Storm总体交互关系

Storm总体交互图


图来自:<storm源码分析>

1. Nimbus启动,向zookeeper发送请求,创建并监听以下路径

a. /storm/workerbeats<topo-id>/<node-port> 用以保存Worker的运行状态信息.通过node和port来标定一个worker.  初创建时此节点内容为空

b. /storm/storms/<topo-id> 用以保存topology本身的信息. 包括他的名字, 启动时间,并行度等

c. /storm/assignments/<topology-id> 保存nimbus为每个topology分配的任务信息. 包括topology在nimbus本地保存的目录, 被分配到supervisor节点的主机名的映射关系, 每个Executor运行在哪个Worker上等

d. /storm/supervisors/<supervisor-id> 保存supervisors进程相关的信息

e. /storm/errors/<topo-id>/<component-id>/e<sequential-id> 保存组件错误信息

注意:以上<>标记的路径节点实际上并未创建,只是为了表示格式完整性做的标注

2.  Supervisor启动

a. 在zookeeper上创建一个临时节点 /storm/supervisor/supervisor-id. 当此supervisor存活时临时节点始终存在,断开后节点消失

b. 监听/zookeeper/assignments 获取任务信息

c. 同时, supervisor会通过一个本地的LocalState来监控它所启动的所有worker的心跳信息.

内容概要:本文系统介绍了基于C#(VS2022+.NET Core)与HALCON 24.11的工业视觉测量拟合技术,涵盖边缘提取、几何拟合、精度优化及工业部署全流程。文中详细解析了亚像素边缘提取、Tukey抗噪算法、SVD平面拟合等核心技术,并提供了汽车零件孔径测量、PCB焊点共面性检测等典型应用场景的完整代码示例。通过GPU加速、EtherCAT同步等优化策略,实现了±0.01mm级测量精度,满足ISO 1101标准。此外,文章还探讨了深度学习、量子启发式算法等前沿技术的应用前景。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉C#和HALCON的工程师或研究人员,以及从事工业视觉测量与自动化检测领域的技术人员。 使用场景及目标:①学习如何使用C#和HALCON实现高精度工业视觉测量系统的开发;②掌握边缘提取、抗差拟合、3D点云处理等核心技术的具体实现方法;③了解工业部署中的关键技术,如GPU加速、EtherCAT同步控制、实时数据看板等;④探索基于深度学习和量子计算的前沿技术在工业视觉中的应用。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析和技术实现,还附有完整的代码示例和实验数据,帮助读者更好地理解和实践。同时,文中提到的硬件选型、校准方法、精度验证等内容,为实际项目实施提供了重要参考。文章最后还给出了未来的技术演进方向和开发者行动建议,如量子-经典混合计算、自监督学习等,以及参与HALCON官方认证和开源社区的建议。
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