Tasks & executors relation Q1. However I'm a bit confused by the concept of "task". Is a task an running instance of the component(spout or bolt) ? An executor having multiple tasks actually is saying the same component is executed for multi…

Storm并发度和Grouping方式 .note-content {font-family: "Helvetica Neue",Arial,"Hiragino Sans GB","STHeiti","Microsoft YaHei","WenQuanYi Micro Hei",SimSun,Song,sans-serif;} .note-content h2 {line-height: 1.6; colo…

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…

1. 核心原理 一个运行中的拓扑是由什么组成的:worker进程,executors和tasks.Storm是按照下面3种主要的部分来区分Storm集群中一个实际运行的拓扑的:Worker进程.Executors (线程) 以及真正实施计算的Tasks(任务),先简单回顾一下storm几个核心概念: tuple :元组,数据结构,有序的元素列表.通常是任意类型的数据,使用","号分割,交给storm计算. Stream :一系列tuple. Spouts :水龙头.数据源. Bolts…

前言: 学了几天storm的基础,发现如果有hadoop基础,再理解起概念来,容易的多.不过,涉及到一些独有的东西,如调度,如并发度,还是很麻烦.那么,从这一篇开始,力争清晰的梳理这些知识. 在正式学习并发之前,有必要先明确几个基本概念的定义,以及具体作用. 一.基础概念 1.1 Topology 原意拓扑.可以把他理解为是hadoop中的job,他是把一系列的任务项组装后的一个结果. 1.2 Spout 是任务的一种,作用是读取数据,然后组装成一定的格式,发射出去. 1.3 Bolt 是另一种…

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…

什么是storm的并发度 一个topology(拓扑)在storm集群上最总是以executor和task的形式运行在suppervisor管理的worker节点上.而worker进程都是运行在jvm虚拟机上面的,每个拓扑都会被拆开多个组件分布式的运行在worker节点上. 1.worker 2.executor 3.task 这三个简单关系图: 一个worker工作进程运行一个拓扑的子集(其实就是拓扑的组件),每个组件的都会以executor(线程)在worker进程上执行,一个worker进…

作者:Jack47 PS:如果喜欢我写的文章,欢迎关注我的微信公众账号程序员杰克,两边的文章会同步,也可以添加我的RSS订阅源. 注:本文主要内容翻译自understanding-the-parallelism-of-a-storm-topology 本篇文章介绍了Storm拓扑的并发模型.介绍了Worker进程,Executor(线程)和Task(任务)之间的关系,如何按照需要配置他们.本文基于Storm 0.8.1版本,最新发布版本已经到了0.9.5了. 对于不了解Storm的朋友,可以先去…

Spouts,流的源头 Spout是Storm里面特有的名词,Stream的源头,通常是从外部数据源读取tuples,并emit到topology Spout可以同时emit多个tupic stream,通过OutputFieldsDeclarer中的declareStream,method来定义 Spout需要实现RichSpout端口,最重要的方法是nextTuple,storm会不断调用接口从spout中取数据,同时需要注意的是Spout分为reliable or unreliable两种…

本文可作为 <<Storm-分布式实时计算模式>>一书1.4节的读书笔记 在Storm中,一个task就可以理解为在集群中某个节点上运行的一个spout或者bolt实例. 记住一个task是一个实例. 实例明白吧 Class Person 是一个类, persona,personb都是Person的一个实例. 在集群运行运行中,topology主要有四个组成部分. 他们从低到高分别是task(bolt/spout实例),Executor(线程),Workers(JVM虚拟机),No…

一.storm的并发 (1)Workers(JVMs):在一个物理节点上可以运行一个或多个独立的JVM进程.一个Topology可以包含一个或多个worker(并行的跑在不同的物理机上),所以worker process就是执行一个topology的子集, 并且worker只能对应于一个topology (2)Executors(threads):在一个workerJVM进程中运行着多个Java线程.一个executor线程可以执行一个或多个tasks.但一般默认每个executor只执行一个t…

