《Storm企业级应用：实战、运维和调优》—

《Storm企业级应用：实战、运维和调优》——3.6　Task任务

2017-07-02 544

本节书摘来自华章计算机《Storm企业级应用：实战、运维和调优》一书中的第3章，第3.6节,作者：马延辉陈书美雷葆华著，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

3.6　Task任务

Task是运行Spout或Bolt的单元，每一个Spout/Bolt的线程称为一个Task。
在Storm 0.8及之后的版本中，Task不再与物理线程对应，同一个Spout/Bolt的Task可能会共享一个物理线程，该线程称为Executor。
实际的数据处理由Task完成，在Topology的生命周期中，每个组件的Task数量不会变化，而Executor的数量却不一定。在一般情况下，线程数小于等于Task数量。默认Task的数量等于Executor线程数量，即一个Executor线程只运行一个Task。Executor线程在执行期间会

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本节书摘来华章计算机《Storm实时数据处理》一书中的第2章，第2.1节，（澳）Quinton Anderson　著卢誉声　译更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.1　简介本章将会展示一个企业日志存储系统的实现方法，以及一个基于Storm处理系统的搜索分析解决方案。其实日志数据处理已经不再是一个需要解决的问题了，但它依然能够帮助我们加深理解这些新概念。数据流处理在现代企业中是一个主要的架构关注点。但通常情况下，最理想的数据流也只是半结构化的。本章展示了一个企业日志的处理方案，目的是为了让读者学习了解各种重要概念，获得处理各种类型数据的能力。由于日志数据量庞大，因此日志数据也为学术研究提供了极大的便利。对于任何流处理或分析工作来说，其成功的关键都在于深入理解实际数据和获取数据这两项因素上，而这往往非常困难。因

2017-07-03

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本节书摘来自华章计算机《Storm企业级应用：实战、运维和调优》一书中的第3章，第3.7节,作者：马延辉陈书美雷葆华著，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.7　Worker工作者进程工作者进程（Worker）是一个Java进程，执行拓扑的一部分任务。一个Worker进程执行一个Topology的子集，它会启动一个或多个Executor线程来执行一个Topology的组件（Spout或Bolt）。因此，拓扑在执行时，可能跨一个或多个Worker。Storm会尽量均匀分配任务给所有的Worker。不会出现一个Worker为多个Topology服务的情况。

2017-07-03

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