1.Storm并行度相关的概念 Storm集群有很多节点,按照类型分为nimbus(主节点).supervisor(从节点),在conf/storm.yaml中配置了一个supervisor,有多个槽(supervisor.slots.ports),每个槽就是一个JVM,就是一个worker(一个节点,运行一个worker),在每个worker里面可以运行多个线程叫做executor,在executor里运行一个topology的一个component(spout.bolt)叫做task.tas…

1.Storm并行度相关的概念 Storm集群有很多节点,按照类型分为nimbus(主节点).supervisor(从节点),在conf/storm.yaml中配置了一个supervisor有多个槽(supervisor.slots.ports),每个槽就是一个JVM,就是一个worker,在每个worker里面可以运行多个线程叫做executor,在executor里运行一个topology的一个component(spout.bolt)叫做task. 1.并行度 storm的并行是由非常多的…

一.Storm并行度相关的概念 Storm集群有很多节点,按照类型分为nimbus(主节点).supervisor(从节点),在conf/storm.yaml中配置了一个supervisor,有多个槽(supervisor.slots.ports),每个槽就是一个JVM,就是一个worker(一个节点,运行一个worker),在每个worker里面可以运行多个线程叫做executor,在executor里运行一个topology的一个component(spout.bolt)叫做task.tas…

一.Storm的并行介绍 并行意味着多个任务在不同的节点上,且每个节点都可独立运行,并且相互之间没有依赖. 而在storm上,storm提交的jobs(任务)通过nimbus分发到多个supervisor上,jobs的执行都是通过supervisor来运行和执行的. 1.worker: 代表一个进程 在storm的配置文件storm.yml中supervisor.slots.port配置的个数,可以看做一个worker就对应一台机器上配置的slot.nimbus会把任务分发到不同的supervi…

1个worker进程运行的是1个topology的子集(注:不会出现1个worker为多个topology服务).1个worker进程会启动1个或多个executor线程来运行1个topology的component(spout或bolt).因此.1个运行中的topology就是由集群中多台物理机上的多个worker进程组成的. executor是1个被worker进程启动的单独线程.每一个executor仅仅会执行1个topology的1个component(spout或bolt)的task(…

目录 场景假设 调优步骤和方法 Storm 的部分特性 Storm 并行度 Storm 消息机制 Storm UI 解析 性能优化 场景假设 在介绍 Storm 的性能调优方法之前,假设一个场景:项目组部署了3台机器,计划运行且仅运行 Storm(1.0.1) + Kafka(0.9.0.1) + Redis(3.2.1) 的小规模实验集群,集群的配置情况如下表: 主机名 硬件配置 角色描述 hd01 2CPUs, 4G RAM, 2TB 机械硬盘 nimbus, supervisor, ui,…

一.使用组件的并行度代替线程池 Storm 自身是一个分布式.多线程的框架,对每个Spout 和Bolt,我们都可以设置其并发度:它也支持通过rebalance 命令来动态调整并发度,把负载分摊到多个Worker 上.       如果自己在组件内部采用线程池做一些计算密集型的任务,比如JSON 解析,有可能使得某些组件的资源消耗特别高,其他组件又很低,导致Worker 之间资源消耗不均衡,这种情况在组件并行度比较低的时候更明显. 比如某个Bolt 设置了1 个并行度,但在Bolt 中又启动了线…

Storm 性能优化 目录 场景假设 调优步骤和方法 Storm 的部分特性 Storm 并行度 Storm 消息机制 Storm UI 解析 性能优化 场景假设 在介绍 Storm 的性能调优方法之前,假设一个场景:项目组部署了3台机器,计划运行且仅运行 Storm(1.0.1) + Kafka(0.9.0.1) + Redis(3.2.1) 的小规模实验集群,集群的配置情况如下表: | 主机名 | 硬件配置 | 角色描述 ||: ---------------- :|: ----------…

Storm 性能优化  原文地址:http://www.jianshu.com/p/f645eb7944b0 目录 场景假设 调优步骤和方法 Storm 的部分特性 Storm 并行度 Storm 消息机制 Storm UI 解析 性能优化 场景假设 在介绍 Storm 的性能调优方法之前,假设一个场景:项目组部署了3台机器,计划运行且仅运行 Storm(1.0.1) + Kafka(0.9.0.1) + Redis(3.2.1) 的小规模实验集群,集群的配置情况如下表: 主机名 硬件配置 角色…