并发度控制着用户级线程可以映射的内核线程或进程的数目.如果操作系统的实现在内核级的线程和用户级的线程之间保持一对一的映射,那么改变并发度并不会有什么效果,因为所有的用户级线程都可能被调度到.但是,如果操作系统的实现让用户级线程到内核级线程或进程之间的映射关系是多对一的话,那么在给定时间内增加可运行的用户级线程数,可能会改善性能. pthread_setconcurrency函数可以用于提示系统,表明希望的并发度. #include <pthread.h> int pthread_getconc…

转自:https://blog.csdn.net/lsshlsw/article/details/49789373 很多人在spark中使用默认提供的jdbc方法时,在数据库数据较大时经常发现任务 hang 住,其实是单线程任务过重导致,这时候需要提高读取的并发度. 下文以 mysql 为例进行说明. 在spark中使用jdbc 在 spark-env.sh 文件中加入: export SPARK_CLASSPATH=/path/mysql-connector-java-5.1.34.jar 任…

ConcurrentHashMap 把实际 map 划分成若干部分来实现它的可扩展性和线程安 全.这种划分是使用并发度获得的,它是 ConcurrentHashMap 类构造函数的一 个可选参数,默认值为 16,这样在多线程情况下就能避免争用. 在 JDK8 后,它摒弃了 Segment(锁段)的概念,而是启用了一种全新的方式实 现,利用 CAS 算法.同时加入了更多的辅助变量来提高并发度,具体内容还是查看源码吧.…

ConcurrentHashMap 的并发度就是 segment 的大小,默认为 16,这意味着最多同时可以有 16 条线程操作 ConcurrentHashMap,这也是ConcurrentHashMap 对 Hashtable 的最大优势,任何情况下,Hashtable 能同时有两条线程获取 Hashtable 中的数据吗?…

Storm中涉及到了很多组件,例如nimbus,supervisor等等,在参考了这两篇文章之后,对这个有了更好的理解. Understanding the parallelism of a Storm topology https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Understanding-the-parallelism-of-a-Storm-topology http://www.cnblogs.com/yufengof/p/storm-worker-e…

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首先搞清楚php-fpm与cgi的关系 cgi cgi是一个web server与cgi程序(这里可以理解为是php解释器)之间进行数据传输的协议,保证了传递的是标准数据. php-cgi php-cgi是php解释器,就是上文提到的cgi程序. Fastcgi Fastcgi是用来提高cgi程序(php-cgi)性能的方案/协议. cgi程序的性能问题在哪呢?"PHP解析器会解析php.ini文件,初始化执行环境",就是这里了.标准的CGI对每个请求都会执行这些步骤,所以处理的时间会…

一,JAVA线程是如何实现的? 同步,涉及到多线程操作,那在JAVA中线程是如何实现的呢? 操作系统中讲到,线程的实现(线程模型)主要有三种方式: ①使用内核线程实现 ②使用用户线程实现 ③使用用户线程加轻量级线程实现 二,JAVA语言定义了哪几种线程状态? JAVA语言定义了五种线程状态:①新建(New),当你 new 了一个Thread,但是并没有调用它的 start()方法时,就处于这种状态. ②运行(Run),这里包含了两种状态:一种是可运行状态,就是你调用了Thread的start()…

转载请注明原创地址http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/6142356.html Storm 的拓扑有一些特殊的称为"acker"的任务,这些任务负责跟踪每个 Spout 发出的 tuple 的 DAG.开启storm tracker机制的前提有三个: 1. 在spout emit tuple的时候,要加上第3个参数messageid 2. 在配置中acker数目至少为1 3. 在bolt emit的时候,要加上第二个参数anchor tuple…

dispatch_queue_t serialQueue = dispatch_queue_create("com.lai.www", DISPATCH_QUEUE_SERIAL); dispatch_async(serialQueue, ^{ // NSLog("); sleep(); NSLog("); }); dispatch_sync(serialQueue, ^{ sleep(); NSLog("); }); dispatch_async(ser…

