简单聊聊Storm的流分组策略 首先我要强调的是,Storm的分组策略对结果有着直接的影响,不同的分组的结果一定是不一样的.其次,不同的分组策略对资源的利用也是有着非常大的不同,本文主要讲一讲localOrShuffle这个分组对资源利用的重大改善.最后,不同的分组对项目的逻辑也起着至关重要的决定,比如在写数据的时候不同的分组策略会导致死锁. 简单理解数据流分组 拓扑定义的一部分就是为每个Bolt指定输入的数据流,而数据流分组则定义了在Bolt的task之间如何分配数据流. 目前的Storm1.…

Storm Grouping: Shuffle Grouping :随机分组,尽量均匀分布到下游Bolt中 将流分组定义为混排.这种混排分组意味着来自Spout的输入将混排,或随机分发给此Bolt中的任务.shuffle grouping对各个task的tuple分配的比较均匀. Fields Grouping :按字段分组,按数据中field值进行分组:相同field值的Tuple被发送到相同的Task 这种grouping机制保证相同field值的tuple会去同一个task,这对于Word…

A stream grouping tells a topology how to send tuples between two components. Remember, spouts and bolts execute in parallel as many tasks across the cluster. Stream grouping的作用是告诉topology如何在组件(Spout/Bolt)之间传递tuples. 一个拓扑(topology)的执行就一个Spout和很多个Bolt…

用的是ShuffleGrouping分组方式,并行度设置为3 这是跑下来的结果 参考代码StormTopologyShufferGrouping.java package yehua.storm; import java.util.Map; import org.apache.storm.Config;import org.apache.storm.LocalCluster;import org.apache.storm.StormSubmitter;import org.apache.stor…

不多说,直接上干货! Stream消息流是Storm中最关键的抽象,是一个没有边界的Tuple序列. Stream Grouping 消息流组是用来定义一个流如何分配到Tuple到Bolt. Stream消息流和Stream Grouping消息流组 Storm核心的抽象概念是“流”.流是一个分布式并行创建和处理的无界的连续元组(Tuple).流通过给流元组中字段命名来定义.在默认情况下,元组可以包含整型.长整型.短整型.字节.字符串.双精度浮点数.单精度浮点数.布尔型和字节数组. Stream…

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 Fields grouping Fields grouping 的实例 FieldGrouping 样例分析 storm的分组策略 洗牌分组(Shuffle grouping): 随机分配元组到Bolt的某个任务上,这样保证同一个Bolt的每个任务都能够得到相同数量的元组. 字段分组(Fields grou…

一.前述 Storm由数源泉spout到bolt时,可以选择分组策略,实现对spout发出的数据的分发.对多个并行度的时候有用. 二.具体原理 1. Shuffle Grouping 随机分组,随机派发stream里面的tuple,保证每个bolt task接收到的tuple数目大致相同.轮询,平均分配 2. Fields Grouping(相同fields去分发到同一个Bolt)按字段分组,比如,按"user-id"这个字段来分组,那么具有同样"user-id"的…

Storm流分组介绍                流分组是拓扑定义的一部分,每个Bolt指定应该接收哪个流作为输入.流分组定义了流/元组如何在Bolt的任务之间进行分发.在设计拓扑的时候需要定义数据如何在组件之间进行交换(流如何被Bolt消耗处理).    一个流分组指定每个Bolt消耗哪个流.一个节点可以发出多个数据流,流分组允许我们有选择的接收流进行消耗处理.                Storm内置了7种流分组方式和一个自定义分组方式(由InputDeclarer接口定义).Inpu…

1 功能说明 设计一个topology,来实现对文档里面的单词出现的频率进行统计.整个topology分为三个部分: SentenceSpout:数据源,在已知的英文句子中,随机发送一条句子出去. SplitBolt:负责将单行文本记录(句子)切分成单词 CountBolt:负责对单词的频率进行累加 2 代码实现 package com.ntjr.bigdata; import org.apache.storm.Config; import org.apache.storm.LocalClust…

概念,见博客 Storm概念学习系列之stream grouping(流分组) Storm的stream grouping的Shuffle Grouping 它是随机分组,随机派发stream里面的tuple,保证polt的每个人物接收到的tuple数目相同.(它能实现较好的负载均衡) 如果工作中没有特殊要求,一般用Shuffle Grouping. 编写StormTopologyShufferGrouping.java package zhouls.bigdata.stormDemo; imp…

不多说,直接上干货! 以下都是非常重要的storm概念知识. (Tuple元组数据载体 .Spout数据源.Blot消息处理者.Stream消息流 和 Stream Grouping 消息流组.Worker工作者进程.Task是最终运行spout或bolt中代码的执行单元.executor是worker进程启动的一个单独线程) 见博客 Storm概念学习系列之storm核心组件 Storm概念学习系列之Task任务 Storm概念学习系列之Tuple元组 Storm概念学习系列之Blot消息处理…

