nimbus-datastorm-core/backtype/storm/nimbus.clj (defn nimbus-data [conf inimbus] (let [forced-scheduler (.getForcedScheduler inimbus)] {:conf conf :inimbus inimbus ; INimbus实现类, standalone-nimbus的返回值 :submitted-count (atom 0) ; 已经提交的计算拓扑的数量, 初始值为原子值0…

mk-assignments主要功能就是产生Executor与节点+端口的对应关系,将Executor分配到某个节点的某个端口上,以及进行相应的调度处理.代码注释如下: ;;参数nimbus为nimbus-data对象,:scratch-topology-id为需要重新调度的Topology的id (defnk mk-assignments [nimbus :scratch-topology-id nil] (let [conf (:conf nimbus);;分别从nimbus-data中获取…

在"storm源码分析之topology提交过程"一文最后,submitTopologyWithOpts函数调用了mk-assignments函数.该函数的主要功能就是进行topology的任务分配(task assignment).mk-assignments函数定义如下: ;; get existing assignment (just the executor->node+port map) -> default to {};; filter out ones whi…

EvenScheduler同DefaultScheduler一样,同样实现了IScheduler接口, 由下面代码可以看出: (ns backtype.storm.scheduler.EvenScheduler (:use [backtype.storm util log config]) (:require [clojure.set :as set]) (:import [backtype.storm.scheduler IScheduler Topologies Cluster Topolo…

Nimbus里定义了一些共享数据结构,比如nimbus-data. nimbus-data结构里定义了很多公用的数据,请看下面代码: (defn nimbus-data [conf inimbus] (let [forced-scheduler (.getForcedScheduler inimbus)] {:conf conf :inimbus inimbus :submitted-count (atom 0) :storm-cluster-state (cluster/mk-storm-cl…

Scheduler作为Storm的调度器,负责为Topology分配可用资源. Storm提供了IScheduler接口,用户可以通过实现该接口来自定义Scheduler. 其定义如下: public interface IScheduler { //接收当前Nimbus的Storm配置作为参数,进行一些初始化工作 void prepare(Map conf); /** * 真正进行任务分配的方法,在Nimbus进行任务分配的时候会调用该方法. * 参数为topologies.cluster:前…

Nimbus server, 首先从启动命令开始, 同样是使用storm命令"storm nimbus”来启动看下源码, 此处和上面client不同, jvmtype="-server", 最终调用"backtype.storm.daemon.nimbus"的mainnimbus是用clojure实现的, 但是clojure是基于JVM的, 所以在最终发布的时候会产生nimbus.class,所以在用户使用的时候完全可以不知道clojure, 看上去所有都…

twitter storm是由backtype公司创始人nathanmarz一手研发和开源的流计算(实时计算)框架,堪称实时计算领域的hadoop.nathanmarz也是在mac os x环境下开发和编译,因此本文介绍下如何在mac os x上编译twitter storm源码,希望对storm深入进行源码级学习和开发的朋友可以参考,本文以master上的0.9.0-wip21版本为例,其他旧版本大体类似. 1.twitter storm源码获取 storm已在github上开源,代码可通过g…

storm集群上运行的是一个个topology,一个topology是spouts和bolts组成的图.当我们开发完topology程序后将其打成jar包,然后在shell中执行storm jar xxxxxx.jar xxxxxxxClass就可以将jar包上传到storm集群的nimbus上,并执行topology.本文主要分析下topology的jar包是如何上传到nimbus上的.首先我们从storm的jar命令入手,jar命令的实现位于storm根目录的bin/storm文件里.定义如…

本文主要是解析SpoutOutputCollector源码,顺便分析该类中所涉及的设计模式–代理模式. 首先介绍一下Spout输出收集器接口–ISpoutOutputCollector,该接口主要声明了以下3个抽象方法用来约束ISpoutOutputCollector的实现类.接口定义与方法说明如下: /** * ISpoutOutputCollector:Spout输出收集器接口 */ public interface ISpoutOutputCollector { /** * 改方法用来向外…

nimbus是storm集群的"控制器",是storm集群的重要组成部分.我们可以通用执行bin/storm nimbus >/dev/null 2>&1 &来启动nimbus.bin/storm是一个python脚本,在这个脚本中定义了一个nimbus函数: nimbus函数 def nimbus(klass="backtype.storm.daemon.nimbus"):   """Syntax: [st…

supervisor是storm集群重要组成部分,supervisor主要负责管理各个"工作节点".supervisor与zookeeper进行通信,通过zookeeper的"watch机制"可以感知到是否有新的任务需要认领或哪些任务被重新分配.我们可以通用执行bin/storm supervisor >/dev/null 2>&1 &来启动supervisor.bin/storm是一个python脚本,在这个脚本中定义了一个superv…

