不多说,直接上干货! Spout 数据源 消息源Spout是Storm的Topology中的消息生产者(即Tuple的创造者). Spout 介绍 1. Spout 的结构 Spout 是 Storm 的核心组件之一,最源头的接口是 IComponent,如图 1所示,几个Spout接口都继承自IComponent. 图 1    Spout 类图 2. Spout 发出的消息 Spout从外部获取数据后,向Topology中发出的Tuple可以是可靠的,也可以是不可靠的. 注意:一个可靠的消息…

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…

把stream当做一列火车, tuple当做车厢,spout当做始发站,bolt当做是中间站点!!! 见 Storm概念学习系列之Spout数据源 Storm概念学习系列之Topology拓扑 Storm概念学习系列之Blot消息处理者 Storm概念学习系列之Tuple元组…

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…

不多说,直接上干货! Storm的雪崩问题的解决办法1: Storm概念学习系列之并行度与如何提高storm的并行度 Storm的雪崩问题的解决办法2:…

不多说,直接上干货! storm的特性 Storm 是一个开源的分布式实时计算系统,可以简单.可靠地处理大量的数据流. Storm支持水平扩展,具有高容错性,保证每个消息都会得到处理,而且处理速度很快(在一个小集群中,每个节点每秒可以处理数以百万计的消息). Storm 的部署和运维都很便捷,而且更为重要的是,可以使用任意编程语言来开发应用. 下面介绍 Storm 的特点(1)编程模型简单 在大数据处理方面, Hadoop 为开发者提供了 MapReduce 原语,使并行批处理程序变得非常简单和…

不多说,直接上干货! 数据流模型 数据流模型是由数据流.数据处理任务.数据节点.数据处理任务实例等构成的一种数据模型.本节将介绍的数据流模型如图1所示. 分布式流处理系统由多个数据处理节点(node)组成,每个数据处理节点上运行有多个数据任务实例,每个数据任务实例属于一个数据任务定义.任务实例是在任务定义的基础上,添加了输入流过滤条件和强制输出周期属性后,可实际推送到数据处理节点上运行的逻辑实体:数据任务定义包含输入数据流.数据处理逻辑和输出数据流属性. 数据流模型简介 首先介绍数据流模型中的一…

不多说,直接上干货! 事务 这里的事务是专门针对Topology提出来的,是为了解决元组在处理失败重新发送后的一系列问题的.简而言之,事务拓扑(transactional topology)就是指Storm以并行和顺序处理混合的方式处理元组,一方面是处理消息,将消息分为一批批,并行处理同一批内的消息以及批与批之间的消息:另一方面是提交消息,按严格的顺序提交,总之实现对消息精确的处理. (1)事务拓扑的特点 事务性拓扑这一特性使消息在语义上确保能够以安全的方式重发消息,并保证它们只被处理一次.在不…

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…

不多说,直接上干货!   Hadoop 上运行的是 MapReduce 作业,而在 Storm 上运行的是拓扑 Topology,这两者之间是非常不同的.一个关键的区别是:一个MapReduce 作业最终会结束,而一个 Topology 拓扑会永远运行(除非手动杀掉). Topology拓扑 从字面上解释Topology,就是网络拓扑,是指用传输介质互连各种设备的物理布局,是构成网络的成员间特定的物理的(即真实的),或者逻辑的,即虚拟的排列方式.拓扑是一种不考虑物体的大小.形状等物理属性,而只使…