在Storm中, 开发者可以为上游spout/bolt发射出的tuples指定下游bolt的哪个/哪些task(s)来处理该tuples.这种指定在storm中叫做对stream的分组,即stream grouping,分组方式主要有以下7种 Shuffle Grouping 或 None Grouping Fields Grouping All Grouping Global Grouping LocalOrShuffle Grouping Direct Grouping 1. Shuffle…

Storm的通信机制,需要满足如下一些条件以满足Storm的语义. 1.建立数据传输的缓冲区.在通信连接没有建立之前把发送的数据缓存起来.数据发送方可以在连接建立之前发送消息,而不需要等连接建立起来,可是的接收方是独立运行的. 2.在消息传输层保证消息最多只能发送一次,Storm系统有ACK机制,是的没有被发送成功的消息会被重发,若消息层面也重发,会导致消息发送多次. 这种消息机制由两个接口来定义,backtype.storm.messaging.IContext和backtype.storm.…

应用场景 之前我们已经通过<Spring Cloud Stream消费失败后的处理策略(一):自动重试>一文介绍了Spring Cloud Stream默认的消息重试功能.本文将介绍RabbitMQ的binder提供的另外一种重试功能:重新入队. 动手试试 准备一个会消费失败的例子,可以直接沿用前文的工程,也可以新建一个,然后创建如下代码的逻辑: @EnableBinding(TestApplication.TestTopic.class) @SpringBootApplication pub…

应用场景 前两天我们已经介绍了两种Spring Cloud Stream对消息失败的处理策略: 自动重试:对于一些因环境原因(如:网络抖动等不稳定因素)引发的问题可以起到比较好的作用,提高消息处理的成功率. 自定义错误处理逻辑:如果业务上,消息处理失败之后有明确的降级逻辑可以弥补的,可以采用这种方式,但是2.0.x版本有Bug,2.1.x版本修复. 那么如果代码本身存在逻辑错误,无论重试多少次都不可能成功,也没有具体的降级业务逻辑,之前在深入思考中讨论过,可以通过日志,或者降级逻辑记录的方式把错…

应用场景 上一篇<Spring Cloud Stream消费失败后的处理策略(一):自动重试>介绍了默认就会生效的消息重试功能.对于一些因环境原因.网络抖动等不稳定因素引发的问题可以起到比较好的作用.但是对于诸如代码本身存在的逻辑错误等,无论重试多少次都不可能成功的问题,是无法修复的.对于这样的情况,前文中说了可以利用日志记录消息内容,配合告警来做补救,但是很显然,这样做非常原始,并且太过笨拙,处理复杂度过高.所以,我们需要需求更好的办法,本文将介绍针对该类问题的一种处理方法:自定义错误处理逻…

引言 在分析Sentinel的上一篇文章中,我们知道了它是基于滑动窗口做的流量统计,那么在当我们能够根据流量统计算法拿到流量的实时数据后,下一步要做的事情自然就是基于这些数据做流控.在介绍Sentinel的流控模型之前,我们先来简单看下 Sentinel 后台是如何去定义一个流控规则的 对于上图的配置Sentinel把它抽象成一个FlowRule类,与其属性一一对应 resource 资源名 limitApp 限流来源,默认为default不区分来源 grade 限流类型,有QPS和并发线程数两…

private static List<User> list = new ArrayList<User>(); public static void main(String[] args) { list = Arrays.asList( new User(1, "a", 10), new User(4, "d", 19), new User(5, "e", 13), new User(2, "b", 1…

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一.Storm 1.1 简介 Storm 是一个开源的分布式实时计算框架,可以以简单.可靠的方式进行大数据流的处理.通常用于实时分析,在线机器学习.持续计算.分布式RPC.ETL等场景.Storm具有以下特点: 支持水平横向扩展: 具有高容错性,通过ACK机制每个消息都不丢失: 处理速度非常快,每个节点每秒能处理超过一百万个tuples : 易于设置和操作,并可以与任何编程语言一起使用: 支持本地模式运行,对于开发人员来说非常友好: 支持图形化管理界面. 1.2 Storm 与 Hadoop对比…

一.Storm 1.1 简介 Storm 是一个开源的分布式实时计算框架,可以以简单.可靠的方式进行大数据流的处理.通常用于实时分析,在线机器学习.持续计算.分布式 RPC.ETL 等场景.Storm 具有以下特点: 支持水平横向扩展: 具有高容错性,通过 ACK 机制每个消息都不丢失: 处理速度非常快,每个节点每秒能处理超过一百万个 tuples : 易于设置和操作,并可以与任何编程语言一起使用: 支持本地模式运行,对于开发人员来说非常友好: 支持图形化管理界面. 1.2 Storm 与 Ha…

