Storm 从入门到精通 第十一讲 Stream Grouping - Global Grouping

最新推荐文章于 2021-12-22 22:05:42 发布
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#Storm

本文探讨了Storm中GlobalGrouping全局分组机制的工作原理。该机制确保每个Tuple仅发送到一个Task，即task_id最小的Task。通过示例运行结果展示，在配置了多个Executor的情况下，Tuple仍然只被发送到一个指定的WriterBolt文件。

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task_id值最低的那个Task




PrintWriterToplogyOnGlobalGroupConfig 示例


运行结果：有且仅有1个WriterBolt文件（尽管 WriterBolt 8个Executors）



Storm学习笔记（6）- Stream Grouping概述 **
李玉坤的博客
01-02 444
文章目录Shuffle groupingFieldGroupingAllGrouping 定义topology 的一部分是为每个bolt 指定它应该接收哪些Stream作为输入。Stream Grouping定义了如何在bolt的任务之间划分该Stream。 Storm中有8个内置的流分组，您可以通过实现 CustomStreamGrouping来实现自定义流分组: Shuffle group...
Storm流之FieldGrouping字段分组
Simon的博客
04-26 2511
Storm流之FieldGrouping字段分组 一、      需求             字符串按照是否包含o分组 二、      Topology package com.test.csdn; import com.test.storm.bolt.FieldPrintBolt; import com.test.storm.spout.SplitTestSpout; import ...
Storm实例
tangshiweibbs的专栏
05-02 335
package com.uplooking.bigdata.storm.local; import org.apache.storm.Config; import org.apache.storm.LocalCluster; import org.apache.storm.generated.StormTopology; import org.apache.storm.spout.
Storm流之GlobalGrouping全局分组
Simon的博客
08-02 1115
一、概述        全局分组方式将所有的 tuples 路由到唯一一个 task 上。Storm选取最小的 task ID 来选取接收数据的 task。注意，当使用全局分组时，设置 bolt 的 task 并发度是没有意义的，因为所有 tuple 都转发到同一个 task 上了。使用全局分组的时候需要注意，因为所有的tuple都转发到一个JVM实例上，可能会引起Storm集群中某个JVM或者...
jstorm storm入门demo
04-07
jstorm storm 入门demo，包含本地模式 和 集群模式。小小的demo，仅包含4个class。
storm group 的介绍与使用
weixin_34402408的博客
06-21 478
一.streamgroup分组介绍 　Stream 的分组分为随机分组、字段分组、全部分组、全局分组、无分组、直接分组，自定义分组 二.group的介绍 　　1.Shuffle grouping：通过tuple获取任务到supout,然后再由spout将任务分发到Bolt上。这种分组是随机性的，没有规律可言，任务的多少可能会跟被分配机器性能有关。 　　2.Fields grouping ...
Storm 从入门到精通 第五讲 Storm 示例 之 Storm API
John,hao的专栏
04-02 1402
1. Storm 组件回顾2. Storm API1. 首先编写数据源类: Spout。    a. 继承 BaseRichSpout类    b. 实现 IRichSpout接口    c. 重点需要几个方法进行重写或实现:open、nextTuple 和 DeclareOutputFields 方法2. 继续编写数据处理类:Bolt    a. 继承 BaseBasicBolt类    b. ...
Storm中的Stream grouping有哪几种方式？
06-10
在Storm中，Stream grouping用于将Spout或Bolt发射的Tuple路由到下游Bolt的任务中。以下是Storm中的几种Stream grouping方式： 1. Shuffle grouping：随机分组，每个Tuple随机发送到下游Bolt的任务中。 2. Fields ...
Storm实战：从入门到电商风控与推荐系统
首先，《Storm从入门到精通.doc》作为整个系列的第一部分，承担着引导学习者理解 Storm 基本架构与核心概念的重要任务。该文档应详细介绍了 Storm 的基本组成单元：Nimbus（主节点）、Supervisor（工作节点）、...
Storm 从入门到精通 第十三讲 Stream Grouping-Custom Grouping
John,hao的专栏
04-03 529
