Storm编程模型及Worker通信机制

Python并发编程之线程消息通信机制任务协调（四）

大家好,并发编程进入第四篇. 本文目录前言 Event事件 Condition Queue队列总结 . 前言前面我已经向大家介绍了,如何使用创建线程,启动线程.相信大家都会有这样一个想法,线程无非就是创建一下,然后再start()下,实在是太简单了. 可是要知道,在真实的项目中,实际场景可要我们举的例子要复杂的多得多,不同线程的执行可能是有顺序的,或者说他们的执行是有条件的,是要受控制的.如果仅仅依靠前面学的那点浅薄的知识,是远远不够的. 那今天,我们就来探讨一下如何控制线程的触发执行.…

第1节 storm编程：4、storm环境安装以及storm编程模型介绍

dataSource:数据源,生产数据的东西 spout:接收数据源过来的数据,然后将数据往下游发送 bolt:数据的处理逻辑单元.可以有很多个,基本上每个bolt都处理一部分工作,然后将数据继续往下游的bolt发送 storm不会保存数据,也不会生产数据,只是一个数据的搬运工 tuple:元组的概念,可以理解为一个数组,或者一个集合,里面可以封装很多东西,数据从上游往下游发送,都是封装在tuple里面了 topology:spout与bolt组织到一起,形成一个topology 注意,配置文件…

分布式流处理框架 Apache Storm —— 编程模型详解

一.简介二.IComponent接口三.Spout 3.1 ISpout接口 3.2 BaseRichSpout抽象类四.Bolt 4.1 IBolt 接口 4.2 BaseRichBolt抽象类五.词频统计案例六.提交到服务器集群运行七.关于项目打包的扩展说明一.简介下图为Strom的运行流程图,在开发Storm流处理程序时,我们需要采用内置或自定义实现spout(数据源)和bolt(处理单元),并通过TopologyBuilder将它们之间进行…

Storm 学习之路（五）—— Storm编程模型详解

一.简介下图为Strom的运行流程图,在开发Storm流处理程序时,我们需要采用内置或自定义实现spout(数据源)和bolt(处理单元),并通过TopologyBuilder将它们之间进行关联,形成Topology. 二.IComponent接口 IComponent接口定义了Topology中所有组件(spout/bolt)的公共方法,自定义的spout或bolt必须直接或间接实现这个接口. public interface IComponent extends Serializable…

Storm 系列（五）—— Storm 编程模型详解

一.简介下图为 Strom 的运行流程图,在开发 Storm 流处理程序时,我们需要采用内置或自定义实现 spout(数据源) 和 bolt(处理单元),并通过 TopologyBuilder 将它们之间进行关联,形成 Topology. 二.IComponent接口 IComponent 接口定义了 Topology 中所有组件 (spout/bolt) 的公共方法,自定义的 spout 或 bolt 必须直接或间接实现这个接口. public interface IComponent ex…

Storm介绍及核心组件和编程模型

离线计算离线计算:批量获取数据.批量传输数据.周期性批量计算数据.数据展示代表技术:Sqoop批量导入数据.HDFS批量存储数据.MapReduce批量计算数据.Hive批量计算数据.azkaban/oozie任务调度流式计算流式计算:数据实时产生.数据实时传输.数据实时计算.实时展示代表技术:Flume实时获取数据.Kafka/metaq实时数据存储.Storm/JStorm实时数据计算.Redis实时结果缓存.持久化存储(mysql). 一句话总结:将源源不断产生的数据实时收集并实…

storm介绍，核心组件，编程模型

一.流式计算概念利用分布式的思想和方法,对海量“流”式数据进行实时处理,源自业务对海量数据,在“时效”的价值上的挖掘诉求,随着大数据场景应用场景的增长,对流式计算的需求愈发增多,流式计算的一般架构图如下: Flume获取数据-->Kafka传递数据-->Strom计算数据-->Redis保存数据二.storm介绍 Apache Storm是一个分布式实时大数据处理系统.Storm设计用于在容错和水平可扩展方法中处理大量数据.它是一个流数据框架,具有最高的摄取率.Storm是无状态的,…

Storm 第一章核心组件及编程模型

1 流式计算流式计算:数据实时产生.实时传输.实时计算.实时展示代表技术:Flume实时获取数据.Kafka/metaq实时数据存储.Storm/JStorm实时数据计算.Redis实时结果缓存.持久化存储(mysql). 一句话总结:将源源不断产生的数据实时收集并实时计算,尽可能快的得到计算结果. 2 Storm是什么 Storm 是用来实时处理数据,特点:低延迟.高可用.分布式.可扩展.数据不丢失,提供简单容易理解的接口,便于开发. 3 Storm 与Hadoop的区别 Storm用于实…

