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《Storm分布式实时计算模式》——1.5 理解数据流分组

本节书摘来自华章计算机《Storm分布式实时计算模式》一书中的第1章,第1.5节,作者:(美)P. Taylor Goetz Brian O’Neill 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.5 理解数据流分组 看了前面的例子,你会纳闷为什么没有增加ReportBolt的并发度。答案是,这样做没有任何意义。为了理解其中的原因,需要了解Storm中数据流分组的概念。数据流分组定义了一个数据流中的tuple如何分发给topology中不同bolt的task。举例说明,在并发版本的单词计数topology中,SplitSentenceBolt类指派了四个task。数据流分组决定了指定的一个tuple会分发到哪个task上。Storm定义了七种内置数据流分组的方式: Shuffle grouping(随机分组):这种方式会

Monitoring Apache Spark 面临新挑战

大数据处理已经进入了新时代,数据的复杂度越来越高,人们对数据实时处理的要求也越来越高。新时代带来了很多的新改变,但是最大程度创造数据价值是大数据时代不变的宗旨。随着实时数据处理的用例越来越多,实时数据处理框架也丰富起来,例如, Apache Spark、Storm、 Heron、 Flink、Apex、 Kafka Streams 等等。每一种框架都有其特定的适用场景,但是框架多样化也带来了一些问题,增加了数据处理的复杂性,增加了运营难度。 Apache Spark是当前最流行的数据处理技术,下面我们就来回顾一下Spark的基本知识。 Spark 是什么? Spark是大数据处理的一种通用框架,主要应用在批处理和流式数据。下面我们来看一下Spark的执行模型以及Spark架构的组成部分。 1.Spark Manager和Master Manager主要运行在以下模式中: Standalone: 单一的cluster manager,管理方便。 Mesos: 公司常用模式,使用方便灵活。 Yarn:是目前最有前景的部署模式,默认配置为Hadoop 2.0。 2.Spark Worker:...

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