storm并发度理解

1. 核心原理一个运行中的拓扑是由什么组成的:worker进程,executors和tasks.Storm是按照下面3种主要的部分来区分Storm集群中一个实际运行的拓扑的:Worker进程.Executors (线程) 以及真正实施计算的Tasks(任务),先简单回顾一下storm几个核心概念: tuple :元组,数据结构,有序的元素列表.通常是任意类型的数据,使用","号分割,交给storm计算. Stream :一系列tuple. Spouts :水龙头.数据源. Bolts…

Storm并发度和Grouping方式

Storm并发度和Grouping方式 .note-content {font-family: "Helvetica Neue",Arial,"Hiragino Sans GB","STHeiti","Microsoft YaHei","WenQuanYi Micro Hei",SimSun,Song,sans-serif;} .note-content h2 {line-height: 1.6; colo…

[Storm] 并发度的理解

Tasks & executors relation Q1. However I'm a bit confused by the concept of "task". Is a task an running instance of the component(spout or bolt) ? An executor having multiple tasks actually is saying the same component is executed for multi…

storm基础系列之一----storm并发度概念剖析

前言: 学了几天storm的基础,发现如果有hadoop基础,再理解起概念来,容易的多.不过,涉及到一些独有的东西,如调度,如并发度,还是很麻烦.那么,从这一篇开始,力争清晰的梳理这些知识. 在正式学习并发之前,有必要先明确几个基本概念的定义,以及具体作用. 一.基础概念 1.1 Topology 原意拓扑.可以把他理解为是hadoop中的job,他是把一系列的任务项组装后的一个结果. 1.2 Spout 是任务的一种,作用是读取数据,然后组装成一定的格式,发射出去. 1.3 Bolt 是另一种…

storm源码之理解Storm中Worker、Executor、Task关系 + 并发度详解

本文导读: 1 Worker.Executor.task详解 2 配置拓扑的并发度 3 拓扑示例 4 动态配置拓扑并发度 Worker.Executor.Task详解: Storm在集群上运行一个Topology时,主要通过以下3个实体来完成Topology的执行工作:1. Worker Process(工作进程)——Spout/Bolt中运行具体处理逻辑的进程2. Executor(线程.执行器)——物理线程3. Task(任务)——具体的处理逻辑对象下图简要描述了这3者之间的关系: sto…

关于Storm 中Topology的并发度的理解

来自:https://storm.apache.org/documentation/Understanding-the-parallelism-of-a-Storm-topology.html http://blog.csdn.net/derekjiang/article/details/9040243 概念理解原文中用了一张图来说明在一个storm cluster中,topology运行时的并发机制. 其实说白了,当一个topology在storm cluster中运行时,它的并发主要跟3个…

用实例的方式去理解storm的并发度

什么是storm的并发度一个topology(拓扑)在storm集群上最总是以executor和task的形式运行在suppervisor管理的worker节点上.而worker进程都是运行在jvm虚拟机上面的,每个拓扑都会被拆开多个组件分布式的运行在worker节点上. 1.worker 2.executor 3.task 这三个简单关系图: 一个worker工作进程运行一个拓扑的子集(其实就是拓扑的组件),每个组件的都会以executor(线程)在worker进程上执行,一个worker进…

理解Storm并发

作者:Jack47 PS:如果喜欢我写的文章,欢迎关注我的微信公众账号程序员杰克,两边的文章会同步,也可以添加我的RSS订阅源. 注:本文主要内容翻译自understanding-the-parallelism-of-a-storm-topology 本篇文章介绍了Storm拓扑的并发模型.介绍了Worker进程,Executor(线程)和Task(任务)之间的关系,如何按照需要配置他们.本文基于Storm 0.8.1版本,最新发布版本已经到了0.9.5了. 对于不了解Storm的朋友,可以先去…

Storm基本概念以及Topology的并发度

Spouts,流的源头 Spout是Storm里面特有的名词,Stream的源头,通常是从外部数据源读取tuples,并emit到topology Spout可以同时emit多个tupic stream,通过OutputFieldsDeclarer中的declareStream,method来定义 Spout需要实现RichSpout端口,最重要的方法是nextTuple,storm会不断调用接口从spout中取数据,同时需要注意的是Spout分为reliable or unreliable两种…

