Storm拓扑的并行度(parallelism)介绍 1.Storm分为3个主要实体,用于在Storm集群中运行拓扑        工作进程:Worker Process,也称为Worker        执行器:Executor,即线程Thread        任务:Task        工作进程.执行器.任务三者之间关系如下图:               Topology由一个或多个Spout/Bolt组件构成.        运行中的Topology由一个或多个Supervisor节…

组成:一个运行中的拓扑是由什么构成的:工作进程(worker processes),执行器(executors)和任务(tasks)! 在一个 Storm 集群中,Storm 主要通过以下三个部件来运行拓扑: 工作进程(worker processes) 执行器(executors) 任务(tasks).` 下面是他们之间相互关系的简单图示. 在 Worker 中运行的是拓扑的一个子集.一个 worker 进程是从属于某一个特定的拓扑的,在 worker 进程中会运行一个或者多个与拓扑中的组件相…

(一)storm拓扑的并行度可以从以下4个维度进行设置:1.node(服务器):指一个storm集群中的supervisor服务器数量.2.worker(jvm进程):指整个拓扑中worker进程的总数量,这些数量会随机的平均分配到各个node.3.executor(线程):指某个spout或者bolt的总线程数量,这些线程会被随机平均的分配到各个worker.4.task(spout/bolt实例):task是spout和bolt的实例,它们的nextTuple()和execute()方法会被…

不多说,直接上干货! 对于storm来说,并行度的概念非常重要!大家一定要好好理解和消化. storm的并行度,可以简单的理解为多线程. 如何提高storm的并行度? storm程序主要由spout和bolt组成的.spout和bolt在运行期间会生成task实例(new Spout或者new bolt). 那这些task实例是需要在线程(executor)里面运行的,而线程是需要在进程(worker)里面执行的. 这些,都是可以在代码中控制的到. 1.所以想要提高storm的处理能力,最直接的…

二.安装部署   一.storm伪分布式安装 (一)环境准备1.OS:debian 72.JDK 7.0 (二)安装zookeeper1.下载zookeeper并解压 wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.6/zookeeper-3.4.6.tar.gz tar -zxvf zookeeper-3.4.6.tar.gz2.准备配置文件cd confcp zoo_sample.cfg zoo.cfg 3.启动zoo…

上一篇文章我们介绍一个简单的Storm起源,今天我去学习Storm一些主要的知识,他的基本使用基本的了解.幸运的是,,不是太困难,假设我们理解Hadoop的MapReduce模型的话.看这个也是很类似的.在了解Storm的原型时.首先了解一些概念. 1.Tuple(元组),作为消息传递的基本单元.元组中的字段能够是不论什么类型的对象.元组会用于后面提到的Bolt方法的execute方法. 2.Spout(喷口),是拓扑的流的来源,就是产生源数据流的组件. 喷口的数据来源能够有几种方式.(1).直…

一.并行机制 Storm的并行度 ,通过提高并行度可以提高storm程序的计算能力. 1.组件关系:Supervisor node物理节点,可以运行1到多个worker,不能超过supervisor.slots.ports数量:worker:工作进程,即jvm.为特定拓扑的一个或者多个组件Spout/Bolt产生一个或者多个Executor.默认情况下一个Worker运行一个Executor Executor:线程Thread,为特定拓扑的一个或者多个组件Spout/Bolt实例运行一个或者多个…

Storm 系列(一)基本概念 Apache Storm(http://storm.apache.org/)是由 Twitter 开源的分布式实时计算系统. Storm 可以非常容易并且可靠地处理无限的数据流.对比 Hadoop 的批处理, Storm 是一个实时的.分布式的.具备高容错的计算系统. Storm 的使用场景非常广泛,比如实时分析.在线机器学习.分布式 RPC.ETL 等.Storm 非常高效,在一个多节点集群上每秒钟可以轻松处理上百万条的消息. Storm 还具有良好的可扩展性和…

目录 storm原理介绍 一.原理介绍 二.配置 三.并行度 (一)storm拓扑的并行度可以从以下4个维度进行设置: (二)并行度的设置方法 (三)示例 四.分组 五.可靠性 (一)spout (二)bolt storm原理介绍 @(博客文章)[storm|大数据] 一.原理介绍 待补充 二.配置 完整的默认配置文件见下面defaluts.yaml,若需要修改,则在storm.yaml中修改.重要参数如下: 1.storm.zookeeper.servers:指定使用哪个zookeeper集群…

storm简介 Storm是一个分布式实时流式计算平台,支持水平扩展,通过追加机器就能提供并发数进而提高处理能力:同时具备自动容错机制,能自动处理进程.机器.网络等异常. 它可以很方便地对流式数据进行实时处理和分析,能运用在实时分析.在线数据挖掘.持续计算以及分布式 RPC 等场景下.Storm 的实时性可以使得数据从收集到处理展示在秒级别内完成,从而为业务方决策提供实时的数据支持. storm vs spark streaming storm适用场景 需要纯实时,不能忍受1秒以上延迟的场景下使…