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: 注:supervisor.slots.ports:对于每个工作节点配置该节点可以运行多少个worker进程. 每个worker进程使用一个但单独的端口来收取消息,这里配置了哪个端口用来使用. 定义5个端口,那么该节点上允许最多运行5个worker进程. 默认情况下,可以在端口6700, 670…

不多说,直接上干货! Worker.Task.Executor三者之间的关系 Storm集群中的一个物理节点启动一个或者多个Worker进程,集群的Topology都是通过这些Worker进程运行的. 然而,Worker进程中又会运行一个或者多个Executor线程,每个Executor线程只运行一个Topology的一个组件(Spout或Bolt)的Task任务,Task又是数据处理的实体单元. Worker是进程,Executor对应于线程,Spout或Bolt是一个个的Task: 同一个W…

一:介绍Storm设计模型 1.Topology Storm对任务的抽象,其实 就是将实时数据分析任务 分解为 不同的阶段 点: 计算组件   Spout   Bolt 边: 数据流向    数据从上一个组件流向下一个组件  带方向 2.tuple Storm每条记录 封装成一个tuple 其实就是一些keyvalue对按顺序排列 方便组件获取数据 3.Spout 数据采集器 源源不断的日志记录  如何被topology接收进行处理? Spout负责从数据源上获取数据,简单处理 封装成tuple…

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…

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…

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…

这里做一些补充: worker是一个进程,由supervisor启动,并只负责处理一个topology,所以不会同时处理多个topology. executor是一个线程,由worker启动,是运行task的物理容器,其和task是1 -> N关系. component是对spout/bolt/acker的抽象. task也是对spout/bolt/acker的抽象,不过是计算了并行度之后.component和task是1 -> N 的关系. supervisor会定时从zookeeper获取…

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…

在进群生产环境下运行Topology和在本地模式下运行非常相似.下面是步骤: 1.定义Topology(如果使用Java开发语言,则使用TopologyBuilder来创建) 2.使用StormSubmitter向集群提交Topology.StormSubmitter有三个参数,Topology的名字,Topology的配置,和Topology本身.下面是例子: ? 1 2 3 4 Config conf = new Config(); conf.setNumWorkers(20); conf.…

Twitter Storm中Topology的状态 状态转换如下,Topology 的持久化状态包括: active, inactive, killed, rebalancing 四个状态. 代码上看到每种状态都可以转换成一些持久化 ( 写入到 zk 中的状态 ) 或者中间状态. (defn state-transitions [nimbus storm-id status] {:active {:monitor (reassign-transition nimbus storm-id) :in…