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

欢迎转载,转载请注明出版,徽沪一郎. 本文重点分析storm的worker进程在正常启动之后有哪些类型的线程,针对每种类型的线程,剖析其用途及消息的接收与发送流程. 概述 worker进程启动过程中最重要的两个函数是mk-worker和worker-data,代码就不一一列出了.worker顺利启动之后会拥有如下图所示的各类线程. 接收和发送线程 worker在启动的时候会生成进程级别的消息接收和消息发送线程,它们视具体配置而定,可以是基于zmq,也可以基于netty,这个没有太多好说的.soc

问题导读1.如何设置storm内存?2.如果没有配置文件的情况下,该如何配置一些参数?3.通过哪个参数可以配置内存? Storm中真正干活的是各个worker,而worker由supervisor负责启动.在topology启动过程中我们会看到如下的启动日志: 这就是启动一个worker进程,也就是一个JVM进程.默认情况下,Storm启动worker进程时,JVM的最大内存是768M.但我在使用过程中,由于会在Bolt中加载大量数据,768M内存无法满足需求,会导致内存溢出程序崩溃.经过研究发

worker进程中线程的分类及用途 欢迎转载,转载请注明出版,徽沪一郎. 本文重点分析storm的worker进程在正常启动之后有哪些类型的线程,针对每种类型的线程,剖析其用途及消息的接收与发送流程. 概述 worker进程启动过程中最重要的两个函数是mk-worker和worker-data,代码就不一一列出了.worker顺利启动之后会拥有如下图所示的各类线程. 接收和发送线程 worker在启动的时候会生成进程级别的消息接收和消息发送线程,它们视具体配置而定,可以是基于zmq,也可以基于n

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 本文从外部消息在worker进程内部的转化,传递及处理过程入手,一步步分析在worker-data中的数据项存在的原因和意义.试图从代码实现的角度来回答,如果是从头开始实现worker的话,该如何来定义消息接口,如何实现各自接口上的消息处理. Topology到Worker的映射关系 Topology由Spout,Bolt组成,其逻辑关系大体如下图所示. 无论是Spout或Bolt的处理逻辑都需要在进程或线程内执行,那么它们与进程及线程间的映射关系又是如何呢

PySpark 的背后原理 Spark主要是由Scala语言开发,为了方便和其他系统集成而不引入scala相关依赖,部分实现使用Java语言开发,例如External Shuffle Service等.总体来说,Spark是由JVM语言实现,会运行在JVM中.然而,Spark除了提供Scala/Java开发接口外,还提供了Python.R等语言的开发接口,为了保证Spark核心实现的独立性,Spark仅在外围做包装,实现对不同语言的开发支持,本文主要介绍Python Spark的实现原理,剖析p

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

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(进程)2. Executor(线程)3. Task 下图简要描述了这3者之间的关系: 1个worker进程执行的是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线程来执行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

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(进程)2. Executor(线程)3. Task 下图简要描述了这3者之间的关系: 注:supervisor.slots.ports:对于每个工作节点配置该节点可以运行多少个worker进程. 每个worker进程使用一个但单独的端口来收取消息,这里配置了哪个端口用来使用. 定义5个端口,那么该节点上允许最多运行5个worker进程. 默认情况下,可以在端口6700, 670

这里做一些补充: worker是一个进程,由supervisor启动,并只负责处理一个topology,所以不会同时处理多个topology. executor是一个线程,由worker启动,是运行task的物理容器,其和task是1 -> N关系. component是对spout/bolt/acker的抽象. task也是对spout/bolt/acker的抽象,不过是计算了并行度之后.component和task是1 -> N 的关系. supervisor会定时从zookeeper获取

worker进程启动后,其首先会初始化自身运行所需要的环境,然后会进入一个循环,在该循环中不断检查是否有需要执行的事件,然后处理事件.在这个过程中,worker进程也是需要与master进程交互的,更有甚者,worker进程作为一个子进程,也是可以接收命令行指令(比如kill等)以进行相应逻辑的处理的.那么worker进程是如何与master或者命令行指令进行交互的呢?本文首先会对worker进程与master进程交互方式,以及worker进程如何处理命令行指令的流程进行讲解,然后会从源码上对w

