Storm worker 并行度等理解
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-parallelism-of-a-storm-topology/
将此翻译一下, 加强一下认识:
What makes a running topology: worker processes, executors and tasks

A worker process executes a subset of a topology, and runs in its own JVM. A worker process belongs to a specific topology and may run one or more executors for one or more components (spouts or bolts) of this topology. A running topology consists of many such processes running on many machines within a Storm cluster.
An executor is a thread that is spawned by a worker process and runs within the worker’s JVM. An executor may run one or more tasks for the same component (spout or bolt). An executor always has one thread that it uses for all of its tasks, which means that tasks run serially on an executor.
一个worker进程负责执行一个Topology的子集, 有自己独立的JVM, 一个worker进程属于一个特定的Topology, 运行着一到多个storm的组件(spouts或者bolts)的线程executors.一个运行中的Topology包含许多这样的进程, 分布在storm集群的不同的物理机器上.
一个executors是一个由worker进行产生, 并运行在worker JVM的线程. 一个executor 可能跑着同一个storm组件(spout或者bolt)的一个或者多个tasks, 一个executor 总是只有一个线程用于执行当前任务, 也就意味着executor中的任务是串行的.
A task performs the actual data processing and is run within its parent executor’s thread of execution. Each spout or bolt that you implement in your code executes as many tasks across the cluster. The number of tasks for a component is always the same throughout the lifetime of a topology, but the number of executors (threads) for a component can change over time. This means that the following condition holds true: #threads <= #tasks. By default, the number of tasks is set to be the same as the number of executors, i.e. Storm will run one task per thread (which is usually what you want anyways).
Also be aware that:
- The number of executor threads can be changed after the topology has been started (see
storm rebalancecommand below). - The number of tasks of a topology is static.
See Understanding the Internal Message Buffers of Storm for another view on the various threads that are running within the lifetime of a worker process and its associated executors and tasks.
一个task用于处理数据和执行, 每一个spout或者bolt都在集群上有许多tasks, 一个组件中task的数目总是跟这个Topology的吞吐量相同, 但是executors(threads)的数目是可以动态调整的. 这就意味着 threads<=tasks. 默认情况下, tasks=threads, storm将会为每一个task分配一个executor, 这也是用户想要的情况
注意:
1. executors threads的数目是可以在Topology启动后变动(storm rebanlance)
2. Topology的tasks数据是静态的.
可通过这篇blog Understanding the Internal Message Buffers of Storm 从另一个角度来看worker executors tasks, 稍后翻译
To be continued...
Storm worker 并行度等理解的更多相关文章
- storm源码之理解Storm中Worker、Executor、Task关系 + 并发度详解
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To ...
- Storm概念学习系列之并行度与如何提高storm的并行度
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 ...
- 【原】【译文】理解storm拓扑并行度
原文地址: http://storm.apache.org/releases/1.2.1/Understanding-the-parallelism-of-a-Storm-topology.html ...
- 【原】storm源码之理解Storm中Worker、Executor、Task关系
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 ...
- [Storm] 并发度的理解
Tasks & executors relation Q1. However I'm a bit confused by the concept of "task". Is ...
- Storm中并行度原来是这样计算的(1.0.1版本)
==思考问题1== 向集群提交一个拓扑的时候,Storm是如何计算Task数以及Executor数的? 具体有多少个worker,多少个executor,每个executor负责多少个task? == ...
- Storm-6 Storm的并行度、Grouping策略以及消息可靠处理机制简介
概念: 配置并行度 动态的改变并行度 流分组策略----Stream Grouping 消息的可靠处理机制 概念: Workers (JVMs): 在一个节点上可以运行一个或多个独立的JVM 进程.一 ...
- Storm的并行度、Grouping策略以及消息可靠处理机制简介
转自:https://my.oschina.net/zc741520/blog/409949 概念: Workers (JVMs): 在一个节点上可以运行一个或多个独立的JVM 进程.一个Topolo ...
- storm的acker机制理解
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 ...
随机推荐
- PropertyGrid—属性类别排序
属性默认按照字母顺序排序,有时,我们想要按自定义的顺序排序 这个工具类可以把每个属性类别里的属性排序,但是不能把属性类别排序. 为属性类添加属性:[TypeConverter(typeof(Prope ...
- Shell脚本值:运算符
算术运算符 原生bash不支持简单的数学运算,但是可以通过其他命令来实现,例如 awk 和 expr,expr 最常用. expr 是一款表达式计算工具,使用它能完成表达式的求值操作. 例如:实现两个 ...
- Problem F
Time Limit : 2000/1000ms (Java/Other) Memory Limit : 65536/32768K (Java/Other) Total Submission(s) ...
- 对于Json和对象转换的学习
学习这个的用处有非常多的: 在传输数据过程中比較查看数据比較清晰,代码也较清晰.也能够避免split函数带来的隐藏bug 当然也有不足: 准备工具较繁琐,须要准备对象(当然 ...
- NSTimer使用不当引发的内存泄漏问题
NSTimer可以用来执行一些定时任务,比较常用的方法就是: + (NSTimer *)timerWithTimeInterval:(NSTimeInterval)ti target:(id)aTar ...
- Runtime.getRuntime().exec()----记录日志案例
Runtime.getRuntime().exec()方法主要用于运行外部的程序或命令. Runtime.getRuntime().exec共同拥有六个重载方法: 1.public Process e ...
- tf树
tf变换(1) TF库的目的是实现系统中任一个点在所有坐标系之间的坐标变换,也就是说,只要给定一个坐标系下的一个点的坐标,就能获得这个点在其他坐标系的坐标. 使用tf功能包,a. 监听tf变换: ...
- 从英语单词shell想到的
shell当初听到以为很高级 后来才知道只是壳而已 百度百科中解释为 shell 在计算机科学中,Shell俗称壳(用来区别于核),是指“提供使用者使用界面”的软件(命令解析器).它类似于DOS下的c ...
- zookeeper参数的详解
安装和配置详解 本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础,最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取,Zookee ...
- Docker入门系列8
commit docker commit -m "Added json gem" -a "Docker Newbee" 0b2616b0e5a8 ouruser ...