package storm.starter; import backtype.storm.Config; import backtype.storm.LocalCluster; import backtype.storm.LocalDRPC; import backtype.storm.StormSubmitter; import backtype.storm.drpc.DRPCSpout; import backtype.storm.task.ShellBolt; import backtyp…

一.前述 Drpc(分布式远程过程调用)是一种同步服务实现的机制,在Storm中客户端提交数据请求之后,立刻取得计算结果并返回给客户端.同时充分利用Storm的计算能力实现高密度的并行实时计算. 二.具体原理 DRPC 是通过一个 DRPC 服务端(DRPC server)来实现分布式 RPC 功能的.DRPC Server 负责接收 RPC 请求,并将该请求发送到 Storm中运行的 Topology,等待接收 Topology 发送的处理结果,并将该结果返回给发送请求的客户端.(其实,从客户…

RPC:Remote Procedure Call DRPC:Distributed RPC Hadoop提供了RPC的实现机制,实现方法见:<>,本文主要介绍Storm的DRPC.   1.Storm DRPC工作流程 Storm的DRPC由DRPC Server和一个特殊的topology组成.DRPC Server主要起协调客户端和topology的作用,其接收客户端的请求,并将请求发送给topology,然后将topology的处理结果返回给客户端. 下面是官网给出的流程图: 1)客户…

对Storm的DRPC进行权限控制, 并且设计相应的测试验证. 1.集群安装 请参考Storm集群安装Version1.0.1 2.使用DRPC功能 请参考Storm集群使用DRPC功能Version1.0.1 预置如下数据: 在Strom集群上面启动DRPC进程, 并且提交了DRPC的topology, 方法名称为exclamation. 3.开启DRPC的权限控制 在storm.yaml文件中开启DRPC的权限控制: drpc.authorizer: "org.apache.storm.se…

业务描述: 统计从kafka spout中读取的数据条数,以及写入redis的数据的条数,写入hdfs的数据条数,写入kafaka的数据条数.并且每过5秒将数据按照json文件的形式写入日志.其中保存为json数据的格式为:时间戳 + 进程名称 + 读kafka数据条数 + 写入redis数据条数 + 写入hbase条数 + 写入kafka条数.time_stamp + process_name + from_kafka + to_redis + to_hdfs + to_kafka 给出实现的…

Storm中Spout用于读取并向计算拓扑中发送数据源,最近在调试一个topology时遇到了系统qps低,处理速度达不到要求的问题,经过排查后发现是由于对Spout的使用模式不当导致的多线程同步等待.这里罗列几点个人觉得编写Spout代码时需要特别注意的地方: 1. 最常用的模式是使用一个线程安全的queue,如BlockingQueue,spout主线程从queue中读取数据:另外的一个或多个线程负责从数据源(如各种消息中间件.db等)读取数据并放入queue中. 2. 如果不关心数据是否丢…

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…

1.topology 一个topolgy是spouts和bolts组成的图,通过stream groupings将图中的spout和bolts连接起来:如图所示: 一个topology会一直运行知道你手动kill掉,Storm自动重新分配执行失败的任务,并且Storm可以保证你不会有数据丢失(如果开启了高可靠性的话).如果一些机器意外停机它上面的所有任务会被转移到其他机器上: 运行一个toplogy很简单,首先,把你所有的代码以及所依赖的jar打进一个jar中.然后运行类似下面的命令: stor…

1.全局定时器 import java.util.Map; import backtype.storm.Config; import backtype.storm.Constants; import backtype.storm.LocalCluster; import backtype.storm.spout.SpoutOutputCollector; import backtype.storm.task.OutputCollector; import backtype.storm.task.…

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…