Storm并行度 wordcount 统计job代码 public class WordCountTopology { private static final String SENTENCE_SPOUT_ID = "sentence-spout"; private static final String SPLIT_BOLT_ID = "split-bolt"; private static final String COUNT_BOLT_ID = "c…

1 storm并行的基本概念 storm集群中的一个机器可以运行一个或者多个worker,对应于一个或者多个topologies. 1个worker进程运行1个或多个excutor线程.每个worker从属于一个topology. executor是单线程.每1个executor运行着相同的组件(spout或bolt)的1个或多个task. 1个task执行着实际的数据处理. 一个实际的例子: What Description Configuration option How to set in…

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…

Storm入门教程 1. Storm基础 Storm Storm主要特点 Storm基本概念 Storm调度器 Storm配置 Guaranteeing Message Processing(消息处理保障机制) Daemon Fault Tolerance(守护线程容错机制) 理解Storm拓扑的并行 一个运行中的topology包括:工作进程(worker processes),执行器(executors)和任务(tasks) 配置拓扑的并行 Worker 数量 Executors(线程)数量…

一.Storm中执行的组件      我们知道,Storm的强大之处就是能够非常easy地在集群中横向拓展它的计算能力,它会把整个运算过程切割成多个独立的tasks在集群中进行并行计算.在Storm中,一个task就是执行在集群中的一个Spout或Bolt实例.      为了方便理解Storm怎样并行处理我们分给它的任务,这里我先介绍一下在集群中涉及到Topology的四种组件: Nodes(machines):集群中的节点,就是这些节点一起工作来执行Topology. Workers(JVM…

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…

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. 内容简介 本文是Storm系列之一,介绍了Storm的起源,Storm作者的八卦,Storm的特点和Storm模型的基本原理,着重介绍了Storm中的基本概念(Spout, Bolt, Stream, Tuple等)和对应的编程接口,可以作为Storm的入门文档来阅读. 八卦 之前的技术文章都写的有点一板一眼,太正经了.今天在文章正式开始前,跟大家八卦一下Storm的…

最近利用闲暇时间,又重新研读了一下Storm.认真对比了一下Hadoop,前者更擅长的是,实时流式数据处理,后者更擅长的是基于HDFS,通过MapReduce方式的离线数据分析计算.对于Hadoop,本身不擅长实时的数据分析处理.两者的共同点都是分布式的架构,而且,都类似有主/从关系的概念.本文中我就不具体阐述Storm集群和Zookeeper集群如何部署的问题,我想通过一个实际的案例切入,分析一下如何利用Storm,完成实时分析处理数据的. Storm本身是Apache托管的开源的分布式实时计…

Storm介绍 Storm是由Twitter开源的分布式.高容错的实时处理系统,它的出现令持续不断的流计算变得容易,弥补了Hadoop批处理所不能满足的实时要求.Storm常用于在实时分析.在线机器学习.持续计算.分布式远程调用和ETL等领域. 在Storm的集群里面有两种节点:控制节点(Master Node)和工作节点(Worker Node).控制节点上面运行一个名为Nimbus的进程,它用于资源分配和状态监控:每个工作节点上面运行一个Supervisor的进程,它会监听分配给它所在机器的…

1.hadoop有master与slave,Storm与之对应的节点是什么? 2.Storm控制节点上面运行一个后台程序被称之为什么? 3.Supervisor的作用是什么? 4.Topology与Worker之间的关系是什么? 5.Nimbus和Supervisor之间的所有协调工作有master来完成,还是Zookeeper集群完成? 6.storm稳定的原因是什么? 7.如何运行Topology? strom jar all-your-code.jar backtype.storm.MyT…