strom 自定义分组

最新推荐文章于 2025-08-13 20:07:08 发布
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文章标签： 大数据
原文链接：https://my.oschina.net/cjun/blog/343137
Storm学习02：八种grouping分组策略
端木胥的博客
06-11 1543
简述 为拓扑中的每个 Bolt 的确定输入数据流是定义一个拓扑的重要环节。数据流分组定义了在 Bolt 的不同任务（tasks）中划分数据流的方式。 在 Storm 中有八种内置的数据流分组方式，而且还可以通过 CustomStreamGrouping接口实现自定义的数据流分组模型。（所以总共可以算是九种分组方式） 具体分组 这八种分组分时分别为： Shuffle grouping：随机分组。...
storm原理分析
03-04
Storm 支持以下几种分组策略： - **Shuffle**：随机分发 Tuple，确保每个 Bolt 的 Task 收到的数据大致均衡。 - **Fields**：根据 Tuple 中的一个或多个字段进行分组，相同字段的 Tuple 会被发送到相同的 Task。 ...
Storm自定义分组
皮皮的雅客
10-08 223
以 WordCount 为例 自定义策略 /** * 自定义分组 */ public class MyGrouping implements CustomStreamGrouping { //接受目标任务的id集合 private List<Integer> targetTasks ; public void prepare(WorkerTopol...
Storm 自定义分组
mthinking
04-28 314
自定义CustomStreamGrouping类 package com.mao.storm.group.custom; import org.apache.storm.generated.GlobalStreamId; import org.apache.storm.grouping.CustomStreamGrouping; import org.apache.storm.task.Wo...
storm自定义分组
tugangkai的专栏
11-15 425
storm有很多种grouping方案 storm wiki上面对各种grouping的说明如下： Stream groupings Part of defining a topology is specifying for each bolt which streams it should receive as input. A stream grouping defines how th...
storm自定义数据分组
weixin_33939380的博客
01-26 137
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
storm自定义分组与Hbase预分区结合节省内存消耗
weixin_33704591的博客
03-31 68
Hbas预分区 在系统中向hbase中插入数据时，常常通过设置region的预分区来防止大数据量插入的热点问题，提高数据插入的效率，同时可以减少当数据猛增时由于Region split带来的资源消耗。大量的预分区数量会导致hbase客户端缓存大量的分区地址，导致内存的增长，某些系统中一个JVM进程中会开启几十个独立的hbase客户端对象，同时会查询多...
Storm之自定义分组
tangshiweibbs的专栏
05-09 626
package com.uplooking.bigdata.storm.group; import org.apache.storm.Config; import org.apache.storm.LocalCluster; import org.apache.storm.StormSubmitter; import org.apache.storm.generated.GlobalS
Storm之分组策略
lixinkuan的博客
10-15 822
Storm由数源泉spout到bolt时，可以选择分组策略，实现对spout发出的数据的分发。对多个并行度的时候有用。 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（相同fields去分发到同一个Bolt）按...
storm自定义grouping
xqy1522的专栏
08-29 7972
storm有很多种grouping方案 storm wiki上面对各种grouping的说明如下： Stream groupings Part of defining a topology is specifying for each bolt which streams it should receive as input. A stream grouping defines ho
Hadoop自定义分组Group
鲍礼彬的优快云博客 ~_~
04-01 2412
自定义分组MyGroup： 主要是继承WritableComparator类，重写compare函数 我这里重写的是该源码函数： /** Compare two WritableComparables. * * The default implementation uses the natural ordering, calling {@link * Co
storm入门.pdf
08-26
数据流分组方式包括随机分组（Shuffle Grouping）、字段分组（Fields Grouping）、全部分组（All Grouping）、直接分组（Direct Grouping）、无分组（None Grouping）和自定义分组等。 Storm支持使用不同编程语言...
partial-key-grouping:Apache Storm的部分密钥分组的实现和示例。 部分密钥分组是分布式流处理系统的负载平衡策略
05-09
要将此自定义分组应用于拓扑中的流，可以使用以下代码： ```java builder.setBolt("myBolt", new MyBolt()) .customGrouping("mySpout", new CustomPartialKeyGrouping()); ``` 部分密钥分组策略适用于那些希望在...
FileLink：为企业跨网文件传输筑牢安全与效率基石
qq_73196442的博客
08-12 1035
在企业数据往来日益频繁的今天，跨网文件传输的安全性和高效性是企业顺畅运营的关键。传统传输方式在安全防护、系统融合及成本控制上的短板愈发明显，而 FileLink 凭借在这些方面的突出表现，成为企业跨网文件传输的得力助手。
大数据与财务管理：未来就业的黄金赛道
lilibutangping的博客
08-09 757
大数据和财务管理听起来是两个不同的领域，但它们的结合正在创造无数高薪机会。对于大一新生来说，早早了解这些方向并考取证书，就能在毕业时快人一步！
Flink提交流程全解析：从模式到实践
weixin_41870061的博客
08-10 882
在深入探讨 Flink 的提交流程之前，我们先来认识一下 Flink 提交流程中涉及的关键组件，它们各司其职，协同工作，共同确保 Flink 作业的顺利执行。Flink 作为一款强大的大数据处理框架，其在不同模式下的提交流程各具特点，适应了多样化的应用场景和需求。在 Standalone 模式下，会话模式适合开发和测试环境中快速提交和执行作业，其提交流程相对简单直接，资源分配和任务调度在本地集群内完成。
人工智能与金融：金融行业的革新
一套方法论打通全栈闭环，从 0 到 1 教你驾驭需求、设计、开发、项目、课题、论文和软著，速成全栈王者！
08-12 1075
人工智能正在重塑金融的形态，但技术终究是服务于经济发展的工具。从小微企业通过 AI 获得第一笔贷款，到普通家庭借助智能投顾实现财富增值，从跨境支付效率的革命性提升，到金融风险的精准防控，AI 正在让金融从 “精英专属” 走向 “全民共享”，从 “复杂晦涩” 走向 “简单透明”。未来的金融行业，将是 “技术的智能” 与 “金融的本质” 的完美融合：AI 解决效率、成本、风险等技术问题，金融人则坚守 “服务实体经济” 的初心。
大模型微调【1】之入门
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缘友一世的博客
08-13 607
大模型微调【1】之入门
kafka架构原理快速入门
巴里巴气的博客
08-09 600
通过分析架构的运行机制对Kafka的主题、主题分区、副本做了详细的解释,并对消息持久化进行了简单的分析
Storm入门：API实例教程
"Getting Started with Storm" 是一本由 Jonathan Leibiusky, Gabriel Eisbruch 和 Dario Simonassi 合著的入门教程，主要介绍了 Apache Storm 这一分布式实时计算系统的使用。该书通过简单易懂的实例，深入浅出地...
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