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Storm累计求和中使用各种分组Grouping

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...

ElasticSearch里面的偏好查询

转自:http://blog.csdn.net/u010454030/article/details/73609231 在es查询的时候我们可以控制Preference,来完成特定shard或节点上的数据查询,默认情况下查询是随机的。 假如现在我们有一份索引5个shard和3个副本,当一个查询请求过来的时候,查询操作如何执行,在没有使用路由的情况下5个shard的数据肯定都要查询,然后查询5个shard时候到底查的是主shard还是replia都是随机的。 通过偏好查询,我们可以有更多的选择定制,比如我们可以设置只查询主shard,或者只查replia,或者仅仅查某几个节点的数据。 下面来介绍下Preference相关的参数: (1)_primary:只查询主shard,也就是说不管你有多少个副本,只对主shard进行检索,这种场景可以用在所有副本不可用的时候,强制读取主shard数据。 (2)_primary_first:优先读取主shard,如果主shard无效或者失败,则会读取其他shard (3)_replica:只查询replia (4)_replica_first:优先查询...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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