场景分析单线程下:加减乘除,全局汇总多线程下:局部加减乘除,持久化DB,多个bolt汇总一个bolt使用场景网站最常用的两个指标:PV(page views)：count (session_id) 即页面浏览量。UV(user views)：
原创
2022-02-24 17:50:08
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场景分析单线程下:加减乘除,全局汇总多线程下:局部加减乘除,持久化DB,多个bolt汇总一个bolt使用场景网站最常用的两个指标:PV(page views)：count (session_id) 即页面浏览量。UV(user views)：count(distinct session_id) 即独立访客数。a）用ip地址分析指访问某个站点或点击某个网页的不同ip的人数...
原创
2021-05-31 18:49:19
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并发测试的定义掌握并发测试的定义首先需要理解并发的含义。并发的概念对于测试人员应该不陌生。在并发测试定义中最重要的有两点。1.并发大多分两种情况（1）点层面上的并发，例如，在中午12点这个时间点，大家同时订午饭。（2）线层面上的并发，例如，在中午12点到13点这个时间段内，大家可能干不同的事，但是同时对服务器产生压力 第二种情况不要和在线人数混淆，在线数和并发数是两个不同的概念。2.并发测试不等于
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2024-01-02 10:57:18
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Storm Topology的并发度Understanding the parallelism of a Storm topologyhttps://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Understanding-the-parallelism-of-a-Storm-topology概念一个Topology可以包含一个或多个worker(并行的跑在不同的machine
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2015-08-26 10:38:23
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Storm Topology的并发度Understanding the parallelism of a Storm topologyhttps://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Understanding-the-parallelism-of-a-Storm-topology概念一个Topology可以包含一个或多个worker(并行的跑在不同的machine
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2016-04-08 10:04:54
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=========================================================声明：由于不同平台阅读格式不一致(尤其源码部分)，所以获取更多阅读体验！！个人网站地址：http://www.lhworldblog.com/========================================================== 一、前述为了提高S
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2022-12-30 16:56:07
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1个worker进程运行的是1个topology的子集（注：不会出现1个worker为多个topology服务）。1个worker进程会启动1个或多个executor线程来运行1个topology的component(spout或bolt)。因此。1个运行中的topology就是由集群中多台物理机上的多个worker进程组成的。
executor是1个被worker进程启动的单独线程。每一个exe
原创
2022-01-10 18:12:39
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量子位 报道对土豪来说最痛苦的是什么，就是有一大堆硬件却不能实现1+1=2的效果。AI训练中的并行计算就是如此，纵使你有一千张GPU，也无法实现单机训练一千倍的效果。最近，不差钱的谷歌，开源了一种SEED RL框架，可以更容易地将AI训练放在几千台机器上运行，效果比之前的方法最高提升近4倍。如果你也不差钱，在云端上进行大规模并行计算，那么可以节约80%的训练成本。考虑到现在一个大型AI模型动辄上百
1.storm并行度 storm的并行是由非常多的supervisor完成的。 storm的supervisor运行的是topology中的spout/bolt task。 task是storm中进行计算的最小的运行单位，表示的是spout、bolt的运行实例。 程序执行的最大粒度的运行单位是进程。在supervisor中，运行task的进程称作worker。 super...
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2023-04-21 00:43:30
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# Storm 并发机制科普文章
Apache Storm 是一个强大的分布式实时计算系统，具备高吞吐量、低延迟的特性，非常适合需要实时处理和分析数据流的场景。在 Storm 中的并发机制是核心组成部分之一，它确保了任务可以在不同的节点上高效地并行处理。本文将介绍 Storm 的并发机制，并通过示例代码来理解其工作原理。
## 并发机制概述
Storm 的并发模型基于分布式计算的原则，为了实
在python编程中，一般可以通过使用socketserver简化操作并实现并发操作。socketserver实际上是对socket的再封装，在基于tcp的编程中主要是两个循环：1.链接循环，2.通讯循环。链接循环负责tcp的四次握手，建立服务器端和客户端的通信通道，通讯循环负责client端和server端之间进行数据交流，因此在socketserver模块中主要分为两大类来分别解决链接循环
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2023-12-27 12:45:59
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Storm并行度相关的概念 worker进程1个worker进程执行的是1个topology的子集（注：不会出现1个worker为多个topology服务）。1个worker进程会启动1个或多个executor线程来执行1个topology的component(spout或bolt)。因此，1个运行
原创
2021-06-03 18:06:47
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一、Storm并行度相关的概念
Storm集群有很多节点，按照类型分为nimbus（主节点）、supervisor（从节点），在conf/storm.yaml中配置了一个supervisor,有多个槽（supervisor.slots.ports），每个槽就是一个JVM，就是一个worker(一个节点，运行一个worker)，在每个worker里面可以运行多个线程叫做executor，在ex
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2015-08-04 13:32:00
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Storm 是一个开源的实时计算框架，广泛用于处理大规模数据流。在使用 Storm 的过程中，我们常常会遇到一个问题：如何控制其并行度。以下是我对此问题的梳理和记录，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优、最佳实践等方面。
## 环境预检
在实现 Storm 控制并行度之前，首先需要对环境进行预检。我们需要确保硬件和软件环境满足 Storm 的运行要求。以下是我的硬件拓扑思维导图
本文可作为 >一书1.4节的读书笔记在Storm中,一个task就可以理解为在集群中某个
原创
2022-08-18 20:19:55
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storm的并发机制 storm计算支持在多台机器上水平扩容，通过将计算切分为多个独立的tasks在集群上并发执行来实现。 一个task可以简单地理解：在集群某节点上运行的一个spout或者bolt实例。 topology的组成部分：Nodes(服务器):配置在一个storm集群中的服务器，会执行t
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2016-03-09 19:44:00
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大纲：集群部署的基本流程集群部署的基础环境准备Storm集群部署Storm集群的常用操作命令Storm集群的进程及日志查看 1、集群部署的基本流程 集群部署的流程：下载安装包、解压安装包、修改配置文件、分发安装包、启动集群。 注意：所有的集群上都需要配置hosts vi /etc/hosts 192.168.239.128 s
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2023-12-14 12:04:33
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（一）storm拓扑的并行度可以从以下4个维度进行设置：1、node（服务器）：指一个storm集群中的supervisor服务器数量。2、worker（jvm进程）：指整个拓扑中worker进程的总数量，这些数量会随机的平均分配到各个node。3、executor（线程）：指某个spout或者bolt的总线程数量，这些线程会被随机平均的分配到各个worker。4、task（spout/bolt实
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2024-05-19 02:25:50
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storm并行度
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2023-04-30 06:41:07
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Storm的并行度是非常重要的，通过提高并行度可以提高storm程序的计算能力。那strom是如何提高并行度的呢？Strom程序的执行是由多个supervisor共同执行的。supervisor运行的是topology中的spout/bolt tasktask 是storm中进行计算的最小的运行单位，表示是spout或者bolt的运行实例。程序执行的最大粒度的运行单位是进程，
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2015-05-22 14:20:12
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