在這里,將會提到storm的七種grouping策略,並且編碼逐一實現。 首先,需要一個集群(希望盡量模仿真實環境,故就不用本地模式了)。詳細的安裝方法大家可以查看本人的另外一篇博文:storm集群和zookeeper集群的部署過程。 OK。現在有三個節點 ...
Storm主要的應用場景就是流式數據處理,例如實時推薦系統,實時監控系統等。 storm中的相關概念 在storm中,分布式的計算結構指的是一個topology 拓撲 ,一個topology由流式數據,spouts 流生產者 ,以及bolts 具體操作者 組成。Storm的topologies和其他的批處理任務系統很類似,例如Hadoop,這類批處理任務都定義了清晰的開始和結束點,然而storm ...
2019-05-22 23:09 0 701 推薦指數:
在這里,將會提到storm的七種grouping策略,並且編碼逐一實現。 首先,需要一個集群(希望盡量模仿真實環境,故就不用本地模式了)。詳細的安裝方法大家可以查看本人的另外一篇博文:storm集群和zookeeper集群的部署過程。 OK。現在有三個節點 ...
在Storm中, 開發者可以為上游spout/bolt發射出的tuples指定下游bolt的哪個/哪些task(s)來處理該tuples。這種指定在storm中叫做對stream的分組,即stream grouping,分組方式主要有以下7種 Shuffle Grouping 或 None ...
Shuffle Grouping: 隨機分組, 隨機派發stream里面的tuple, 保證bolt中的每個任務接收到的tuple數目相同.(它能實現較好的負載均衡) Fields Grouping:按字段分組, 比如按userid來分組, 具有同樣userid ...
Storm Grouping: Shuffle Grouping :隨機分組,盡量均勻分布到下游Bolt中 將流分組定義為混排。這種混排分組意味着來自Spout的輸入將混排,或隨機分發給此Bolt中的任務。shuffle grouping對各個task的tuple分配的比較均勻 ...
概念,見博客 Storm概念學習系列之stream grouping(流分組) Storm的stream grouping的Shuffle Grouping 它是隨機分組,隨機派發stream里面的tuple,保證 ...
作者:Jack47 PS:如果喜歡我寫的文章,歡迎關注我的微信公眾賬號程序員傑克,兩邊的文章會同步,也可以添加我的RSS訂閱源。 內容簡介# 本文是Storm系列之一,介紹了Storm的起源,Storm作者的八卦,Storm的特點和Storm模型的基本原理,着重介紹了Storm中的基本概念 ...
作者:Jack47 轉載請保留作者和原文出處 歡迎關注我的微信公眾賬號程序員傑克,兩邊的文章會同步,也可以添加我的RSS訂閱源。 本文是Storm系列之一,主要介紹Storm的架構設計,推薦讀者在閱讀Storm介紹(一)的基礎之上,閱讀這一篇。本文只是作者的讀書筆記,偏重於淺層次的架構介紹 ...
介紹 對於任何人而言,用T-SQL語句來寫聚會查詢都是工作中重要的一環。我們大家也都很熟悉GROUP BY子句來實現聚合表達式,但是如果打算在一個結果集中包含多種不同的匯總結果,可能會比較麻煩。我將舉例展示給大家使用GROUPING SETS操作符來完成這個“混合的結果集 ...