《Storm企业级应用：实战、运维和调优》——3.8　Worker、Task、Executor三者之间的关系-低调大师

《Storm企业级应用：实战、运维和调优》——3.8　Worker、Task、Executor三者之间的关系

2017-07-02 569

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3.8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。

3.8　Worker、Task、Executor三者之间的关系

Storm集群中的一个物理节点启动一个或者多个Worker进程，集群的Topology都是通过这些Worker进程运行的。然而，Worker进程中又会运行一个或者多个Executor线程，每个Executor线程只运行一个Topology的一个组件（Spout或Bolt）的Task任务，Task又是数据处理的实体单元。Worker是进程，Executor对应于线程，Spout或Bolt是一个个的Task；同一个Worker只执行同一个Topology相关的Task；在同一个Executor中可

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Spark VS Hadoop 解读两大大数据分析系统

大数据，无论是从产业上，还是从技术上来看，都是目前的发展热点。在中国，政府控制着80%的数据，剩下的多由“BAT”这样的大公司拥有，中小企业如何构建自己的大数据系统?其他企业如何建设自己的大数据系统? 推荐两大应用最广泛、国人认知最多的Apache开源大数据框架系统： Spark Hadoop。 Spark ：速度快、易于使用 Spark以性能见长，但是它也因易用性而小有名气，原因是它随带易于使用的API，支持Scala(原生语言)、Java、 Python 和Spark SQL 。Spark SQL非常类似于SQL 92，所以几乎不需要经历一番学习，马上可以上手。 Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce 的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。 Spark还有一种交互模...

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3.9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。 3.9　事务这里的事务是专门针对Topology提出来的，是为了解决元组在处理失败重新发送后的一系列问题的。简而言之，事务拓扑（transactional topology）就是指Storm以并行和顺序处理混合的方式处理元组，一方面是处理消息，将消息分为一批批，并行处理同一批内的消息以及批与批之间的消息；另一方面是提交消息，按严格的顺序提交，总之实现对消息精确的处理。（1）事务拓扑的特点事务性拓扑这一特性使消息在语义上确保能够以安全的方式重发消息，并保证它们只被处理一次。在不支持事务性拓扑的情况下，无法在保证准确性、可扩展性、容错性的前提下完成计算。（2

2017-07-03

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