除了以上几种分组方式之外，我们还可以自己自定义分组，自己DIY去控制哪些Blot来接收Tuple；实现自定义分组需要继承backtype.storm.grouping.CustomStreamGrouping 接口我们现在业务中遇到一个问题想让用户的uid按照分段的规则grouping到对应的task上面，于是采用uid%k的方法将相同模值的记录在一个task进行业务处理，自己实现了ModStre...
storm中fieldsGroup的机制
西瓜追随螃蟹的脚步
04-16 1780
说实话storm功能非常强大，但是参考资料是在是太少了，有些只能
STORM入门之（Stream Groupings分组方式）
阿达丶
08-02 2191
Stream Groupings Stream Grouping定义了一个流在Bolt任务间该如何被切分。这里有Storm提供的6个Stream Grouping类型 1. 随机分组（Shuffle grouping） 随机分发tuple到Bolt的任务，保证每个任务获得相等数量的tuple。 2. 字段分组（Fields grouping） 根据指定字段分割数据流，并分组。例如，根据“
Storm 从入门到精通 第二十讲 Storm DRPC 简单示例
John,hao的专栏
04-06 1084
这里简单Echo程序：1. BasicDRPCTopologypackage com.john.learn.storm.drpc.basic; import java.util.Arrays; import java.util.Scanner; import org.apache.storm.Config; import org.apache.storm.LocalCluster; impor...
storm从入门到精通 第三节 storm消息机制
leo
10-17 1896
主要内容     storm有一个很重要的消息机制---确保spout发出的每个消息都会被完整的处理,本节将阐述storm是如何保证消息完整性和可靠性。 看官网怎么说：Storm offers several different levels of guaranteed message processing, includeing best effort, at least once,
Storm Grouping机制详解(包含两篇参考资料)
vessalasd1的博客
01-06 6552
参考资料1： shuffleGrouping 将流分组定义为混排。这种混排分组意味着来自Spout的输入将混排，或随机分发给此Bolt中的任务。shuffle grouping对各个task的tuple分配的比较均匀。 fieldsGrouping 这种grouping机制保证相同field值的tuple会去同一个task，这对于WordCount来说非常关键，如果同一个单词不
Storm（三）Storm的原理机制
dengshuabi6933的博客
09-22 271
一.Storm的数据分发策略 1. Shuffle Grouping 随机分组，随机派发stream里面的tuple，保证每个bolt task接收到的tuple数目大致相同。 轮询，平均分配 2. Fields Grouping 按字段分组，比如，按"user-id"这个字段来分组，那么具有同样"user-id"的 tuple 会被分到相同的Bolt里的一个task， 而不...
stream group
后知后觉的it路
03-05 1045
      流分组： spout和bolt通讯的方式成为流分组。 意义： 便于同性质的数据放在一起   流分组类型：如下三种常用 1 Shuffle Grouping： 随机分组，随机发送tuple保证每个bolt接收，   每个bolt内的executor内接受到的tuple数目相同，实现负载均衡   2 Fields Grouping: 按字段分组，eg:userid分...
storm代码阅读（十三）
m0_46312761的博客
12-22 362
2021SC@SDUSC storm代码阅读（十三） 2021SC@SDUSC Stream Groupings部分阅读storm代码阅读（十三）Stream GroupingsFieldGroupingShuffle grouping Stream Groupings Stream Grouping定义了一个流在Bolt任务间该如何被切分。 这里有storm提供的9个Stream Grouping类型 1、shuffleGrouping(随机分组) 随机分发tuple到Bolt的任务，保证每个任务获得相等
Spark-Structured-Streaming 分组聚合笔记
文报的博客
04-22 1258
1.直接group by+agg val hourLoginUserCount = weChatUserLoginInfo .union(mallBizuserLogin) .dropDuplicates("realUserId") .groupBy($"loginTimeHour") .agg(sum($"userCount").as("us...
Storm中多重grouping配置示例分析
在分布式实时计算系统Apache Storm中，grouping定义了流（tuple stream）如何在Spout和Bolt之间进行分组。一个流是一系列连续的元组，而Spout是数据流的源头，负责从外部数据源读取数据。Bolt则是数据流的处理节点，...
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