Storm并发机制详解

本文可作为 <<Storm-分布式实时计算模式>>一书1.4节的读书笔记在Storm中,一个task就可以理解为在集群中某个节点上运行的一个spout或者bolt实例. 记住一个task是一个实例. 实例明白吧 Class Person 是一个类, persona,personb都是Person的一个实例. 在集群运行运行中,topology主要有四个组成部分. 他们从低到高分别是task(bolt/spout实例),Executor(线程),Workers(JVM虚拟机),No…

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…

UNIX环境高级编程——线程属性之并发度

并发度控制着用户级线程可以映射的内核线程或进程的数目.如果操作系统的实现在内核级的线程和用户级的线程之间保持一对一的映射,那么改变并发度并不会有什么效果,因为所有的用户级线程都可能被调度到.但是,如果操作系统的实现让用户级线程到内核级线程或进程之间的映射关系是多对一的话,那么在给定时间内增加可运行的用户级线程数,可能会改善性能. pthread_setconcurrency函数可以用于提示系统,表明希望的并发度. #include <pthread.h> int pthread_getconc…

spark jdbc(mysql) 读取并发度优化

转自:https://blog.csdn.net/lsshlsw/article/details/49789373 很多人在spark中使用默认提供的jdbc方法时,在数据库数据较大时经常发现任务 hang 住,其实是单线程任务过重导致,这时候需要提高读取的并发度. 下文以 mysql 为例进行说明. 在spark中使用jdbc 在 spark-env.sh 文件中加入: export SPARK_CLASSPATH=/path/mysql-connector-java-5.1.34.jar 任…

Java 中 ConcurrentHashMap 的并发度是什么？

ConcurrentHashMap 把实际 map 划分成若干部分来实现它的可扩展性和线程安全.这种划分是使用并发度获得的,它是 ConcurrentHashMap 类构造函数的一个可选参数,默认值为 16,这样在多线程情况下就能避免争用. 在 JDK8 后,它摒弃了 Segment(锁段)的概念,而是启用了一种全新的方式实现,利用 CAS 算法.同时加入了更多的辅助变量来提高并发度,具体内容还是查看源码吧.…

ConcurrentHashMap 的并发度是什么 ?

ConcurrentHashMap 的并发度就是 segment 的大小,默认为 16,这意味着最多同时可以有 16 条线程操作 ConcurrentHashMap,这也是ConcurrentHashMap 对 Hashtable 的最大优势,任何情况下,Hashtable 能同时有两条线程获取 Hashtable 中的数据吗?…

storm 动态设置并发度

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LoadRunner迭代与并发的理解

---恢复内容开始--- 四车道的马路,如果只有四辆车并排走过就是并发: 如果四辆车排成一纵队走过就是迭代: 如果有100辆车排成25行依次走过就是并发加迭代. 在以上说法中,只有并排的车是我们设置的用户数. 性能测试是模拟系统一段时间内真实的压力情况,以考察系统的性能. 再看怎么模拟系统真实的压力情况? 比如在半个小时内,用户都在进行登录操作,且平均分布在这半个小时内.我们要做的是什么?模拟这半个小时用户的行为.怎么模拟?估算出同时操作的人数,并用LoadRunner不断的发送登录…

Java并发编程--理解ThreadLocal

另一篇博文:Hibernet中的ThreadLocal使用 http://www.cnblogs.com/gnivor/p/4440776.html 本文参考:http://blog.csdn.net/lufeng20/article/details/24314381http://www.cnblogs.com/chenying99/articles/3405161.html ThreadLocal类接口很简单,只有4个方法,我们先来了解一下: void set(Object value) 设置…

golang高并发的理解

前言 GO语言在WEB开发领域中的使用越来越广泛,Hired 发布的<2019 软件工程师状态>报告中指出,具有 Go 经验的候选人是迄今为止最具吸引力的.平均每位求职者会收到9 份面试邀请. 想学习go,最基础的就要理解go是怎么做到高并发的. 那么什么是高并发? 高并发(High Concurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求. 严格意义上说,单核的CPU是没法做到并行的,只有多核的CPU才能做到严格意义上的并行…