0. 概述: Java中基于流的I/O构建在4个抽象类之上, 其中2个是字节流,另外2个是字符流. 字节流: InputStream / OutputStream 当操作字节或其它二进制对象时,应当使用字节流. 字符流: Reader / Writer 当操作字符或字符串时,应当使用字符流. 1. InputStream InputStream:   输入字节流,它是一个抽象类. 常用主要方法: int read() 返回代表下一个可用字节的整数,当文件达到末尾时,返回-1. int read(…

双工流就是同时实现了 Readable 和 Writable 的流,即可以作为上游生产数据,又可以作为下游消费数据,这样可以处于数据流动管道的中间部分,即 rs.pipe(rws1).pipe(rws2).pipe(rws3).pipe(ws); 在 NodeJS 中双工流常用的有两种 Duplex Transform Duplex 实现 Duplex 和 Readable.Writable 实现方法类似,实现 Duplex 流非常简单,但 Duplex 同时实现了 Readable 和 Wri…

有些时候我们需要自定义一些流,来操作特殊对象,node.js中为我们提供了一些基本流类. 我们新创建的流类需要继承四个基本流类之一(stream.Writeable,stream.Readable,stream.Duplex,stream.Transform),并确保调用了父类构造函数. 一.实现自定义的可读流 实现可读流需继承 stream.Readable,并实现 readable._read() 方法. 下面的代码我们实现了一个从数组中读取数据的流 const {Readable} = r…

Fork/Join 框架有特定的ExecutorService和线程池构成.ExecutorService可以运行任务,并且这个任务会被分解成较小的任务,它们从线程池中被fork(被不同的线程执行)出来,在join(即它的所有的子任务都完成了)之前会一直等待. Fork/Join 使用了任务窃取来最小化线程的征用和开销.线程池中的每条工作线程都有自己的双端工作队列并且会将新任务放到这个队列中去.它从队列的头部读取任务.如果队列是空的,工作线程就尝试从另外一个队列的末尾获取一个任务.窃取操作不会很…

一说到数据孤岛,所有技术人都不陌生.在 IT 发展过程中,企业不可避免地搭建了各种业务系统,这些系统独立运行且所产生的数据彼此独立封闭,使得企业难以实现数据共享和融合,并形成了"数据孤岛".   由于数据散落在不同数据库.消息队列中,计算平台直接访问这些数据时可能遇到可用性.传输延迟,甚至系统吞吐问题.如果上升到业务层面,我们会发现这些场景随时都会遇到:汇总业务交易数据.旧系统数据迁移到新系统中.不同系统数据整合.因此,为了能让数据更加实时.高效的融合并支持各业务场景,企业通常选择使用…

1. 概述 老话说的好:事情太多,做不过来,就先把事情记在本子上,然后理清思路.排好优先级,一件一件的去完成. 言归正传,今天我们来聊一下 SpringCloud 的 Stream 组件,SpringCloud Stream 是一个构建消息驱动微服务的框架,简单理解就是在 SpringCloud 中操作消息中间件的组件. 这里我们以 RabbitMQ 为例,介绍一下如何使用 Stream 实现 消息广播 和 消息分组. RabbitMQ 镜像模式集群的搭建,可参见我的另一篇文章<RabbitMQ…

上篇文章提到固定时间窗口限流无法处理突然请求洪峰情况,本文讲述的令牌桶线路算法则可以比较好的处理此场景. 工作原理 单位时间按照一定速率匀速的生产 token 放入桶内,直到达到桶容量上限. 处理请求,每次尝试获取一个或多个令牌,如果拿到则处理请求,失败则拒绝请求. 优缺点 优点 可以有效处理瞬间的突发流量,桶内存量 token 即可作为流量缓冲区平滑处理突发流量. 缺点 实现较为复杂. 代码实现 core/limit/tokenlimit.go 分布式环境下考虑使用 redis 作为桶和令牌的…

近来在看Storm的相关资料,以下总结一下配置过程和Hello World例子. Storm是分布式的实时计算系统.详细文档可参考Storm网站,也可以参阅<Getting started with storm>,以下程序示例即来自于这本书. 先看配置(可参考这里): 配置文件在下载安装包中的conf文件夹,名字为storm.yaml ########### These MUST be filled in for a storm configuration storm.zookeeper.se…

之前写了几篇关于Spring Cloud Stream使用中的常见问题,比如: 如何处理消息重复消费 如何消费自己生产的消息 下面几天就集中来详细聊聊,当消息消费失败之后该如何处理的几种方式.不过不论哪种方式,都需要与具体业务结合,解决不同业务场景可能出现的问题. 今天第一节,介绍一下Spring Cloud Stream中默认就已经配置了的一个异常解决方案:重试! 应用场景 依然要明确一点,任何解决方案都要结合具体的业务实现来确定,不要有了锤子看什么问题都是钉子.那么重试可以解决什么问题呢?由…