一、Storm集群架构 Nimbus和Supervisors之间所有的协调工作是通过Zookeeper集群。Nimbus进程和Supervisor进程是无法直接连接或无状态的；所有的状态维持在Zookeeper中或保存在本地磁盘上这就意味着我们kill -9 Nimbus或Supervisors进程，而不需要做备份。这种设计使Storm集群具有更好的稳定性，即无耦合性。二、S
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2023-09-23 01:08:08
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当我们在大型的数据集上面进行深度学习的训练时，往往需要大量的运行资源，而且还要花费大量时间才能完成训练。1.分布式TensorFlow的角色与原理在分布式的TensorFlow中的角色分配如下：PS：作为分布式训练的服务端，等待各个终端(supervisors)来连接。worker：在TensorFlow的代码注释中被称为终端(supervisors)，作为分布式训练的计算资源终端。chief s
调度SchedulerStorm现在有4种内置调度程序：DefaultScheduler，IsolationScheduler，MultitenantScheduler，ResourceAwareScheduler。ConfigurationStorm有各种配置可用于调整nimbus, supervisors和running topologies的行为。 某些配置是系统配置，无法通过拓扑基础在拓扑
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2023-09-13 21:57:58
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本文主要解释下storm ui上各项属性的含义。1. mainpage 首页主要分为3块: a. Cluster Summary Nimbus uptime: nimbus的启动时间 Supervisors: storm集群中supervisor的数目
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2023-11-08 20:29:59
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配置 Storm 有大量配置项用于调整 nimbus、supervisors 和拓扑的行为。有些配置项是系统级的配置项，在拓扑中不能修改，另外一些配置项则是可以在拓扑中修改的。 每一个配置项都在 Storm 代码库的 defaults.yaml 中有一个默认值。可以通过在 Nimbus 和 Supe
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2016-03-07 23:56:00
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Storm集群结构 1.Nimbus 2.Nimbus进程和 Supervisors 进程是无法直接连接和无状态的; 所有的状态维持在Zookeeper中或保存在本地磁盘上。
这意味着你可以
Storm工作原理
Nimbus 负责在集群分发的代码，topo只能在nimbus机器上提交，将任务分配给其他机器，和故障监测。
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2023-09-05 16:23:36
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部署准备Apache Druid依赖深度存储、元数据库和分布式协调器。深度存储主要是解决数据高可靠问题，也就是说，如果Druid数据节点的持久化数据出现丢失，可以从深度存储中恢复。深度存储可以使用本地文件、Hadoop HDFS、Amazon S3等方式，我们这里选择HDFS。元数据库存储集群元数据，包括Datasouce、Segments、Supervisors、Tasks、Rules等前期配置