【GoLang】GoLang map 非线程安全 & 并发度写优化

Catena (时序存储引擎)中有一个函数的实现备受争议,它从 map 中根据指定的 name 获取一个 metricSource.每一次插入操作都会至少调用一次这个函数,现实场景中该函数调用更是频繁,并且是跨多个协程的,因此我们必须要考虑同步. 该函数从 map[string]*metricSource 中根据指定的 name 获取一个指向 metricSource 的指针,如果获取不到则创建一个并返回.其中要注意的关键点是我们只会对这个 map 进行插入操作. 简单实现如下:(为节省篇幅,省…

java并发的理解

我认为并发大体上分为两种情况 1,多个线程或者进程访问公共资源,比如12306 2,多个线程访问同一个实例变量,比如tomcat 多个请求的线程访问同一个单例bean,如果bean是有状态的,就可能出现并发问题对于第一种情况,在同一个jvm下可以通过java 同步关键字synchronized解决.但是在分布式的情况下,则要用其他的方式解决,比如数据库乐观锁,zookeeper. 拿买票来举例,比如id 111还有10张票,现在同是有很多请求要要更新数据 id num 111 10 伪代码类似…

【Storm篇】--Storm并发机制

一.前述为了提高Storm的并行能力,通常需要设置并行. 二.具体原理 1. Storm并行分为几个方面: Worker – 进程一个Topology拓扑会包含一个或多个Worker(每个Worker进程只能从属于一个特定的Topology)这些Worker进程会并行跑在集群中不同的服务器上,即一个Topology拓扑其实是由并行运行在Storm集群中多台服务器上的进程所组成 Executor – 线程Executor是由Worker进程中生成的一个线程每个Worker进程中会运行拓扑当中的一…

Java学习之并发多线程理解

1.线程简介: 世间万物会同时完成很多工作,如人体同时进行呼吸.血液循环.思考问题等活动,用户既可以使用计算机听歌也可以使用它打印文件,而这些活动完全可以同时进行,这种思想在Java中称为并发,而将并发完成的每一件事情称为线程.Java语言提供并发机制,程序员可以在程序中执行多个线程,每一个线程完成一个功能,并与其它线程并发执行,这种机制称为多线程. 2.实现线程的方式在Java中主要提供两种方式实现线程,分别为继承java.lang.Thread类与实现java.lang.Runnable接…

openresty+lua+kafka方案与Tomcat接口并发度对比分析

1.openresty+lua+kafka 1.1 openresty+lua+kafka方案之前的项目基于nginx反向代理后转发到Tomcat的API接口进行业务处理,然后将json数据打入kafka中,但是随着业务的扩大,访问量越来越大,并发数也很高,导致程序遇到性能问题: 基于nginx的高性能特点,现在考虑使用一种openresty+lua+kafka,直接在nginx阶段将数据打入kafka中,来提高性能. 1.1.1 OpenResty运行原理 Nginx 采用的是 master…

Storm入门学习随记

推荐慕课网视频:http://www.imooc.com/video/10055 ====Storm的起源. Storm是开源的.分布式.流式计算系统什么是分布式呢?就是将一个任务拆解给多个计算机去执行,让许多机器共通完成同一个任务, 把这个多机的细节给屏蔽,对外提供同一个接口.同一个服务,这样的系统就是分布式系统. 在多年以前并没有非常范用的分布式系统,即使存在,也都是限定在指定的领域, 当然,也有人尝试从中提取出共通的部分,发明一个通用的分布式系统,但是都没有很好的结果. 后来,Googl…

线上Storm的worker，executor，task参数调优篇

问题引入: 线上最近的数据量越来越大,出现了数据处理延迟的现象,观察storm ui的各项数据,发现有大量的spout失败的情况,如下: ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 然后根据storm并发度的一些理论,进行…