Storm并发度详解(转载)

转自:http://blog.csdn.net/lzm1340458776/article/details/45286207

工作进程(Worker Process)

Worker是Spout/Bolt中运行具体处理逻辑的进程。拓扑跨一个或多个Worker进程执行。每个Worker进程是一个物理的JVM和拓扑执行所有任务的一个子集。例如,如果合并并行度的拓扑是300,已经分配50个Worker,然后每个Worker将执行6个任务,Storm会尝试在所有Worker上均匀的发布任务。

执行器(Executor)

Executor称为物理线程,每个Worker可以包含多个Executor。

任务(Task)

Task是具体的处理逻辑对象,默认情况下,执行器和任务对应,即一个执行器对应一个任务。

工作进程、执行器、任务三者之间的关系如下图所示:

Storm集群的一个节点可能有一个或者多个工作进程运行在运行在一个或者过个拓扑上,一个工作进程执行拓扑的一个子集。工作进程属于一个特定的拓扑,并可能为这个拓扑的一个或多个组件(spout或bolt)运行一个或多个执行器。一个运行中的拓扑包括多个运行在Storm集群内多个节点的进程。

一个或者多个执行器可能运行在一个工作进程内,执行器是由工作进程产生的一个线程,他可能为相同的组件(Spout或Bolt)运行一个或多个任务。

任务执行真正的数据处理,代码中实现的每个Spout或Bolt,作为很多任务跨集群执行。一个组件的任务数量始终贯穿拓扑的整个生命周期,但一个组件的执行器(线程)数量可以随时间而该变。默认情况下,一个执行器包含一个任务数,即Storm会使用每个线程执行一个任务。

配置拓扑的并行度

1.工作进程的数量

工作进程的数量表示集群中不同节点的拓扑可以创建爱你多少个工作进程。

配置参数是:TOPOLOGY_WORKERS

也可以通过JavaAPI进行设置:


Config#setNumWorkers

2.执行器(线程)的数量

执行器的数量指的是每个组件产生多少个线程。

这个参数暂时只能通过javaAPI进行配置:


TopologyBuilder#setSpout()

TopologyBuilder#setBolt()

3.任务的数量

任务的数量表示的是每个组件创建多少个任务。

配置选项:TOPOLOGY_TASKS

也可以通过JavaAPI进行配置:


ComponentConfigurationDeclarer#setNumTasks()

T setNumTasks(java.lang.Number val)

拓扑示例

下面我们定义一个名为mytopology的拓扑,由一个Spout组件(BlueSpout)、两个Bolt组件(GreenBolt和YellowBolt)共三个组件构成,代码如下:


Configconf=newConfig();

conf.setNumWorkers(2);

topologyBuilder.setSpout("blue-spout", new BlueSpout(), 2);

topologyBuilder.setBolt("green-bolt", new GreenBolt(), 2)

.setNumTasks(4)

.shuffleGrouping("blue-spout");

topologyBuilder.setBolt("yellow-bolt", new YellowBolt(), 6)

.shuffleGrouping("green-bolt");

StormSubmitter.submitTopology(

"mytopology",

conf,

topologyBuilder.createTopology()

);

mytopology拓扑的描述如下:

1.拓扑将使用两个工作进程(Worker)。

2.Spout是id为“blue-spout”、并行度为2的BlueSpout实例(产生两个执行器和两个任务)。

3.第一个Bolt的id为"green-bolt"、并行度为2、任务数为4、使用随机分组方式接收"blue-spout"所发射元组的GreenBolt实例(产生两个执行器和4个任务)。

4.第二个Bolt是id为"yellow-bolt"、并行度为6、使用随机分组方式接收"green-bolt"所发射元组的YellowBolt实例(产生6个执行器和6个任务)。

综上所述,该拓扑一共有两个工作进程(Worker),2+2+6=10个执行器(Executor),2+3+6=12个任务。因此,每个工作进程可以分配到10/2=5个执行器,12/2=6个任务。默认情况下,一个执行器执行一个任务,但是如果指定了任务的数目,则任务会平均分配到执行器中,因此,GreenBolt的实例"green-bolt"的一个执行器将会分配到4/2个任务。

mytopology的拓扑及其对应的资源分配如下图所示:

动态设置拓扑的并发度

Storm支持在不重启Topolog的情况下,动态的改变(增减)worker process的数目和Executor的数目,称为rebalancing。有两种方式可以实现拓扑的再平衡:

1.使用Storm Web UI

2.使用Storm rebalance命令(推荐使用)

使用命令行的方式如下:


# 重新配置拓扑

# "mytopology" 拓扑使用5个Worker进程

# "blue-spout" Spout使用3个Executor

# "blue-spout" Bolt使用10个Executor

# storm rebalance mytopology -n 5 -eblue-spout=3-eyellow-bolt=10

注:"mytopology"是拓扑的名称,"blue-spout"和"yellow-bolt"是组件的名称。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 203,547评论 6 477
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,399评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,428评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,599评论 1 274
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,612评论 5 365
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,577评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,941评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,603评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,852评论 1 297
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,605评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,693评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,375评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,955评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,936评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,172评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 43,970评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,414评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容