Storm概念学习系列之Task任务

【Storm概念学习系列之Task任务】的更多相关文章

Storm概念学习系列之Task任务

不多说,直接上干货! 每一个Spout/Bolt的线程称为一个Task. Task任务 Task是运行Spout或Bolt的单元,每一个Spout/Bolt的线程称为一个Task. 在Storm 0.8及之后的版本中,Task不再与物理线程对应,同一个Spout/Bolt的Task可能会共享一个物理线程,该线程称为Executor. 实际的数据处理由Task完成,在Topology的生命周期中,每个组件的Task数量不会变化,而Executor的数量却不一定.在一般情况下,线程数小于等于Task…

Storm概念学习系列之核心概念（Tuple、Spout、Blot、Stream、Stream Grouping、Worker、Task、Executor、Topology）（博主推荐）

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…

Storm概念学习系列之Worker、Task、Executor三者之间的关系

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…

Storm概念学习系列之storm的雪崩

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:…

Storm概念学习系列之storm流程图

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…

Storm概念学习系列之Stream消息流和 Stream Grouping 消息流组

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…

Storm概念学习系列之并行度与如何提高storm的并行度

不多说,直接上干货! 对于storm来说,并行度的概念非常重要!大家一定要好好理解和消化. storm的并行度,可以简单的理解为多线程. 如何提高storm的并行度? storm程序主要由spout和bolt组成的.spout和bolt在运行期间会生成task实例(new Spout或者new bolt). 那这些task实例是需要在线程(executor)里面运行的,而线程是需要在进程(worker)里面执行的. 这些,都是可以在代码中控制的到. 1.所以想要提高storm的处理能力,最直接的…