Linux内核会将事件数据写入 设备节…

转: (三)MySQL锁机制 + 事务 表锁(偏读) 偏向MyISAM存储引擎.开销小,加锁快,无死锁,锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发最低. 查看当前数据库中表的上锁情况,0表示未上锁. show open tables; 添加读/写锁 lock table 表名 read(write) , 表名2... 释放表锁 unlock table; 加读锁(共享) 当前会话和其他会话均可读取加了读锁的表 当前会话不能读取其他表(先把自己的事干好) 其他会话要修改加了读锁的表,必须等待锁释放(阻…

对于Storm,它有一个很重要的特性:“Guarantee no data loss” ——可靠性 很显然,要做到这个特性,必须要track每个data的去向和结果.Storm是如何做到的呢——acker机制. 先概括下acker所参与的工作流程: Spout创建一个新的Tuple时,会发一个消息通知acker去跟踪: Bolt在处理Tuple成功或失败后,也会发一个消息通知acker: acker会找到发射该Tuple的Spout,回调其ack或fail方法. 我们说RichBolt和Basi…

Storm的通信机制,需要满足如下一些条件以满足Storm的语义. 1.建立数据传输的缓冲区.在通信连接没有建立之前把发送的数据缓存起来.数据发送方可以在连接建立之前发送消息,而不需要等连接建立起来,可是的接收方是独立运行的. 2.在消息传输层保证消息最多只能发送一次,Storm系统有ACK机制,是的没有被发送成功的消息会被重发,若消息层面也重发,会导致消息发送多次. 这种消息机制由两个接口来定义,backtype.storm.messaging.IContext和backtype.storm.…

Storm on YARN: Storm on YARN被视为大规模Web应用与传统企业应用之间的桥梁.它将Storm事件处理平台与YARN(Yet Another Resource Negotiator)应用管理框架进行了组合,为此前进行批处理的Hadoop应用提供了低延迟的处理能力. 诞生背景(yahoo): 雅虎公司平台副总裁Bruno Fernandez-Ruiz表示,他们发现Hadoop在处理海量数据时的速度还不够快.Hadoop和MapReduce的速度无法满足用户事件,比如电子邮件…

Storm 工作原理 Storm简介 1.Storm是一套分布式的.可靠的,可容错的用于处理流式数据的系统. 2.Storm也是基于C/S架构来进行工作的,C负责将数据处理的方式的jar(Topology)发送给S,S解析C发送过来的jar(Topology),并按一定规则jar变成多个Task((Spout/Bolt)),生成相关的进程和线程运行里面的Task. 相关述语说明: 1.Topology(拓扑):storm中运行的一个实时应用程序(Storm的一个任务单元),因为各个组件间的消息流…

一.storm是一个用于实时流式计算的分布式计算引擎,弥补了Hadoop在实时计算方面的不足(Hadoop在本质上是一个批处理系统). 二.storm在实际应用场景中的位置一般如下: 其中的编号1~5说明如下: 1.Flume用于收集日志信息: 2.结合数据传输功能可以把收集到的日志信息实时传输到kafka集群,或保存到Hadoop hdfs中保存. 这里之所以选择kafka集群是因为kafka集群具备缓冲功能,可以防止数据采集速度和数据处理速度不匹配导致数据丢失,这样做可以提高可靠性. 3.使…