Storm,核心代码使用clojure书写,实用程序使用python开发,使用java开发拓扑. Nimbus节点接收到请求,对提交的拓扑进行分片,分成一个个的task,并将task和supervisor相关的信息提交到zookeeper集群上,supervisor会去zookeeper集群上领自己的task,通知自己的worker进程进行Task的处理. Spout的主要方法: open(Map conf,TopologyContext context,SpoutOutputCollector…

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: Component全家谱结构图 Spout分析 ——类图 ——分析(接口实现).结论 ——可靠的与不可靠的消息(推荐) Bolt分析  ——类图 ——分析(接口实现).结论 ——可靠的与不可靠的Bolt(推荐)     Component: Storm中,Spout和Bolt都是其Component,所以,Storm定义了一个名叫IComponent的总接口. 其全家谱结构图如下:  绿色部分是我们最常用.比较简单的部分.红色部分是与事务相关的,在以后的文章会具体讲解.   Base…

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…

最近在HDP2.1的HBase环境中安装了一个Storm测试机器(单节点,JDK8),遇到了几个问题,记录下来. 尝试步骤 1. 使用和HBase一样HDP版本,直接安装Storm yum install storm 顺利安装完了.nimbus, supervisor and ui都能顺利起来.一个小插曲是,中途需要修改UI使用的端口,默认的8080被占用.所幸只需要添加配置 ui.port 就解决了. 然后提交topology后,怎么都跑不起来.查看version,蒙逼了,Storm的版本是0…

Spout呢,是Topology中数据流的源头,也是Storm针对数据源的编程单元.一般数据的来源,是通过外部数据源来读取数据项(Tuple),并读取的数据项传输至作业的其他组件.编程人员一般可通过OutputFieldsDeclarer类的declareStream()方法来声明多个流,指定数据将要发送的流,然后使用SpoutOutputCollector的emit方法将数据发送. 这里整理了下ISpout和IComponent接口. ISpout声明了Spout的核心方法,用于向Topolo…

转发请注明原文地址:http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/6031398.html 最近协助同事优化一个并发消费kafka数据用来计算的任务,压测过程中发现有两个spout对应的topic消费速度明显低于其他topic的指标,每个spout分配10个并发消费速度到了1w左右完全就上不去了,通过监控埋点分析出spout以及下游的bolt代码块里面的业务代码执行耗时完全不高于其余可以正常消费的topic对应的spout组件. 最后只能摘出有问题的代码新做一个d…

本文主要介绍了Storm Spout,并以KafkaSpout为例,进行了说明. 概念 数据源(Spout)是拓扑中数据流的来源.一般 Spout 会从一个外部的数据源读取元组然后将他们发送到拓扑中.根据需求的不同,Spout 既可以定义为可靠的数据源,也可以定义为不可靠的数据源.一个可靠的 Spout 能够在它发送的元组处理失败时重新发送该元组,以确保所有的元组都能得到正确的处理:相对应的,不可靠的 Spout 就不会在元组发送之后对元组进行任何其他的处理. 一个 Spout 可以发送多个数据…

Storm介绍 Storm是由Twitter开源的分布式.高容错的实时处理系统,它的出现令持续不断的流计算变得容易,弥补了Hadoop批处理所不能满足的实时要求.Storm常用于在实时分析.在线机器学习.持续计算.分布式远程调用和ETL等领域. 在Storm的集群里面有两种节点:控制节点(Master Node)和工作节点(Worker Node).控制节点上面运行一个名为Nimbus的进程,它用于资源分配和状态监控:每个工作节点上面运行一个Supervisor的进程,它会监听分配给它所在机器的…

一 storm 相关术语 . Nimbus storm 集群主节点,负责资源分配和任务调度.(相当于namenode) . supervisor storm集群工作节点,接受Nimbu分配任务,管理worker .worker supervisor 下的工作进程,具体任务执行,一个worker通常对应一个jvm task worker下的工作线程,.8版本之后表示逻辑线程. topology 实时计算逻辑,计算拓扑,由spout 和bolt 组成的图形结构 .spout storm 编程模型中的…