Storm集群组件和编程模型

Storm工作原理: Storm是一个开源的分布式实时计算系统,常被称为流式计算框架.什么是流式计算呢?通俗来讲,流式计算顾名思义:数据流源源不断的来,一边来,一边计算结果,再进入下一个流. 比如一般金融系统一直不断的执行,金融交易.用户全部行为都记录进日志里,日志分析出站点运维.猎户信息.海量数据使得单节点处理只是来.所以就用到分布式计算机型,storm 是当中的典型代表之中的一个,一般应用场景是:中间使用一个消息队列系统如kafka,先将消息缓存起来,storm 中有非常多的节点,分布…

Storm架构和编程模型总结

1. 编程模型 DataSource:外部数据源 Spout:接受外部数据源的组件,将外部数据源转化成Storm内部的数据,以Tuple为基本的传输单元下发给Bolt Bolt:接受Spout发送的数据,或上游的bolt的发送的数据.根据业务逻辑进行处理.发送给下一个Bolt或者是存储到某种介质上.介质可以是Redis可以是mysql,或者其他. Tuple:Storm内部中数据传输的基本单元,里面封装了一个List对象,用来保存数据. StreamGrouping:数据分组策略 7种:shuf…

Storm进程通信机制

storm的worker进程之间消息传递机制图: 每个worker都有一个独立的监听进程,监听配置文件中配置过的端口列表supervisor.slots.ports,topology.receiver.buffer.size代表接收线程一次最多能接收多少条消息,用户可以自定义配置.接收线程将收到的消息传递给对应的executor(一个或多个)的incoming-queues.对应接收线程,每个worker存在一个独立的发送线程,它负责从worker的transfer-queue中读取消息,并通过…

大数据处理框架之Strom: Storm拓扑的并行机制和通信机制

一.并行机制 Storm的并行度 ,通过提高并行度可以提高storm程序的计算能力. 1.组件关系:Supervisor node物理节点,可以运行1到多个worker,不能超过supervisor.slots.ports数量:worker:工作进程,即jvm.为特定拓扑的一个或者多个组件Spout/Bolt产生一个或者多个Executor.默认情况下一个Worker运行一个Executor Executor:线程Thread,为特定拓扑的一个或者多个组件Spout/Bolt实例运行一个或者多个…

storm的trident编程模型

storm的基本概念别人总结的, https://blog.csdn.net/pickinfo/article/details/50488226 编程模型最关键最难就是实现局部聚合的业务逻辑聚合类实现Aggregator接口重写方法aggregate,聚合使用存储中间聚合过程状态的类,本地hashmap的去重逻辑还有加入redis后进行的一些去重操作,数据的持久(判断三天内的带播控量) public class SaleSum implements Aggregator<SaleSumState…

storm并发机制，通信机制，任务提交

一.storm的并发 (1)Workers(JVMs):在一个物理节点上可以运行一个或多个独立的JVM进程.一个Topology可以包含一个或多个worker(并行的跑在不同的物理机上),所以worker process就是执行一个topology的子集, 并且worker只能对应于一个topology (2)Executors(threads):在一个workerJVM进程中运行着多个Java线程.一个executor线程可以执行一个或多个tasks.但一般默认每个executor只执行一个t…

(1)线程的同步机制 (2)网络编程的常识 (3)基于tcp协议的编程模型

1.线程的同步机制(重点)1.1 基本概念当多个线程同时访问同一种共享资源时可能会造成数据的覆盖和不一致等问题,此时就需要对线程之间进行协调和通信,该方式就叫线程的同步机制. 如: 2003年左右银行卡业务存折对应同一个账户 1.2 解决方案由程序结果可知:当两个线程同时进行取款操作时,会导致最终的账户余额不正确. 引发原因:线程一还没有完成取款操作时,线程二就已经开始执行. 解决方案:等线程一执行完毕取款后再执行线程二,将线程的并发操作修改为串行操作即可带来问题:多线程串行执行会造…

Java网络编程和NIO详解1：JAVA 中原生的 socket 通信机制

Java网络编程和NIO详解1:JAVA 中原生的 socket 通信机制 JAVA 中原生的 socket 通信机制摘要:本文属于原创,欢迎转载,转载请保留出处:https://github.com/jasonGeng88/blog 当前环境 jdk == 1.8 知识点 socket 的连接处理 IO 输入.输出流的处理请求数据格式处理请求模型优化场景今天,和大家聊一下 JAVA 中的 socket 通信问题.这里采用最简单的一请求一响应模型为例,假设我们现在需要向 baidu 站…

