MongoError: topology was destroyed 分析得出,出现这个问题是因为,当mongodb尝试写入某个数据的时候,连接被中断了! 解决方法:检查代码中是否存在操作数据的过程中,意外地执行了client.close()关闭连接了mongod数据库,如果有则将client.close删除,只在最后才关闭连接. 如下代码所示就是简单的错误: const MongoClient = require('mongodb').MongoClient const url = "mong

Topology and Geometry in OpenCascade-Adapters eryar@163.com 摘要Abstract:本文简要介绍了适配器模式(adapter pattern),并结合程序实例对OpenCascade中的拓朴与几何的适配器的使用进行说明. 关键字Key Words:OpenCascade.BRep.Topology.Geometry.Adapter 一.适配器模式简介 Introduction of Adapter pattern 类对象结构型模式适配器模

Topology and Geometry in OpenCascade-Edge eryar@163.com 摘要Abstract:本文简要介绍了几何造型中的边界表示法(BRep),并结合程序说明OpenCascade中的边界表示的具体实现,即拓朴与几何的联系.对具有几何信息的拓朴结构顶点(vertex).边(edge).面(face)进行了详细说明.本文只对拓朴边数据进行说明,着重介绍了OpenCascade中两个种特别的边缝合边(seam edge)和退化边(degenerated edg

Topology and Geometry in OpenCascade-Face eryar@163.com 摘要Abstract:本文简要介绍了几何造型中的边界表示法(BRep),并结合程序说明OpenCascade中的边界表示的具体实现,即拓朴与几何的联系.对具有几何信息的拓朴结构顶点(vertex).边(edge).面(face)进行了详细说明.本文仅对面(Face)进行说明. 关键字Key Words:OpenCascade.BRep.Topology.Geometry.Face 一.

Topology and Geometry in OpenCascade-Topology eryar@163.com 摘要Abstract:本文简要介绍了几何造型中的边界表示法(BRep),并结合程序说明OpenCascade中的边界表示的具体实现,即拓朴与几何的联系.对具有几何信息的拓朴结构顶点(vertex).边(edge).面(face)进行了详细说明.本文通过ACIS与OpenCascade进行对比来对拓朴(Topology)的概念进行说明.并通过示例程序,说明如何在OpenCasca

Topology and Geometry in OpenCascade-Vertex eryar@163.com 摘要Abstract:本文简要介绍了几何造型中的边界表示法(BRep),并结合程序说明OpenCascade中的边界表示的具体实现,即拓朴与几何的联系.对具有几何信息的拓朴结构顶点(vertex).边(edge).面(face)进行了详细说明.本文只对顶点数据进行说明. 关键字Key Words:OpenCascade.BRep.Topology.Geometry 一.引言 Int

Topology Shapes of OpenCascade BRep eryar@163.com 摘要Abstract:通过对OpenCascade中的BRep数据的读写,理解边界表示法的概念及实现.理解了拓朴形状的数据结构,就对ModelingData模块有了清晰认识,方便OpenCascade其他模块如ModelingAlgorithms和Visiualization模块的理解. 关键字Key Words:OpenCascade, BRep, Topology, BRep Format 一

Distributed RPC(DRPC)是Storm构建在Thrift协议上的RPC的实现,DRPC使得你可以通过多种语言远程的使用Storm集群的计算能力.DRPC并非Storm的基础特性,但它确实非常有用.DRPC的整个过程与一般的RPC没有区别,客户端只需要调用一个远程的方法并等待返回结果.主要工作已经被DRPC Server封装,服务端在这个过程中完成了以下步骤: 从客户端接收一个RPC请求: 将请求发送到storm topology: 从storm topology接收结果: 将结果

======声明======= 欢迎转载:转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/horizonli/p/6186581.html ==========环境=============== OS: CentOS 7 OpenStack : KILO ===问题点:heat stacks topology中图形无法正常显示==== 如下图: =====查找问题点========== 显示问题,第一反应应该是dashboard的配置问题 查看/etc/httpd/conf.d/o