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…

nimbus是storm集群的"控制器",是storm集群的重要组成部分.我们可以通用执行bin/storm nimbus >/dev/null 2>&1 &来启动nimbus.bin/storm是一个python脚本,在这个脚本中定义了一个nimbus函数: nimbus函数 def nimbus(klass="backtype.storm.daemon.nimbus"):    """Syntax: [s…

在前四篇博文中,我们分析了Job提交运行总流程的第一阶段Stage划分与提交,它又被细化为三个分阶段: 1.Job的调度模型与运行反馈: 2.Stage划分: 3.Stage提交:对应TaskSet的生成. Stage划分与提交阶段主要是由DAGScheduler完成的,而DAGScheduler负责Job的逻辑调度,主要职责也即DAG图的分解,按照RDD间是否为shuffle dependency,将整个Job划分为一个个stage,并将每个stage转化为tasks的集合--TaskSet.…

  MesosSchedulerDriver的代码在src/sched/sched.cpp里面实现.     Driver->run()调用start()     首先检测Mesos-Master的leader       创建一个线程.   SchedulerProcess的initialize()函数   里面主要注册消息处理函数.   virtual void initialize()  {    install<Event>(&SchedulerProcess::rece…

Spark源码分析 – SparkContext 中的例子, 只分析到sc.runJob 那么最终是怎么执行的? 通过DAGScheduler切分成Stage, 封装成taskset, 提交给TaskScheduler, 然后等待调度, 最终到Executor上执行 val sc = new SparkContext(--) val textFile = sc.textFile("README.md") textFile.filter(line => line.contains(…

storm操作zookeeper的主要函数都定义在命名空间backtype.storm.cluster中(即cluster.clj文件中).backtype.storm.cluster定义了两个重要protocol:ClusterState和StormClusterState.clojure中的protocol可以看成java中的接口,封装了一组方法.ClusterState协议中封装了一组与zookeeper进行交互的基础函数,如获取子节点函数,获取子节点数据函数等,ClusterState协…

在<Spark源码分析之七:Task运行(一)>一文中,我们详细叙述了Task运行的整体流程,最终Task被传输到Executor上,启动一个对应的TaskRunner线程,并且在线程池中被调度执行.继而,我们对TaskRunner的run()方法进行了详细的分析,总结出了其内Task执行的三个主要步骤: Step1:Task及其运行时需要的辅助对象构造,主要包括: 1.当前线程设置上下文类加载器: 2.获取序列化器ser: 3.更新任务状态TaskState: 4.计算垃圾回收时间: 5.反…

在Task调度相关的两篇文章<Spark源码分析之五:Task调度(一)>与<Spark源码分析之六:Task调度(二)>中,我们大致了解了Task调度相关的主要逻辑,并且在Task调度逻辑的最后,CoarseGrainedSchedulerBackend的内部类DriverEndpoint中的makeOffers()方法的最后,我们通过调用TaskSchedulerImpl的resourceOffers()方法,得到了TaskDescription序列的序列Seq[Seq[Tas…

话说在<Spark源码分析之五:Task调度(一)>一文中,我们对Task调度分析到了DriverEndpoint的makeOffers()方法.这个方法针对接收到的ReviveOffers事件进行处理.代码如下: // Make fake resource offers on all executors // 在所有的executors上提供假的资源(抽象的资源,也就是资源的对象信息,我是这么理解的) private def makeOffers() { // Filter out exec…

kernel 3.10内核源码分析--hung task机制 一.相关知识: 长期以来,处于D状态(TASK_UNINTERRUPTIBLE状态)的进程 都是让人比较烦恼的问题,处于D状态的进程不能接收信号,kill不掉.在一些场景下,常见到进程长期处于D状态,用户对此无能为力,也不知道原因,只能重启恢复. 其实进程长期处于D状态肯定是不正常的,内核中设计D状态的目的是为了让进程等待IO完成,正常情况下IO应该会顺利完成,然后唤醒相应的D状态进程,即使在异常情况下(比如磁盘离或损坏.磁阵链路断开…

