rabbitmq在storm中使用

[原]storm源码之理解Storm中Worker.Executor.Task关系 Storm在集群上运行一个Topology时,主要通过以下3个实体来完成Topology的执行工作:1. Worker(进程)2. Executor(线程)3. Task 下图简要描述了这3者之间的关系:                                                    1个worker进程执行的是1个topology的子集(注:不会出现1个worker为多个topology服

Twitter Storm中Topology的状态 状态转换如下,Topology 的持久化状态包括: active, inactive, killed, rebalancing 四个状态. 代码上看到每种状态都可以转换成一些持久化 ( 写入到 zk 中的状态 ) 或者中间状态. Java代码 (defn state-transitions [nimbus storm-id status] {:active {:monitor (reassign-transition nimbus storm-

Storm中Spout用于读取并向计算拓扑中发送数据源,最近在调试一个topology时遇到了系统qps低,处理速度达不到要求的问题,经过排查后发现是由于对Spout的使用模式不当导致的多线程同步等待.这里罗列几点个人觉得编写Spout代码时需要特别注意的地方: 1. 最常用的模式是使用一个线程安全的queue,如BlockingQueue,spout主线程从queue中读取数据:另外的一个或多个线程负责从数据源(如各种消息中间件.db等)读取数据并放入queue中. 2. 如果不关心数据是否丢

官方的解释这个类为: /** * A simple, durable, atomic K/V database. *Very inefficient*, should only be * used for occasional reads/writes. Every read/write hits disk. */ 简单来理解就是这个类每次读写都会将一个Map<Object, Object>的对象序列化存储到磁盘中,读的时候将其反序列化. 构造函数指定的参数就是你在磁盘中存储的目录,同时也作为

我们知道Storm有一个很重要的特性,那就是Storm API能够保证它的一个Tuple能够被完全处理,这一点尤为重要,其实storm中的可靠性是由spout和bolt组件共同完成的,下面就从spout和bolt两个方便给大家介绍一下storm中的可靠性,最后会给出一个实现了可靠性的例子. 1.Spout的可靠性保证 在Storm中,消息处理可靠性从Spout开始的.storm为了保证数据能正确的被处理, 对于spout产生的每一个tuple,storm都能够进行跟踪,这里面涉及到了ack/fa

1.topology 一个topolgy是spouts和bolts组成的图,通过stream groupings将图中的spout和bolts连接起来:如图所示: 一个topology会一直运行知道你手动kill掉,Storm自动重新分配执行失败的任务,并且Storm可以保证你不会有数据丢失(如果开启了高可靠性的话).如果一些机器意外停机它上面的所有任务会被转移到其他机器上: 运行一个toplogy很简单,首先,把你所有的代码以及所依赖的jar打进一个jar中.然后运行类似下面的命令: stor

Storm是一个流计算框架,处理的数据是实时消息队列中的,所以需要我们写好一个topology逻辑放在那,接收进来的数据来处理,所以是通过移动数据平均分配到机器资源来获得高效率. Storm的优点是全内存计算,因为内存寻址速度是硬盘的百万倍以上,所以Storm的速度相比较Hadoop非常快(瓶颈是内存,cpu).其缺点就是不够灵活:必须要先写好topology结构来等数据进来分析. Storm 关注的是数据多次处理一次写入,而 Hadoop 关注的是数据一次写入,多次查询使用.Storm系统运行

Storm可支持多种语言,其中就有python . 首先需要创建一个类, public static class BasieCalculateBolt extends ShellBolt implements IRichBolt { public BasieCalculateBolt() { super("python", "bolt_base_calculate.py"); } @Override public void declareOutputFields(O

在storm中的Bolt中可以处理完成逻辑后,向后面的Blot继续发送消息. 可以发送多个不同的消息,如: collector.emit("update-delivered-status",new Values(emailDeliverStatus)); collector.emit("save-request",new Values(udsn)); 也可以同一个类型的消息发送多个不同内容如; for (int i = 0; i < emailParamVo.