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Apache Storm 官方文档 —— 理解 Storm 拓扑的并行度(parallelism)概念

一个运行中的拓扑是由什么构成的:工作进程(worker processes),执行器(executors)和任务(tasks) 在一个 Storm 集群中,Storm 主要通过以下三个部件来运行拓扑: 工作进程(worker processes) 执行器(executors) 任务(tasks) 下面是他们之间相互关系的简单图示。 在 Worker 中运行的是拓扑的一个子集。一个 worker 进程是从属于某一个特定的拓扑的,在 worker 进程中会运行一个或者多个与拓扑中的组件相关联的 executor。一个运行中的拓扑就是由这些运行于 Storm 集群中的很多机器上的进程组成的。 一个 executor 是由 worker 进程生成的一个线程。在 executor 中可能会有一个或者多个 task,这些 task 都是为同一个组件(spout 或者 bolt)服务的。 task 是实际执行数据处理的最小工作单元(注意,task 并不是线程) —— 在你的代码中实现的每个 spout 或者 bolt 都会在集群中运行很多个 task。在拓扑的整个生命周期中每个组件的 task 数量...

Apache Storm 官方文档 —— FAQ

Storm 最佳实践 关于配置 Storm + Trident 的建议 worker 的数量最好是服务器数量的倍数;topology 的总并发度(parallelism)最好是 worker 数量的倍数;Kafka 的分区数(partitions)最好是 Spout(特指KafkaSpout)并发度的倍数 在每个机器(supervisor)上每个拓扑应用只配置一个 worker 在拓扑最开始运行的时候设置使用较少的大聚合器,并且最好是每个 worker 进程分配一个 使用独立的调度器(scheduler)来分配任务(关于Scheduler 的知识请参考xumingming 的博客—— 译者注) 在每个 worker 上只配置使用一个 acker —— 这是 0.9.x 版本的默认特性,不过在早期版本中有所不同 在配置文件中开启 GC 日志记录;如果一切正常,日志中记录的 major GC 应该会非常少 将 trident 的 batch interval 配置为你的集群的端到端时延的 50% 左右 开始时设置一个很小的TOPOLOGY_MAX_SPOUT_PENDING(对于 trid...

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