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Twitter Storm中Bolt消息传递路径之源码解读

Bolt作为task被executor执行,而executor是一个个的线程,所以executor必须存在于具体的process之中,而这个process就是worker。至于worker是如何被supervisor创建,尔后worker又如何创建executor线程,这些暂且按下不表。 假设同属于一个Topology的Spout与Bolt分别处于不同的JVM,即不同的worker中,不同的JVM可能处于同一台物理机器,也可能处于不同的物理机器中。为了让情景简单,认为JVM处于不同的物理机器中。 Spout的输出消息到达Bolt,作为Bolt的输入会经过这么几个阶段。 1. spout的输出通过该spout所处worker的消息输出线程,将tuple输入到Bolt所属的worker。它们之间的通路是socket连接,用ZeroMQ实现。 2. bolt所处的worker有一个专门处理socket消息的receive thread 接收到spout发送来的tuple 3. receive thread将接收到的消息传送给对应的bolt所在的executor。 在worker内部(即...

Apache Spark源码走读(二)DStream实时流数据处理 &DStream处理的容错性分析

<一>DStream实时流数据处理 Spark Streaming能够对流数据进行近乎实时的速度进行数据处理。采用了不同于一般的流式数据处理模型,该模型使得Spark Streaming有非常高的处理速度,与storm相比拥有更高的吞能力。 本篇简要分析Spark Streaming的处理模型,Spark Streaming系统的初始化过程,以及当接收到外部数据时后续的处理步骤。 系统概述 流数据的特点 与一般的文件(即内容已经固定)型数据源相比,所谓的流数据拥有如下的特点 数据一直处在变化中 数据无法回退 数据一直源源不断的涌进 DStream 如果要用一句话来概括Spark Streaming的处理思路的话,那就是"将连续的数据持久化,离散化,然后进行批量处理"。 让我们来仔细分析一下这么作的原因。 数据持久化 将从网络上接收到的数据先暂时存储下来,为事件处理出错时的事件重演提供可能, 离散化 数据源源不断的涌进,永远没有一个尽头,就像周星驰的喜剧中所说“崇拜之情如黄河之水绵绵不绝,一发而不可收拾”。既然不能穷尽,那么就将其按时间分片。比如采用一分钟为时间间隔,那么在连...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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