参考链接: - https://www.zhihu.com/question/64414628   php fpm 进程数和并发数是什么关系? - https://segmentfault.com/q/1010000005942449/a-1020000012063637   php不支持多线程,所以不用考虑并发问题?这句话,对吗 - http://bbs.csdn.net/topics/390778072   PHP是单线程的,如何应对大量的http访问? #9层回答 - https://ww…

1.CPU的发展趋势: 核心数目依旧会越来越多,根据摩尔定律,由于单个核心性能提升有着严重的瓶颈问题,普通的PC桌面在2018年可能回到24核心. 2.并发和并行的区别: 所有的并发处理都有排队等候,唤醒和执行这三个步骤,所以并发是宏观的观念,在微观上他们都是序列被处理的,只不过资源不会在某一个上被阻塞(一般是通过时间片轮转),所以在宏观上多个几乎同时到达的请求同时在被处理.如果是同一时刻到达的请求也会根据优先级的不同,先后进入队列排队等候执行. 并发与并行是两个既相似但是却不相同的概念: 并发…

1.首先,需要理解几个概念 1.同步(Synchronous):同步方法调用一旦开始,调用者必须等到前面的方法调用返回后,才能继续后续的行为,依次直到完成所有. 2.异步(Asynchronous):异步方法调用更像一个消息传递,一旦开始,方法调用就会立即返回,调用者就可以继续后续的操作.异步方法通常会在另外一个线程中“真实”地执行.整个过程,不会阻碍当前调用者的工作. 3.并发(Concurrency):在一个时间段内,多件事情在这个时间段内交替执行.比如说:有两个队列,进入同一个入口,交替进…

1.一些概念的介绍: 概念 描述 进程 在内存中的程序.有自己独立的独占的虚拟 CPU .虚拟的 Memory.虚拟的 IO devices. (1) 每一进程占用独立的地址空间. 此处的地址空间包括代码.数据及其他资源.(2) 进程间的通信开销较大且受到许多限制. 对象(或函数)接口.通信协议(3) 进程间的切换开销也较大. 又称Context Switch.上下文包括代码.数据.堆栈.处理器状态.资源. 线程 轻量级进程.在现代操作系统中,是进程中程序执行流的最小单元.一个标准的线程由线程I…

Catena (时序存储引擎)中有一个函数的实现备受争议,它从 map 中根据指定的 name 获取一个 metricSource.每一次插入操作都会至少调用一次这个函数,现实场景中该函数调用更是频繁,并且是跨多个协程的,因此我们必须要考虑同步. 该函数从 map[string]*metricSource 中根据指定的 name 获取一个指向 metricSource 的指针,如果获取不到则创建一个并返回.其中要注意的关键点是我们只会对这个 map 进行插入操作. 简单实现如下:(为节省篇幅,省…

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…

一.前述 为了提高Storm的并行能力,通常需要设置并行. 二.具体原理 1. Storm并行分为几个方面: Worker – 进程一个Topology拓扑会包含一个或多个Worker(每个Worker进程只能从属于一个特定的Topology)这些Worker进程会并行跑在集群中不同的服务器上,即一个Topology拓扑其实是由并行运行在Storm集群中多台服务器上的进程所组成 Executor – 线程Executor是由Worker进程中生成的一个线程每个Worker进程中会运行拓扑当中的一…

1.Synchronized的作用: 能够保证在同一时刻最多只有一个线程执行该段代码,以达到保证并发安全的效果. 2.地位: 1)Synchronized是java的关键字,并java的怨言原生支持: 2)最基础的互斥同步手段: 3)并发编程中的元老级角色,是并发编程的必学内容. 3.不使用并发手段会有什么后果? (1)两个线程同时a++,最后结果会比预想的少 原因:count++实际上是有3个操作完成: 1)读取count; 2)将count加一: 3)将count的值写入到内存中. 4.Sy…

Storm 调优是非常重要的, 仅次于写出正确的代码, 好在Storm官网上有关于worker executors tasks的介绍, http://storm.incubator.apache.org/documentation/Understanding-the-parallelism-of-a-Storm-topology.html 这篇文章是收录自这个blog: http://www.michael-noll.com/blog/2012/10/16/understanding-the-p…