问题导读1.如何设置storm内存?2.如果没有配置文件的情况下,该如何配置一些参数?3.通过哪个参数可以配置内存? Storm中真正干活的是各个worker,而worker由supervisor负责启动.在topology启动过程中我们会看到如下的启动日志: 这就是启动一个worker进程,也就是一个JVM进程.默认情况下,Storm启动worker进程时,JVM的最大内存是768M.但我在使用过程中,由于会在Bolt中加载大量数据,768M内存无法满足需求,会导致内存溢出程序崩溃.经过研究发…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 本文从外部消息在worker进程内部的转化,传递及处理过程入手,一步步分析在worker-data中的数据项存在的原因和意义.试图从代码实现的角度来回答,如果是从头开始实现worker的话,该如何来定义消息接口,如何实现各自接口上的消息处理. Topology到Worker的映射关系 Topology由Spout,Bolt组成,其逻辑关系大体如下图所示. 无论是Spout或Bolt的处理逻辑都需要在进程或线程内执行,那么它们与进程及线程间的映射关系又是如何呢…

欢迎转载,转载请注明出版,徽沪一郎. 本文重点分析storm的worker进程在正常启动之后有哪些类型的线程,针对每种类型的线程,剖析其用途及消息的接收与发送流程. 概述 worker进程启动过程中最重要的两个函数是mk-worker和worker-data,代码就不一一列出了.worker顺利启动之后会拥有如下图所示的各类线程. 接收和发送线程 worker在启动的时候会生成进程级别的消息接收和消息发送线程,它们视具体配置而定,可以是基于zmq,也可以基于netty,这个没有太多好说的.soc…

不多说,直接上干货! Worker工作者进程   工作者进程(Worker)是一个java进程,执行拓扑的一部分任务.一个Worker进程执行一个Topology的子集,它会启动一个或多个Executor线程来执行一个Topology的组件(Spout或Bolt).因此,拓扑在执行时,可能跨一个或多个Worker.Storm会尽量均匀分配任务给所有的Worker. 注意:不会出现一个Worker为多个Topology服务的情况.…

worker进程中线程的分类及用途 欢迎转载,转载请注明出版,徽沪一郎. 本文重点分析storm的worker进程在正常启动之后有哪些类型的线程,针对每种类型的线程,剖析其用途及消息的接收与发送流程. 概述 worker进程启动过程中最重要的两个函数是mk-worker和worker-data,代码就不一一列出了.worker顺利启动之后会拥有如下图所示的各类线程. 接收和发送线程 worker在启动的时候会生成进程级别的消息接收和消息发送线程,它们视具体配置而定,可以是基于zmq,也可以基于n…

# http://archive.apache.org/dist/storm/apache-storm-1.1.0/ # ==================================================================安装 storm tar -zxvf ~/apache-storm-1.1.0.tar.gz -C /usr/local mv /usr/local/apache-storm-1.1.0 /usr/local/storm-1.1.0 rm –r…

其实Apache本身的并发能力是足够强大的,但是Ubuntu默认安装的是Prefork模式下的Apache.所以导致很多人后面盲目的去 安装lighttpd或者nginx一类替代软件.但是这类软件有一定的兼容问题,部分情况下可能工作的并不好.那么, 是不是Apache并发就不行了呢?——答案当然是否定的. 在进行配置之前,我们首先要知道什么是Prefork模式,什么是Worker模式,什么是Event模式,以及什么是MPM. MPM是Apache2引入的一个概念,就是将结构模块化.把核心任务处理…

配置项 配置说明 storm.zookeeper.servers ZooKeeper服务器列表 storm.zookeeper.port ZooKeeper连接端口 storm.local.dir storm使用的本地文件系统目录(必须存在并且storm进程可读写) storm.cluster.mode Storm集群运行模式([distributed|local]) storm.local.mode.zmq Local模式下是否使用ZeroMQ作消息系统,如果设置为false则使用java消息…

Storm 配置图文解析 參考阅读:http://www.xiaofateng.com/? p=959 ============================== | sample-topology | | ------------------------ | Task 1 Task 2 Task 3 | | Worker Process 1 | | T1 T2 T3 | | +--------+ | | Spout => Bolt => Bolt | | +------+ | +----+…

启动hadoop再启动spark后jps,发现master进程和worker进程同时存在,调试了半天配置文件. 测试发现,当我关闭hadoop后 worker进程还是存在, 但是,当我再关闭spark之后再jps,发现worker进程依旧存在 于是想起了在~/spark/conf/slaves 中配置的slave1 slave2 上面还有个localhost,直接删去localhost,然后kill -s 9  worker进程. 初次测试这样解决了error,但是不知道是不是暂时的,如若有问题…