1、Shuffle Grouping:随机分组,随机派发stream里面的tuple,保证每个bolt接收到的tuple数目相同。
2、Fields Grouping:按字段分组,比如按userid来分组,具有同样userid的tuple会被分到相同的Bolts,而不同的userid则会被分配到不同的Bolts。
3、All Grouping:广播发送,对于每一个tuple,所有的Bolts都会收到。
4、Global Grouping: 全局分组,这个tuple被分配到storm中的一个bolt的其中一个task。再具体一点就是分配给id值最低的那个task。
5、Non Grouping:不分组,这个分组的意思是说stream不关心到底谁会收到它的tuple。目前这种分组和Shuffle grouping是一样的效果,有一点不同的是storm会把这个bolt放到这个bolt的订阅者同一个线程里面去执行。
6、Direct Grouping:直接分组, 这是一种比较特别的分组方法,用这种分组意味着消息的发送者指定由消息接收者的哪个task处理这个消息。只有被声明为Direct Stream的消息流可以声明这种分组方法。而且这种消息tuple必须使用emitDirect方法来发射。消息处理者可以通       过TopologyContext来获取处理它的消息的taskid (OutputCollector.emit方法也会返回taskid)
7、Local or shuffle grouping:如果目标bolt有一个或者多个task在同一个工作进程中,tuple将会被随机发生给这些tasks。否则,和普通的Shuffle Grouping行为一致。

Storm 消息分发策略的更多相关文章

  1. 第1节 storm编程:8、storm的分发策略

    8. Storm的分发策略 Storm当中的分组策略,一共有八种: 所谓的grouping策略就是在Spout与Bolt.Bolt与Bolt之间传递Tuple的方式.总共有八种方式: 1)shuffl ...

  2. kafka消息分发策略分析

    当我们使用kafka向指定Topic发送消息时,如果该Topic具有多个partition,无论消费者有多少,最终都会保证一个partition内的消息只会被一个Consumer group中的一个C ...

  3. nginx+lua+storm的热点缓存的流量分发策略自动降级

    1.在storm中,实时的计算出瞬间出现的热点. 某个storm task,上面算出了1万个商品的访问次数,LRUMap 频率高一些,每隔5秒,去遍历一次LRUMap,将其中的访问次数进行排序,统计出 ...

  4. Kafka学习笔记(二):Partition分发策略

    kafka版本0.8.2.1 Java客户端版本0.9.0.0 为了更好的实现负载均衡和消息的顺序性,Kafka Producer可以通过分发策略发送给指定的Partition.Kafka保证在par ...

  5. 深入详解美团点评CAT跨语言服务监控(四)服务端消息分发

    这边首先介绍下大众点评CAT消息分发大概的架构如下: 图4 消息分发架构图 分析管理器的初始化 我们在第一章讲到服务器将接收到的消息交给解码器(MessageDecoder)去做解码最后交给具体的消费 ...

  6. storm 的分组策略深入理解(-)

    目录 storm的分组策略 根据实例来分析分组策略 common配置: Shuffle grouping shuffle grouping的实例代码 ShuffleGrouping 样例分析 Fiel ...

  7. Kafka分片存储、消息分发和持久化机制

    Kafka 分片存储机制 Broker:消息中间件处理结点,一个 Kafka 节点就是一个 broker,多个 broker 可以组成一个 Kafka集群. Topic:一类消息,例如 page vi ...

  8. cocos creator主程入门教程(六)—— 消息分发

    五邑隐侠,本名关健昌,10年游戏生涯,现隐居五邑.本系列文章以TypeScript为介绍语言. 本篇开始介绍游戏业务架构相关的内容.在游戏业务层,所有需要隔离的系统和模块间通信都可以通过消息分发解耦. ...

  9. Storm消息容错机制(ack-fail机制)

    storm消息容错机制(ack-fail) 1.介绍 在storm中,可靠的信息处理机制是从spout开始的. 一个提供了可靠的处理机制的spout需要记录他发射出去的tuple,当下游bolt处理t ...

随机推荐

  1. 【数学建模】day08-数理统计III

    2. 回归分析 回归分析与曲线拟合区分. 曲线拟合是,根据得到的若干有关变量的一组数据,寻找因变量与(一个或几个)自变量之间的一个函数,使这个函数对那组数据拟合得好.通常,函数的形式可以由经验.先验知 ...

  2. Linux下的好用的编辑软件Remarkable

    Linux下的好用的编辑软件Remarkable最近着手开始学习Linux,就想着找一款好用的编辑器作笔记,在网上爬了些贴选择了Remarkable.官网崩了,有没有梯子,废了好大力气才装好.于是把资 ...

  3. Go指针相关

    结合这个例子分析一下 结果: 结合以往C语言的基础,画了一张图来解释为什么会有上面这些值的出现.先查看下Go中的这两个运算符是啥吧. ①对于所有带a的结果 var a int = 1 定义了一个变量a ...

  4. springcloud 学习

    参考: spring cloud 入门系列一:初识spring cloud http://blog.didispace.com/Spring-Cloud%E5%9F%BA%E7%A1%80%E6%95 ...

  5. Visible Trees HDU - 2841

    Visible Trees Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Tot ...

  6. CS Academy Gcd on a Circle(dp + 线段树)

    题意 给你一个长为 \(n\) 的环,你可以把它断成任意 \(k\) 段 \((1 < k \le n)\) ,使得每一段的 \(\gcd\) 都 \(>1\) . 问总共有多少种方案,对 ...

  7. Hdoj 1160.FatMouse's Speed 题解

    Problem Description FatMouse believes that the fatter a mouse is, the faster it runs. To disprove th ...

  8. [poj1160][IOI2000]Post Office【动态规划】

    传送门 https://vjudge.net/problem/POJ-1160#author=SCU2018 题目描述 在一条水平的公路上建有n个小屋,两个小屋间的距离是它们的横坐标之差的绝对值.保证 ...

  9. 如何用MarsEdit快速插入源代码

    开始用MarsEdit来写博文,客户端的,毕竟是要方便的多啊. 遇到的第一个问题就是:MarsEdit没有提供快速插入源代码的工具,而对于我这枚码农而言,这个就有点太杯具了. 简单研究了一下,发现Ma ...

  10. C 头文件、宏、编译问题

    @2019-02-15 [小记] > C 头文件的防重复包含是针对同一个源文件而言 原因: #include 头文件就是一段代码的拷贝,头文件中若有类型定义等,重复包含就会造成编译错误,若无类型 ...