WordCount在大数据领域就像学习一门语言时的hello world,得益于Storm的开源以及Storm.Net.Adapter,现在我们也可以像Java或Python一样,使用Csharp创建原生支持的Storm Topologies.下面我将通过介绍wordcount来展示如何使用Csharp开发Storm拓扑. 上篇博客已经介绍了如何部署Storm开发环境,本文所讲述demo已包含在Storm.Net.Adapter中,如果你觉得对你有帮助,欢迎Star和Fork,让更多人看到来帮助

前面说过了Storm的测试项目,那么此时我们更想自己写一个小项目来练练手,首先我们自己的Windows系统上首先应该安装好maven,然后启动Eclipse for JavaEE版本,接下来开始建立项目并开发 注意,在开发过程中,无论是Windows还是Linux都要完全关闭防火墙,避免网络的问题 单击"File"->"New"->"Maven Project" 接下来的界面默认即可,单击Next 下一步,继续单击Next即可 然后,

ngnix进程启动启动后会有一个master进程和多个worker进程. master进程的主要作用: 1.读取并验证配置信息: 2.创建,绑定及关闭套接字: 3.启动,终止worker进程以及维护worker进程的个数: 4.无须终止服务而重新配置工作. 5.控制非中断式程序升级,启用新的二进制程序并在需要的时回滚到老版本. 6.重新打开日志文件. 7.编译嵌入式perl脚本. worker主要作用: 1.接收,传入并处理来自客户端的连接: 2.提供反向代理及过滤功能: 3.nginx任何能完

之前我们讲解 Nginx 命令行的时候,可以看到 Nginx 停止有两种方式,分别是 nginx -s quit 和 nginx -s stop,其中 stop 是指立即停止 Nginx,而 quit 是指优雅的关闭 Nginx,对应的信号也是同样的,还有我们之前提到的 reload 和热升级这样的过程中都涉及到了优雅的停止 Nginx. 那所谓的优雅的停止 Nginx 究竟是怎样一个过程呢,接下来让我一起来学习下吧. 何为优雅的关闭? 所谓的优雅的关闭,是针对 worker 进程而言的,因为只

一个容器多个进程:在Docker的镜像编译脚本Dockerfile中带起多个进程,如下可以在contivNet.sh中启动多个进程 FROM 10.37.210.125:5001/suning/centos7/ovs-2.6.4:1 COPY ./bin /contiv/bin/ COPY ./scripts /contiv/scripts/ ENTRYPOINT ["/contiv/scripts/contivNet.sh"] 一个pod多个容器,可以在yaml文件中如下设置,在co

Nginx 启动起来之后,会有几个进程运行:1. master 进程接收用户命令并做出响应; 2. worker 进程负责处理各网络事件,并同时接收来自master的处理协调命令: master 主要是一控制命令,我们后面再说,而worker则是处理的nginx的核心任务,请求转发.反向代理.负载均衡等工作.所以我们先来啃啃worker这块硬骨头吧! 1. worker 主循环 worker 的启动是被master 操作的,作为一个 fork 出来的进程,它拥有和master一样的内存数据信息.

学习编程的时候,经常会看到stack这个词,它的中文名字叫做"栈". 理解这个概念,对于理解程序的运行至关重要.容易混淆的是,这个词其实有三种含义,适用于不同的场合,必须加以区分. 含义一:数据结构 stack的第一种含义是一组数据的存放方式,特点为LIFO,即后进先出(Last in, first out). 在这种数据结构中,数据像积木那样一层层堆起来,后面加入的数据就放在最上层.使用的时候,最上层的数据第一个被用掉,这就叫做"后进先出". 与这种结构配套的,是

最少连接算法 使用最少连接算法可以使得nginx优先选择连接最少的上游服务器,需要用到upstream_least_conn模块. 如何跨worker进程生效 因为nginx是多进程结构的,默认多个worker进程间无法共享数据.使用upstream_zone模块可以实现这个需求.

1. CFS如何选择最合适的进程 每个调度器类sched_class都必须提供一个pick_next_task函数用以在就绪队列中选择一个最优的进程来等待调度, 而我们的CFS调度器类中, 选择下一个将要运行的进程由pick_next_task_fair函数来完成 之前我们在将主调度器的时候, 主调度器schedule函数在进程调度抢占时, 会通过__schedule函数调用全局pick_next_task选择一个最优的进程, 在pick_next_task中我们就按照优先级依次调用不同调度器类