conf.setNumWorkers(2); // 该Topology运行在Supervisor节点的2个Worker进程中 topologyBuilder.setSpout("blue spout", new BlueSpout(), 2); // 设置并行度为2，则Task个数为2 1 topo ...
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2018-05-28 15:02:55
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一、前述 为了提高Storm的并行能力，通常需要设置并行。 二、具体原理 1. Storm并行分为几个方面： Worker – 进程一个Topology拓扑会包含一个或多个Worker（每个Worker进程只能从属于一个特定的Topology）这些Worker进程会并行跑在集群中不同的服务器上，即一 ...
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2018-01-25 23:05:27
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Storm 性能优化目录场景假设调优步骤和方法Storm 的部分特性Storm 并行度Storm 消息机制Storm UI 解析性能优化场景假设在介绍 Storm 的性能调优方法之前，假设一个场景：项目组部署了3台机器，计划运行且仅运行 Storm(1.0.1) + Kafka(0.9.0.1) +... ...
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2017-12-09 00:48:46
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（一）storm拓扑的并行度可以从以下4个维度进行设置：
1、node（服务器）：指一个storm集群中的supervisor服务器数量。
2、worker（jvm进程）：指整个拓扑中worker进程的总数量，这些数量会随机的平均分配到各个node。
3、executor（线程）：指某个spout或者bolt的总线程数量，这些线程会被随机平均的分配到各个worker。
4、task（spo...
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2015-06-17 11:25:53
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1、Storm并行度相关的概念Storm集群有很多节点，按照类型分为nimbus（主节点）、supervisor（从节点），在conf/storm.yaml中配置了一个supervisor有多个槽（supervisor.slots.ports），每个槽就是一个JVM，就是一个worker，在每个wo...
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2015-06-07 23:05:40
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一、Storm中运行的组件
我们知道，Storm的强大之处就是可以很容易地在集群中横向拓展它的计算能力，它会把整个运算过程分割成多个独立的tasks在集群中进行并行计算。在Storm中，一个task就是运行在集群中的一个Spout或Bolt实例。
为了方便理解Storm如何并行处理我们分给它的任务,这里我先介绍一下在集群中涉及到Topology的四种组件：
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2014-11-13 16:35:06
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