一、前述 Storm由数源泉spout到bolt时,可以选择分组策略,实现对spout发出的数据的分发。对多个并行度的时候有用。 二、具体原理 1. Shuffle Grouping 随机分组,随机派发stream里面的tuple,保证每个bolt task接收到的tuple数目大致相同 ...
以单词分割计数为例实现Storm的DirectGroup分组: Spout实现 Spout是Storm数据源头,使用DirectGroup方式将Spout数据发送指定的Bolt,需注意: Spout消费的Bolt的Task Task应为Storm的Executor的编号 ,在如下代码中Spout.open 初始化中拿到消费Task 需使用SpoutOutputCollector.emitDirec ...
2016-10-29 20:02 0 1464 推荐指数:
一、前述 Storm由数源泉spout到bolt时,可以选择分组策略,实现对spout发出的数据的分发。对多个并行度的时候有用。 二、具体原理 1. Shuffle Grouping 随机分组,随机派发stream里面的tuple,保证每个bolt task接收到的tuple数目大致相同 ...
Storm Grouping: Shuffle Grouping :随机分组,尽量均匀分布到下游Bolt中 将流分组定义为混排。这种混排分组意味着来自Spout的输入将混排,或随机分发给此Bolt中的任务。shuffle grouping对各个task的tuple分配的比较均匀 ...
简单聊聊Storm的流分组策略 首先我要强调的是,Storm的分组策略对结果有着直接的影响,不同的分组的结果一定是不一样的。其次,不同的分组策略对资源的利用也是有着非常大的不同,本文主要讲一讲localOrShuffle这个分组对资源利用的重大改善。最后,不同的分组对项目的逻辑也起着至关重要 ...
Shuffle Grouping: 随机分组, 随机派发stream里面的tuple, 保证bolt中的每个任务接收到的tuple数目相同.(它能实现较好的负载均衡) Fields Grouping:按字段分组, 比如按userid来分组, 具有同样userid ...
目录 storm的分组策略 根据实例来分析分组策略 common配置: Shuffle grouping shuffle grouping的实例代码 ShuffleGrouping 样例分析 Fields ...
Hbas预分区 在系统中向hbase中插入数据时,常常通过设置region的预分区来防止大数据量插入的热点问题,提高数据插入的效率,同时可以减少当数据猛增时由于Region split带来的资源 ...
一.Storm的数据分发策略 1. Shuffle Grouping 随机分组,随机派发stream里面的tuple,保证每个bolt task接收到的tuple数目大致相同。 轮询,平均分配 2. Fields Grouping 按字段分组,比如,按"user-id"这个字段来分组 ...
简述问题“统计最新时刻处于某一状态的设备的数量” 1. 首先子查询结果,可以看到每个设备最新的状态信息 2.1 在子查询的基础上,对设备状态进行分组,进行统计每个状态的设备数量 2.1.1 可以看到处于'火警'状态的数量是2,没有问题,但是看下一张图 ...