3 weekend110的hadoop中的RPC框架实现机制 + hadoop中的RPC应用实例demo-低调大师

3 weekend110的hadoop中的RPC框架实现机制 + hadoop中的RPC应用实例demo

2017-11-18 665

hadoop中的RPC框架实现机制

　　RPC是Remotr Process Call，

　　进程间的远程过程调用，不是在一个jvm里。

　　即，Controller拿不到Service的实例对象。

hadoop中的RPC应用实例demo

在windows是调用端，在linux里是服务端。

在这里，需要LoginServiceinterface.java

停止

出错误了，很明显。

这是个很好的思考题？

本文转自大数据躺过的坑博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5894446.html，如需转载请自行联系原作者

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weekend110（Hadoop）的第四天笔记

课程目录 01-复习 02-hadoop中的序列化机制 03-流量求和mr程序开发 04-hadoop的自定义排序实现 05-mr程序中自定义分组的实现 06-shuffle机制 07-mr程序的组件全貌 08-textinputformat对切片规划的源码分析 09-倒排索引的mr实现 10-多个job在同一个main方法中提交本文转自大数据躺过的坑博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5896338.html，如需转载请自行联系原作者

2017-11-18

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Shuffle Grouping: 随机分组，随机派发stream里面的tuple，保证bolt中的每个任务接收到的tuple数目相同.(它能实现较好的负载均衡) Fields Grouping：按字段分组，比如按userid来分组，具有同样userid的tuple会被分到同一任务，而不同的userid则会被分配到不同的任务 All Grouping：广播发送,对于每一个tuple,Bolts中的所有任务都会收到. Global Grouping: 全局分组，这个tuple被分配到storm中的一个bolt的其中一个task.再具体一点就是分配给id值最低的那个task. Non Grouping: 随机分派，意思是说stream不关心到底谁会收到它的tuple.目前他和Shuffle grouping是一样的效果, Direct Grouping: 直接分组,这是一种比较特别的分组方法，用这种分组意味着消息的发送者具体由消息接收者的哪个task处理这个消息.只有被声明为Direct Stream的消息流可以声明这种分组方法.而且这种消息tuple必须使用emit...

2017-11-18

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