Storm中使用一種叫做TimeCacheMap的數據結構,用於在內存中保存近期活躍的對象,它的實現非常地高效,而且可以自動刪除過期不再活躍的對象。 TimeCacheMap使用多個桶buckets來縮小鎖的粒度,以此換取高並發讀寫性能。下面我們來看看TimeCacheMap內部是如何實現 ...
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2012-06-16 15:08 5 9677 推薦指數:
Storm中使用一種叫做TimeCacheMap的數據結構,用於在內存中保存近期活躍的對象,它的實現非常地高效,而且可以自動刪除過期不再活躍的對象。 TimeCacheMap使用多個桶buckets來縮小鎖的粒度,以此換取高並發讀寫性能。下面我們來看看TimeCacheMap內部是如何實現 ...
Storm中的很多Bolt都有一個最常見的處理步驟: 讀入一個tuple; 根據這個輸入tuple,提取后發射0個,1個或多個tuple; 最后,通過ack操作確認這個tuple被成功處理。 按照上述處理步驟,依次處理發向這個Bolt的各個tuple元組。 這種模式可以實現 ...
Storm對流數據進行實時處理時,一種常見場景是批量一起處理一定數量的tuple元組,而不是每接收一個tuple就立刻處理一個tuple,這樣可能是性能的考慮,或者是具體業務的需要。 例如,批量查詢或者更新數據庫,如果每一條tuple生成一條sql執行一次數據庫操作,數據量大的時候,效率會比批量 ...
流聚合(stream join)是指將具有共同元組(tuple)字段的數據流(兩個或者多個)聚合形成一個新的數據流的過程。 從定義上看,流聚合和SQL中表的聚合(table join)很像,但是二者 ...
需求 假設我們有一張各個產品線URL的訪問記錄表,該表僅僅有兩個字段:product、url,我們需要統計各個產品線下訪問次數前10的URL是哪些? ...
本文翻譯自:https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Distributed-RPC,作為學習Storm DRPC的資料,轉載必須以超鏈接形式標明文章原始出處及本文翻譯鏈接。 分布式RPC(distributed RPC,DRPC)用於對Storm上大量 ...
編寫一個Java程序輸出1!+2!+3!+……+n!的和? 偶然間碰到這個題,很簡單,但也容易出錯。比如大多數程序員都是從零開始計數,殊不知,0的階乘不是0而是1。反正當時我寫的時候沒想起來0的階乘是1想當然的認為0的階乘是0對結果不會有影響。后來發現是不是應該從1開始試試 ...
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