一:介绍Storm设计模型 1.Topology Storm对任务的抽象,其实 就是将实时数据分析任务 分解为 不同的阶段 点: 计算组件   Spout   Bolt 边: 数据流向    数据从上一个组件流向下一个组件  带方向 2.tuple Storm每条记录 封装成一个tuple 其实就是一些keyvalue对按顺序排列 方便组件获取数据 3.Spout 数据采集器 源源不断的日志记录  如何被topology接收进行处理? Spout负责从数据源上获取数据,简单处理 封装成tuple…

在进群生产环境下运行Topology和在本地模式下运行非常相似.下面是步骤: 1.定义Topology(如果使用Java开发语言,则使用TopologyBuilder来创建) 2.使用StormSubmitter向集群提交Topology.StormSubmitter有三个参数,Topology的名字,Topology的配置,和Topology本身.下面是例子: ? 1 2 3 4 Config conf = new Config(); conf.setNumWorkers(20); conf.…

来自:https://storm.apache.org/documentation/Understanding-the-parallelism-of-a-Storm-topology.html http://blog.csdn.net/derekjiang/article/details/9040243 概念理解 原文中用了一张图来说明在一个storm cluster中,topology运行时的并发机制. 其实说白了,当一个topology在storm cluster中运行时,它的并发主要跟3个…

Twitter Storm中Topology的状态 状态转换如下,Topology 的持久化状态包括: active, inactive, killed, rebalancing 四个状态. 代码上看到每种状态都可以转换成一些持久化 ( 写入到 zk 中的状态 ) 或者中间状态. (defn state-transitions [nimbus storm-id status] {:active {:monitor (reassign-transition nimbus storm-id) :in…

一.前述 Drpc(分布式远程过程调用)是一种同步服务实现的机制,在Storm中客户端提交数据请求之后,立刻取得计算结果并返回给客户端.同时充分利用Storm的计算能力实现高密度的并行实时计算. 二.具体原理 DRPC 是通过一个 DRPC 服务端(DRPC server)来实现分布式 RPC 功能的.DRPC Server 负责接收 RPC 请求,并将该请求发送到 Storm中运行的 Topology,等待接收 Topology 发送的处理结果,并将该结果返回给发送请求的客户端.(其实,从客户…

业务描述: 统计从kafka spout中读取的数据条数,以及写入redis的数据的条数,写入hdfs的数据条数,写入kafaka的数据条数.并且每过5秒将数据按照json文件的形式写入日志.其中保存为json数据的格式为:时间戳 + 进程名称 + 读kafka数据条数 + 写入redis数据条数 + 写入hbase条数 + 写入kafka条数.time_stamp + process_name + from_kafka + to_redis + to_hdfs + to_kafka 给出实现的…

Distributed RPC(DRPC)是Storm构建在Thrift协议上的RPC的实现,DRPC使得你可以通过多种语言远程的使用Storm集群的计算能力.DRPC并非Storm的基础特性,但它确实非常有用.DRPC的整个过程与一般的RPC没有区别,客户端只需要调用一个远程的方法并等待返回结果.主要工作已经被DRPC Server封装,服务端在这个过程中完成了以下步骤: 从客户端接收一个RPC请求: 将请求发送到storm topology: 从storm topology接收结果: 将结果…

Storm中Spout用于读取并向计算拓扑中发送数据源,最近在调试一个topology时遇到了系统qps低,处理速度达不到要求的问题,经过排查后发现是由于对Spout的使用模式不当导致的多线程同步等待.这里罗列几点个人觉得编写Spout代码时需要特别注意的地方: 1. 最常用的模式是使用一个线程安全的queue,如BlockingQueue,spout主线程从queue中读取数据:另外的一个或多个线程负责从数据源(如各种消息中间件.db等)读取数据并放入queue中. 2. 如果不关心数据是否丢…

本文导读: 1 Worker.Executor.task详解 2 配置拓扑的并发度 3 拓扑示例 4 动态配置拓扑并发度 Worker.Executor.Task详解: Storm在集群上运行一个Topology时,主要通过以下3个实体来完成Topology的执行工作:1. Worker Process(工作进程)——Spout/Bolt中运行具体处理逻辑的进程2. Executor(线程.执行器)——物理线程3. Task(任务)——具体的处理逻辑对象 下图简要描述了这3者之间的关系: sto…

Storm在集群上运行一个Topology时,主要通过以下3个实体来完成Topology的执行工作:1. Worker(进程)2. Executor(线程)3. Task 下图简要描述了这3者之间的关系: 1个worker进程执行的是1个topology的子集(注:不会出现1个worker为多个topology服务).1个worker进程会启动1个或多个executor线程来执行1个topology的component(spout或bolt).因此,1个运行中的topology就是由集群中多台物…