Storm并行度 wordcount 统计job代码 public class WordCountTopology { private static final String SENTENCE_SPOUT_ID = "sentence-spout"; private static final String SPLIT_BOLT_ID = "split-bolt"; private static final String COUNT_BOLT_ID = "c…

不多说,直接上干货! 说在前面的话 此笔,对于仅对于Hadoop和Spark初中学者.高手请忽略! 1 Java基础: 视频方面:          推荐<毕向东JAVA基础视频教程>.学习hadoop不需要过度的深入,java学习到javase,在Java虚拟机的内存管理.以及多线程.线程池.设计模式.并行化多多理解实践即可.     书籍方面: 推荐李兴华的<java开发实战经典> 2 Linux基础:     视频方面: (1)马哥的高薪Linux视频课程-Linux入门.…

说在前面的话 此笔,对于仅对于Hadoop和Spark初中学者.高手请忽略! 1 Java基础: 视频方面:          推荐<毕向东JAVA基础视频教程>.学习hadoop不需要过度的深入,java学习到javase,在Java虚拟机的内存管理.以及多线程.线程池.设计模式.并行化多多理解实践即可.     书籍方面: 推荐李兴华的<java开发实战经典> 2 Linux基础:     视频方面: (1)马哥的高薪Linux视频课程-Linux入门. (2)兄弟连的新版Li…

linux基础和javase基础[包含mysql] 这些是基本功,刚开始也不可能学的很精通,最起码要对linux中的一些基本的命令混个脸熟,后面学习各种框架的时候都会用到,用多了就熟悉了.javase的话建议主要看面向对象,集合,io,多线程,以及jdbc操作即可. zookeeper zookeeper是很多大数据框架的基础,中文名称是动物园的意思,因为目前的大数据框架的图标很多都是动物的形状,所以zookeeper其实就是可以管理很多大数据框架的.针对这个框架,主要掌握如何搭建单节点和集群,…

1 Java基础: 视频方面:          推荐<毕向东JAVA基础视频教程>.学习hadoop不需要过度的深入,java学习到javase,在Java虚拟机的内存管理.以及多线程.线程池.设计模式.并行化多多理解实践即可.     书籍方面: 推荐李兴华的<java开发实战经典> 2 Linux基础:     视频方面: (1)马哥的高薪Linux视频课程-Linux入门. (2)兄弟连的新版Linux视频教程. (3)老段的讲解鸟哥Linux基础+私房菜. (4)老男孩的…

概念: 配置并行度 动态的改变并行度 流分组策略----Stream Grouping 消息的可靠处理机制 概念: Workers (JVMs): 在一个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machine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 Executors (threads): 在一个worker JVM进程中运行着多个Java线…

(一)storm拓扑的并行度可以从以下4个维度进行设置:1.node(服务器):指一个storm集群中的supervisor服务器数量.2.worker(jvm进程):指整个拓扑中worker进程的总数量,这些数量会随机的平均分配到各个node.3.executor(线程):指某个spout或者bolt的总线程数量,这些线程会被随机平均的分配到各个worker.4.task(spout/bolt实例):task是spout和bolt的实例,它们的nextTuple()和execute()方法会被…

Storm拓扑的并行度(parallelism)介绍 1.Storm分为3个主要实体,用于在Storm集群中运行拓扑        工作进程:Worker Process,也称为Worker        执行器:Executor,即线程Thread        任务:Task        工作进程.执行器.任务三者之间关系如下图:               Topology由一个或多个Spout/Bolt组件构成.        运行中的Topology由一个或多个Supervisor节…

组成:一个运行中的拓扑是由什么构成的:工作进程(worker processes),执行器(executors)和任务(tasks)! 在一个 Storm 集群中,Storm 主要通过以下三个部件来运行拓扑: 工作进程(worker processes) 执行器(executors) 任务(tasks).` 下面是他们之间相互关系的简单图示. 在 Worker 中运行的是拓扑的一个子集.一个 worker 进程是从属于某一个特定的拓扑的,在 worker 进程中会运行一个或者多个与拓扑中的组件相…

原文地址: http://storm.apache.org/releases/1.2.1/Understanding-the-parallelism-of-a-Storm-topology.html 什么构成一个运行的拓扑:工作进程,执行器和任务 storm区分以下三个用于在Storm集群中实际运行拓扑的主要实体: 1. 工作进程2. 执行器(线程)3. 任务 这是他们的关系的一个简单的说明 [译者理解:1个工作进程(worker)可包括1或多个执行器(executor/thread),1个执行…

