Stream Groupings: Stream Grouping定义了一个流在Bolt任务间该如何被切分.这里有Storm提供的6个Stream Grouping类型: 1. 随机分组(Shuffle grouping):随机分发tuple到Bolt的任务,保证每个任务获得相等数量的tuple. 2. 字段分组(Fields grouping):根据指定字段分割数据流,并分组.例如,根据“user-id”字段,相同“user-id”的元组总是分发到同一个任务,不同“user-id”的元组可能分…

一.前述 Storm由数源泉spout到bolt时,可以选择分组策略,实现对spout发出的数据的分发.对多个并行度的时候有用. 二.具体原理 1. Shuffle Grouping 随机分组,随机派发stream里面的tuple,保证每个bolt task接收到的tuple数目大致相同.轮询,平均分配 2. Fields Grouping(相同fields去分发到同一个Bolt)按字段分组,比如,按"user-id"这个字段来分组,那么具有同样"user-id"的…

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…

Strom安装 Strom启动 ./zkServer.sh start 启动nimbus主节点: nohup bin/storm nimbus >> /dev/null & 启动supervisor从节点: nohup bin/storm supervisor >> /dev/null & 都启动完毕之后,启动strom ui管理界面: bin/storm ui & 使用了drpc,要启动drpc: nohup bin/storm drpc & St…

Storm的通信机制,需要满足如下一些条件以满足Storm的语义. 1.建立数据传输的缓冲区.在通信连接没有建立之前把发送的数据缓存起来.数据发送方可以在连接建立之前发送消息,而不需要等连接建立起来,可是的接收方是独立运行的. 2.在消息传输层保证消息最多只能发送一次,Storm系统有ACK机制,是的没有被发送成功的消息会被重发,若消息层面也重发,会导致消息发送多次. 这种消息机制由两个接口来定义,backtype.storm.messaging.IContext和backtype.storm.…

Storm Grouping: Shuffle Grouping :随机分组,尽量均匀分布到下游Bolt中 将流分组定义为混排.这种混排分组意味着来自Spout的输入将混排,或随机分发给此Bolt中的任务.shuffle grouping对各个task的tuple分配的比较均匀. Fields Grouping :按字段分组,按数据中field值进行分组:相同field值的Tuple被发送到相同的Task 这种grouping机制保证相同field值的tuple会去同一个task,这对于Word…

Shuffle Grouping: 随机分组, 随机派发stream里面的tuple, 保证bolt中的每个任务接收到的tuple数目相同.(它能实现较好的负载均衡) Fields Grouping:按字段分组, 比如按userid来分组, 具有同样userid的tuple会被分到同一任务, 而不同的userid则会被分配到不同的任务 All Grouping: 广播发送,对于每一个tuple,Bolts中的所有任务都会收到. Global Grouping: 全局分组,这个tuple被分配到s…

Storm流分组介绍                流分组是拓扑定义的一部分,每个Bolt指定应该接收哪个流作为输入.流分组定义了流/元组如何在Bolt的任务之间进行分发.在设计拓扑的时候需要定义数据如何在组件之间进行交换(流如何被Bolt消耗处理).    一个流分组指定每个Bolt消耗哪个流.一个节点可以发出多个数据流,流分组允许我们有选择的接收流进行消耗处理.                Storm内置了7种流分组方式和一个自定义分组方式(由InputDeclarer接口定义).Inpu…

前言:在系统中向hbase中插入数据时,常常通过设置region的预分区来防止大数据量插入的热点问题,提高数据插入的效率,同时可以减少当数据猛增时由于Region split带来的资源消耗.大量的预分区数量会导致hbase客户端缓存大量的分区地址,导致内存的增长,某些系统中一个JVM进程中会开启几十个独立的hbase客户端对象,同时会查询多张Hbase表,这样JVM进程就会缓存 (预分区数 X 表数 X Hbase客户端数=条记录). 有没有这种情况?有的,在本人的storm项目中,采用结合sp…

简单聊聊Storm的流分组策略 首先我要强调的是,Storm的分组策略对结果有着直接的影响,不同的分组的结果一定是不一样的.其次,不同的分组策略对资源的利用也是有着非常大的不同,本文主要讲一讲localOrShuffle这个分组对资源利用的重大改善.最后,不同的分组对项目的逻辑也起着至关重要的决定,比如在写数据的时候不同的分组策略会导致死锁. 简单理解数据流分组 拓扑定义的一部分就是为每个Bolt指定输入的数据流,而数据流分组则定义了在Bolt的task之间如何分配数据流. 目前的Storm1.…