STORM启动与部署TOPOLOGY 启动ZOOPKEEPER zkServer.sh start 启动NIMBUS storm nimbus & 启动SUPERVISOR storm supervisor & 启动UI storm ui & 部署TOPOLOGY storm jar /opt/hadoop/loganalyst/storm-dependend/data/teststorm-1.0.jar teststorm.TopologyMain /opt/hadoop/log

colah's blog Blog About Contact Neural Networks, Manifolds, and Topology Posted on April 6, 2014 topology, neural networks, deep learning, manifold hypothesis Recently, there’s been a great deal of excitement and interest in deep neural networks beca

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.

以前用Mininet建立拓扑都是在别人的代码上进行需求上的修改,这次从头开始将topology zoo(http://www.topology-zoo.org/)中的拓扑用Mininet建立,不失一般性,每个交换机只给分配了一个host,所有链路的端口都由Mininet自动分配,代码链接如下:https://github.com/cotyb/LISA/tree/master/topology%20mininet 其中遇到的问题有: File "build/bdist.linux-x86_64/e

当我们写完一个比较复杂的Topology之后,倘若直接提交到服务器上运行,难免会有很多问题,如何进行本地的调试Topology,是我们非常关心的问题.我们依然以WordCount作为代码示例. 首先,必须调整main函数. 当main函数中,设定薇本地模式后,即可直接如调试Java应用程序一样,调试相应的代码,由于本地调试中,Computing会运行一个Local Cluster,因此在调试的时候,一样要添加对zookeeper的引用,如下: 但是,在最终打包的到服务器上运行的时候,无须将zoo

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 本文详细分析TridentTopology的可靠性实现, TridentTopology通过transactional spout与transactional state相结合,能够做到tuple“只被处理一次,不多也不少”.也就是做到事务性处理exactly-once,要么成功,要么失败. 而一般的storm topology是无法保证eactly-once的处理的,它们要么是at-least-once(至少被处理一次,有可能被处理多次):要么是at-mo

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. TridentTopology是storm提供的高层使用接口,常见的一些SQL中的操作在tridenttopology提供的api中都有类似的影射.关于TridentTopology的使用及运行原理,当前进行详细分析的文章不多. 从TridentTopology到vanilla topology(普通的topology)由三个层次组成: 面向最终用户的概念stream, operation 利用planner将tridenttopology转换成vanill

1.是什么构成一个可运行的topology? worker processes(worker进程),executors(线程)和tasks. 一台Storm集群里面的机器可能运行一个或多个worker进程,一个worker进程运行一个特定topology的executors. 一个worker进程可能运行一个或多个executors.每个executor是一个线程.一个executor运行同一个spout或者bolt的一个或多个task. 一个task完成具体的数据处理. 一个worker进程执

配置好storm之后就可以开始在eclipse里面写topology了. 下面是我在网上搜到的一个简单的例子,我按照自己的理解注释了一下. 第一步,创建mvn工程 这是pom.xml文件 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://m

Storm系统的数据处理应用单元,是被打包的被称为Topology的作业. 它是由多个数据处理阶段组合而成的,而每个处理阶段在构造时被称为组件(Component),在运行时被称为任务. 那么,组件根据作用的不同,在Storm中分为两类:Spout组件和Bolt组件.而Topology就是这两类组件通过数据流连接的一种计算逻辑结构.(也就是说,上一个组建处理的输出结果,作为下游组件的输入数据流继续处理.如下图所示: 下来说明下一个Topology包含的这两种组件(Spout和Bolt): Spo

在创建Storm的Topology时,我们通常使用如下代码:builder.setBolt("cpp", new CppBolt(), 3).setNumTasks(5).noneGrouping(pre_name); Config conf = new Config(); conf.setNumWorkers(3); 参数1:bolt名称 "cpp"参数2:bolt类型 CppBolt参数3:bolt的并行数,parallelismNum,即运行topology时