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Spark 源码分析 -- BlockStore

BlockStore 抽象接口类, 关键get和put都有两个版本 序列化, putBytes, getBytes 非序列化, putValues, getValues 其中putValues的返回值为PutResult, 其中的data可能是Iterator或ByteBuffer private[spark] case class PutResult(size: Long, data: Either[Iterator[_], ByteBuffer]) /** * Abstract class to store blocks */ private[spark] abstract class BlockStore(val blockManager: BlockManager) extends Logging { def putBytes(blockId: String, bytes: ByteBuffer, level: StorageLevel) /** * Put in a block and, possibly, also return its content as either...

Storm入门之第8章事务性拓扑

Storm入门之第8章事务性拓扑 本文翻译自《Getting Started With Storm》译者:吴京润 编辑:郭蕾 方腾飞 正如书中之前所提到的,使用Storm编程,可以通过调用ack和fail方法来确保一条消息的处理成功或失败。不过当元组被重发时,会发生什么呢?你又该如何砍不会重复计算? Storm0.7.0实现了一个新特性——事务性拓扑,这一特性使消息在语义上确保你可以安全的方式重发消息,并保证它们只会被处理一次。在不支持事务性拓扑的情况下,你无法在准确性,可扩展性,以空错性上得到保证的前提下完成计算。 NOTE:事务性拓扑是一个构建于标准Stormspout和bolt之上的抽象概念。 设计 在事务性拓扑中,Storm以并行和顺序处理混合的方式处理元组。spout并行分批创建供bolt处理的元组(译者注:下文将这种分批创建、分批处理的元组称做批次)。其中一些bolt作为提交者以严格有序的方式提交处理过的批次。这意味着如果你有每批五个元组的两个批次,将有两个元组被bolt并行处理,但是直到提交者成功提交了第一个元组之后,才会提交第二个元组。NOTE:使用事务性拓扑时,...

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