引言 在上两篇文章 spark 源码分析之十九 -- DAG的生成和Stage的划分 和 spark 源码分析之二十 -- Stage的提交 中剖析了Spark的DAG的生成,Stage的划分以及Stage转换为TaskSet后的提交. 如下图,我们在前两篇文章中剖析了DAG的构建,Stage的划分以及Stage转换为TaskSet后的提交,本篇文章主要剖析TaskSet被TaskScheduler提交之后的Task的整个执行流程,关于具体Task是如何执行的两种stage对应的Task的执行有…

问题的提出 本篇文章将回答如下问题: 1.  spark任务在执行的时候,其内存是如何管理的? 2. 堆内内存的寻址是如何设计的?是如何避免由于JVM的GC的存在引起的内存地址变化的?其内部的内存缓存池回收机制是如何设计的? 3. 堆外和堆内内存分别是通过什么来分配的?其数据的偏移量是如何计算的? 4. 消费者MemoryConsumer是什么? 5. 数据在内存页中是如何寻址的? 单个任务的内存管理是由 org.apache.spark.memory.TaskMemoryManager 来管理…

一.Task原理 1.图解 二.源码分析 1. ###org.apache.spark.executor/Executor.scala /** * 从TaskRunner开始,来看Task的运行的工作原理 */ class TaskRunner( execBackend: ExecutorBackend, val taskId: Long, val attemptNumber: Int, taskName: String, serializedTask: ByteBuffer) extends…

[源码分析] 分布式任务队列 Celery 之 发送Task & AMQP 目录 [源码分析] 分布式任务队列 Celery 之 发送Task & AMQP 0x00 摘要 0x01 示例代码 1.1 服务端 1.2 客户端 0x02 系统启动 2.1 产生Celery 2.2 task 装饰器 2.2.1 添加任务 2.2.2 绑定 2.3 小结 0x03 amqp类 3.1 生成 3.2 定义 0x04 发送Task 4.1 apply_async in task 4.2 send_t…

[原]storm源码之storm代码结构[译]  说明:本文翻译自Storm在GitHub上的官方Wiki中提供的Storm代码结构描述一节Structure of the codebase,希望对正在基于Storm进行源码级学习和研究的朋友有所帮助. Storm的源码共分为三个不同的层次. 首先,Storm在设计之初就考虑到了兼容多语言开发.Nimbus是一个thrift服务,topologies被定义为Thrift结构体.Thrift的运用使得Storm可以被任意开发语言使用. 其次,Sto…

本文导读: storm nimbus 单节点问题概述 storm与解决nimbus单点相关的概念 nimbus目前无法做到多节点的原因 解决nimbus单点问题的关键 业界对nimbus单点问题的努力 nimbus单点问题的解决思路 NimbusCloudStorage的实现 总结: 一.storm nimbus 单节点问题概述 1.storm集群在生产环境部署之后,通常会是如下的结构:                                         从图中可以看出zookeep…

说明:本文翻译自Storm在GitHub上的官方Wiki中提供的Storm代码结构描述一节Structure of the codebase,希望对正在基于Storm进行源码级学习和研究的朋友有所帮助. Storm的源码共分为三个不同的层次. 首先,Storm在设计之初就考虑到了兼容多语言开发.Nimbus是一个thrift服务,topologies被定义为Thrift结构体.Thrift的运用使得Storm可以被任意开发语言使用. 其次,Storm的所有接口都是Java语言来定义的.因此,尽管…

在"supervisor启动worker源码分析-worker.clj"一文中,我们详细讲解了worker是如何初始化的.主要通过调用mk-worker函数实现的.在启动worker时,需要启动属于该worker的executor.executor是通过worker执行mk-executor函数进行初始化的.在mk-worker函数中调用了mk-executor函数.mk-executor函数定义在executor.clj中. mk-executor函数 ;; worker绑定work…