基于python yield机制的异步操作同步化编程模型

又一个milestone即将结束,有了些许的时间总结研发过程中的点滴心得,今天总结下如何在编写python代码时对异步操作进行同步化模拟,从而提高代码的可读性和可扩展性. 游戏引擎一般都采用分布式框架,通过一定的策略来均衡服务器集群的资源负载,从而保证服务器运算的高并发性和CPU高利用率,最终提高游戏的性能和负载.由于引擎的逻辑层调用是非抢占式的,服务器之间都是通过异步调用来进行通讯,导致游戏逻辑无法同步执行,所以在代码层不得不人为地添加很多回调函数,使一个原本完整的功能碎片化地分布在各个回调函…

探讨一个新的两个进程间的通信和编程模型 (Windows)

本文探讨一个新的Windows上的两个UI进程间的通信和编程模型. 开门见山,下面是这个通信模型的梗概图: 这个模型的设计目标描述如下: (1)发送数据接口:RpcSend, RpcPost RpcSend是同步接口,发送数据到目标fsm, 同时接收返回数据,其原型为 int RpcSend(const char* strFsmName, unsigned int uEvent, PBYTE pMsgData, int nMsgDataLen, PBYTE& pResultData, int&am…

(1)基于tcp协议的编程模型 (2)tcp协议和udp协议的比较 (3)基于udp协议的编程模型 (4)反射机制

1.基于tcp协议的编程模型(重中之重)1.1 编程模型服务器: (1)创建ServerSocket类型的对象,并提供端口号: (2)等待客户端的连接请求,调用accept()方法: (3)使用输入输出流进行通信: (4)关闭Socket并释放有关的资源: 客户端: (1)创建Socket类型的对象,并提供服务器的IP地址和端口号: (2)使用输入输出流进行通信: (3)关闭Socket并释放有关的资源: 1.2 相关类和方法的解析(1)ServerSocket类 java.net.Server…

Storm集成Kafka编程模型

原创文章,转载请注明: 转载自http://www.cnblogs.com/tovin/p/3974417.html 本文主要介绍如何在Storm编程实现与Kafka的集成一.实现模型数据流程: 1.Kafka Producter生成topic1主题的消息 2.Storm中有个Topology,包含了KafkaSpout.SenqueceBolt.KafkaBolt三个组件.其中KafkaSpout订阅了topic1主题消息,然后发送给SenqueceBolt加工处理,最后数据由Kafka…

Storm编程入门API系列之Storm的可靠性的ACK消息确认机制

概念,见博客 Storm概念学习系列之storm的可靠性什么业务场景需要storm可靠性的ACK确认机制? 答:想要保住数据不丢,或者保住数据总是被处理.即若没被处理的,得让我们知道. public void nextTuple() { num++; System.out.println("spout:"+num); int messageid = num; //开启消息确认机制,就是在发送数据的时候发送一个messageid,一般情况下,messageid可以理解为mysql数据…

python 之并发编程（守护进程、互斥锁、IPC通信机制）

9.5 守护进程主进程创建守护进程其一:守护进程会在主进程代码执行结束后就立即终止其二:守护进程内无法再开启子进程,否则抛出异常:AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children 注意:进程之间是互相独立的,主进程代码运行结束,守护进程随即终止 p.daemon:默认值为False,如果设为True,代表p为后台运行的守护进程,当p的父进程终止时,p也随之终止,并且设定为True后,p不能创建自己的新进程…

Spark入门实战系列--3.Spark编程模型（上）--编程模型及SparkShell实战

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Spark编程模型 1.1 术语定义 l应用程序(Application): 基于Spark的用户程序,包含了一个Driver Program 和集群中多个的Executor: l驱动程序(Driver Program):运行Application的main()函数并且创建SparkContext,通常用SparkContext代表Driver Program: l执行单元(Executor):…

spark概念、编程模型和模块概述

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50931274 spark基本概念 Spark一种与 Hadoop 相似的通用的集群计算框架,通过将大量数据集计算任务分配到多台计算机上,在性能和迭代计算上很有看点,提供高效内存计算,现在是Apache孵化的顶级项目. Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发,可用来构建大型的.低延迟的数据分析应用程序.Spa…