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原文中用了一张图来说明在一个storm cluster中,topology运行时的并发机制。
其实说白了,当一个topology在storm cluster中运行时,它的并发主要跟3个逻辑实体想过:worker,executor 和task
1. Worker 是运行在工作节点上面,被Supervisor守护进程创建的用来干活的进程。每个Worker对应于一个给定topology的全部执行任务的一个子集。反过来说,一个Worker里面不会运行属于不同的topology的执行任务。
2. Executor可以理解成一个Worker进程中的工作线程。一个Executor中只能运行隶属于同一个component(spout/bolt) 的task。一个Worker进程中可以有一个或多个Executor线程。在默认情况下,一个Executor运行一个task。
3. Task则是spout和bolt中具体要干的活了。一个Executor可以负责1个或多个task。每个component(spout/bolt) 的并发度就是这个component对应的task数量。同时,task也是各个节点之间进行grouping(partition)的单位。
有多种方法可以进行并发度的配置,其优先级如下:
defaults.yaml
< storm.yaml
<
topology 私有配置 < component level(spout/bolt) 的私有配置
至于具体怎么配置,至今拷贝过来大家看看便知:
parallelism_hint
parameter
now specifies the initial number of executors (not tasks!) for that bolt.Here is an example code snippet to show these settings in practice:
topologyBuilder.setBolt("green-bolt", new GreenBolt(), 2)
.setNumTasks(4)
.shuffleGrouping(blue-spout);
主要有两种方法可以rebalance一个topology:
# Reconfigure the topology "mytopology" to use 5 worker processes,
# the spout "blue-spout" to use 3 executors and
# the bolt "yellow-bolt" to use 10 executors.
storm rebalance mytopology -n 5 -e blue-spout=3 -e yellow-bolt=10
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原文地址:http://www.cnblogs.com/sunxucool/p/4310831.html