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…

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.…

前言:在系统中向hbase中插入数据时,常常通过设置region的预分区来防止大数据量插入的热点问题,提高数据插入的效率,同时可以减少当数据猛增时由于Region split带来的资源消耗.大量的预分区数量会导致hbase客户端缓存大量的分区地址,导致内存的增长,某些系统中一个JVM进程中会开启几十个独立的hbase客户端对象,同时会查询多张Hbase表,这样JVM进程就会缓存 (预分区数 X 表数 X Hbase客户端数=条记录). 有没有这种情况?有的,在本人的storm项目中,采用结合sp…

Hbas预分区 在系统中向hbase中插入数据时,常常通过设置region的预分区来防止大数据量插入的热点问题,提高数据插入的效率,同时可以减少当数据猛增时由于Region split带来的资源消耗.大量的预分区数量会导致hbase客户端缓存大量的分区地址,导致内存的增长,某些系统中一个JVM进程中会开启几十个独立的hbase客户端对象,同时会查询多张Hbase表,这样JVM进程就会缓存 (预分区数 X 表数 X Hbase客户端数=条记录). storm的自定义分组 有没有这种情况?有的,在本…

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…

参考链接: Tutorial storm Tutorial 中文解读+分析 导读.摘要: .hadoop有master与slave,Storm与之对应的节点是什么? .Storm控制节点上面运行一个后台程序被称之为什么? .Supervisor的作用是什么? .Topology与Worker之间的关系是什么? .Nimbus和Supervisor之间的所有协调工作有master来完成,还是Zookeeper集群完成? .storm稳定的原因是什么? .如何运行Topology? strom ja…

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)shuffleGrouping(随机分组)随机分组:将tuple随机分配到bolt中,能够保证各task中处理的数据均衡: 2)fieldsGrouping(按照字段分组,在这里即是同一个单词只能发送给一个Bolt) 按字段分组: 根据设定的字段相同值得tuple被分配到同一个bolt进行处理: 举例:buil…

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…

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…

Storm中涉及到了很多组件,例如nimbus,supervisor等等,在参考了这两篇文章之后,对这个有了更好的理解. Understanding the parallelism of a Storm topology https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Understanding-the-parallelism-of-a-Storm-topology http://www.cnblogs.com/yufengof/p/storm-worker-e…