原文地址:https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Trident-state ----------------------------- Trident在读写有状态的数据源方面是有着一流的抽象封装的.状态即可以保留在topology的内部,比如说内存和HDFS,也可以放到外部存储当中,比如说Memcached或者Cassandra.这些都是使用同一套Trident API. Trident以一种容错的方式来管理状态以至于当你在更新状态的时候你不需要去考虑…

本人菜鸟,在学习Log4j 2 的时候做的一些笔记---对"官方网站"的翻译,部分内容自己也不懂,希望大家指点 Garbage collection pauses are a common cause of latency spikes and for many systems significant effort is spent on controlling these pauses.(垃圾收集暂停是导致延迟尖峰的一个常见原因,许多系统的重要的工作都是花在控制这些暂停上.) Man…

大部分Java开发者都在使用Map,特别是HashMap.HashMap是一种简单但强大的方式去存储和获取数据.但有多少开发者知道HashMap内部如何工作呢?几天前,我阅读了java.util.HashMap的大量源代码(包括Java 7 和Java 8),来深入理解这个基础的数据结构.在这篇文章中,我会解释java.util.HashMap的实现,描述Java 8实现中添加的新特性,并讨论性能.内存以及使用HashMap时的一些已知问题. 内部存储 Java HashMap类实现了Map<K…

广播状态模式 在本节中,您将了解如何在实践中使用广播状态.请参考状态流处理,了解状态流处理背后的概念. 提供的API 为了展示所提供的API,我们将在介绍它们的全部功能之前先举一个例子.作为我们的运行示例,我们将使用这样的情况:我们有一个不同颜色和形状的对象流,我们希望找到相同颜色的对象对,并遵循特定的模式,例如,一个矩形和一个三角形.我们假设有趣的模式集会随着时间的推移而演变. 在这个例子中,第一个流将包含具有颜色和形状属性的 Item 类型的元素.另一个流将包含规则. 从Items流开始,我…

有状态程序 在本节中,您将了解Flink为编写有状态程序提供的API.请看一下Stateful Stream Processing来了解有状态流处理背后的概念. 带键值的数据流 如果要使用键控状态,首先需要在DataStream上指定一个键,这个键应该用来分割状态(也包括流中的记录本身).你可以在DataStream上使用keyBy(KeySelector)指定一个键.这将产生一个KeyedDataStream,然后允许使用keyed状态的操作. key selector函数将一条记录作为输入,…

介绍 匹配不同图片的特征是计算机视觉常见的问题. 当所有要匹配的图片很相似的时候(大小,方位),简单的角点检测算子就可以匹配,但是,当你的图片大小,方位不同的时候,你就要用到尺度不变特征变换(scale invariant feature transform). 为什么是SIFT? SIFT算子不仅仅具有尺度不变特性,你可以改变以下的内容,还可以得到很好的结果: scale尺度 rotation旋转 Illumination亮度 Viewpoint视角 下面是一个例子: 我们要查找这些内容: 我…

在使用Storm的trident做流计算开发时,遇到一个诡异的问题: 我继承IPartitionedTridentSpout或者IOpaquePartitionedTridentSpout接口做事务型实时计算的开发,类型T通常是用来每个批次序列化到ZK中的偏移量.我遇到的问题是:只要实时应用启动后不终止,每个批次发送的消息的偏移量都是接着上一个批次消息的偏移量继续向后移动的.但是只要应用终止后重新启动,发送的消息就会从消息队列的起始位置重新开始,好像ZK中保存的偏移量根本没起作用. 之前在没有使…

  原本打算将storm直接与flume直连,发现相应组件支持比较弱,topology任务对应的supervisor也不一定在哪个节点上,只能采用统一的分布式消息服务Kafka.   原本打算将结构设置为:   最后结构更改为:      集成Kafka   storm中已经写好了KafkaSpout用来接收Kafka中间件上的消息,并发射到Bolt中,只需要依赖 storm-kafka即可:   <dependency> <groupId>org.apache.storm<…

前言 前不久.我们详细分析了TLB基本原理,本节我们通过一个简单的示例再次叙述TLB的算法和原理,希望借此示例能加深我们对TLB(又称之为快表,深入理解计算机系统(第三版)又称之为翻译后备缓冲区)的理解. 使用分页作为支持虚拟内存的核心机制可能会导致高性能开销,通过将地址空间划分成固定大小的小单元(即页面),分页需要映射大量信息,由于该映射信息通常存储在物理内存中,因此在逻辑上分页需要针对程序生成的每个虚拟地址进行额外的内存查找,在每条指令获取或显式加载或存储之前进入内存获取翻译信息的速度会非常…

作者:jiangzz 电话:15652034180 微信:jiangzz_wx 微信公众账号:jiangzz_wy 背景介绍 流计算:将大规模流动数据在不断变化的运动过程中实现数据的实时分析,捕捉到可能有用的信息,并把结果发送到下一计算节点. 主流流计算框架:Kafka Streaming.Apache Storm.Spark Streaming.Flink DataStream等. Kafka Streaming:是一套基于Kafka-Streaming库的一套流计算工具jar包,具有简单容易…