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

aaarticlea/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAksAAAG/CAYAAABIVpOQAAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAIABJREFUeF

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

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 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

This bug will kill supervisors Affects Version/s: 0.9.2-incubating, 0.9.3, 0.9.4 Fix Version/s: 0.10.0, 0.9.5 问题背景 最近发现刚搭起的Storm集群,没过多久,Supervisor 便悄然死去了一大半.查看死去Supervisor的log,发现java.io.FileNotFoundException: File '../stormconf.ser' does not exist异常.

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

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

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

Storm入门教程 1. Storm基础 Storm Storm主要特点 Storm基本概念 Storm调度器 Storm配置 Guaranteeing Message Processing(消息处理保障机制) Daemon Fault Tolerance(守护线程容错机制) 理解Storm拓扑的并行 一个运行中的topology包括:工作进程(worker processes),执行器(executors)和任务(tasks) 配置拓扑的并行 Worker 数量 Executors(线程)数量

二.安装部署   一.storm伪分布式安装 (一)环境准备1.OS:debian 72.JDK 7.0 (二)安装zookeeper1.下载zookeeper并解压 wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.6/zookeeper-3.4.6.tar.gz tar -zxvf zookeeper-3.4.6.tar.gz2.准备配置文件cd confcp zoo_sample.cfg zoo.cfg 3.启动zoo

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

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并行的基本概念 storm集群中的一个机器可以运行一个或者多个worker,对应于一个或者多个topologies. 1个worker进程运行1个或多个excutor线程.每个worker从属于一个topology. executor是单线程.每1个executor运行着相同的组件(spout或bolt)的1个或多个task. 1个task执行着实际的数据处理. 一个实际的例子: What Description Configuration option How to set in

目录 概况 手工搭建集群 引言 安装Python 配置文件 启动与测试 应用部署 参数配置 Storm命令 原理 Storm架构 Storm组件 Stream Grouping 守护进程容错性(Daemon Fault Tolerance) 数据可靠性(Guaranteeing Message Processing) 消息传输机制 API WordCount示例 应用部署方式 组件接口 组件实现类 数据连接方式 常用Topology模式 日志(集群模式) 并行度设置 tick定时机制 序列化 与

背景:目前就职于国内最大的IT咨询公司,恰巧又是毕业季,所在部门招了100多个应届毕业生,本人要跟部门新人进行为期一个月的大数据入职培训,特此将整理的文档分享出来. 原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/7275406.html 微信:intsmaze 集群环境 storm机器有4台节点(物理机),三台是supervisor,每一台supervisor上面启动4个work进程(JVM进程),一共有12个work进程. Topology程序 pub

1.Storm命令 在Linux中观直接输入Storm,不带任何参数信息,可以查看Storm命令. 参考这里 1.  activate 激活指定的拓扑Spout.语法:storm activate topology-name 2. classpath 打印出Storm客户端运行命令时使用的类路径(classpath),语法:storm classpath 3. deactivate 禁用指定的拓扑Spout.语法:storm deactivate topology-name 4. dev-zoo

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

Strom的结构 Storm与传统关系型数据库     传统关系型数据库是先存后计算,而storm则是先算后存,甚至不存     传统关系型数据库很难部署实时计算,只能部署定时任务统计分析窗口数据     关系型数据库重视事务,并发控制,相对来说Storm比较简陋     Storm不Hadoop,Spark等是流行的大数据方案 与Storm关系密切的语言:核心代码用clojure书写,实用程序用python开发,使用java开发拓扑 topology Storm集群中有两种节点,一种是控制节点

作者:jiangzz 电话:15652034180 微信:jiangzz_wx 微信公众账号:jiangzz_wy 背景介绍 流计算:将大规模流动数据在不断变化的运动过程中实现数据的实时分析,捕捉到可能有用的信息,并把结果发送到下一计算节点. 主流流计算框架:Kafka Streaming.Apache Storm.Spark Streaming.Flink DataStream等. Kafka Streaming:是一套基于Kafka-Streaming库的一套流计算工具jar包,具有简单容易