在Storm集群中,运行Topolopy的实体有三个:工作进程,executor(线程),task(任务),下图可以形象的说明他们之间的关系. 工作进程 Storm集群中的一台机器会为一个或则多个Topolopy运行一个或则多个工作进程.每个工作进程执行Topology的一个子集,一个工作进程属于一个特定的Topology,并为该Topology启动一个或则多个executor. 可以通过backtype.storm.Config的选项TOPOLOGY_WORKERS来设置工作进程数,也可以通过…

==思考问题1== 向集群提交一个拓扑的时候,Storm是如何计算Task数以及Executor数的? 具体有多少个worker,多少个executor,每个executor负责多少个task? ==思考问题2:== 构建拓扑的时候,有3个地方会影响并行度,这3个地方之间有什么关系? builder.setSpout("spout", new RandomSentenceSpout(), 5); //parallelism-hint builder.setSpout("spo…

转自:https://my.oschina.net/zc741520/blog/409949 概念: Workers (JVMs): 在一个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machine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 Executors (threads): 在一个worker JVM进程中运行着多个Java线程.一个exe…

不多说,直接上干货! 对于storm来说,并行度的概念非常重要!大家一定要好好理解和消化. storm的并行度,可以简单的理解为多线程. 如何提高storm的并行度? storm程序主要由spout和bolt组成的.spout和bolt在运行期间会生成task实例(new Spout或者new bolt). 那这些task实例是需要在线程(executor)里面运行的,而线程是需要在进程(worker)里面执行的. 这些,都是可以在代码中控制的到. 1.所以想要提高storm的处理能力,最直接的…

storm其实就是一个多进程与多线程的框架 开多个进程:分配到的资源更多 开多个线程:执行的速度更快 设置进程个数以及线程个数 ============================================ 7. storm的并行度 config.setNumWorkers(1); topologyBuilder.setSpout("mySpout", new RandomSpout(),3); topologyBuilder.setBolt("splitBolt&…

Storm 调优是非常重要的, 仅次于写出正确的代码, 好在Storm官网上有关于worker executors tasks的介绍, http://storm.incubator.apache.org/documentation/Understanding-the-parallelism-of-a-Storm-topology.html 这篇文章是收录自这个blog: http://www.michael-noll.com/blog/2012/10/16/understanding-the-p…

最近利用闲暇时间,又重新研读了一下Storm.认真对比了一下Hadoop,前者更擅长的是,实时流式数据处理,后者更擅长的是基于HDFS,通过MapReduce方式的离线数据分析计算.对于Hadoop,本身不擅长实时的数据分析处理.两者的共同点都是分布式的架构,而且,都类似有主/从关系的概念.本文中我就不具体阐述Storm集群和Zookeeper集群如何部署的问题,我想通过一个实际的案例切入,分析一下如何利用Storm,完成实时分析处理数据的. Storm本身是Apache托管的开源的分布式实时计…

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…

1.hadoop有master与slave,Storm与之对应的节点是什么? 2.Storm控制节点上面运行一个后台程序被称之为什么? 3.Supervisor的作用是什么? 4.Topology与Worker之间的关系是什么? 5.Nimbus和Supervisor之间的所有协调工作有master来完成,还是Zookeeper集群完成? 6.storm稳定的原因是什么? 7.如何运行Topology? strom jar all-your-code.jar backtype.storm.MyT…

Storm基本概念 Storm是一个开源的实时计算系统,它提供了一系列的基本元素用于进行计算:Topology.Stream.Spout.Bolt等等. 在Storm中,一个实时应用的计算任务被打包作为Topology发布,这同Hadoop的MapReduce任务相似.但是有一点不同的是:在Hadoop中,MapReduce任务最终会执行完成后结束:而在Storm中,Topology任务一旦提交后永远不会结束,除非你显示去停止任务. 计算任务Topology是由不同的Spouts和Bolts,通…

自己的思考: 1.接收任务到任务的分发和协调   nimbus.supervisor.zookeeper 2.高容错性                            各个组件都是无状态的,状态要自己去处理 3.消息                                 消息在流式框架的作用和可靠性处理,消息可靠处理的原理 4.事务消息                            1.finishbatch    2.commit的强顺序性   3.事务性spout分为…