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基本上我的 Storm 应用程序正在读取 kafka ,进行一些数据操作,最后写入 Cassandra .
这是我目前构建拓扑的方式:
private static StormTopology buildTopology() {
// connection to kafka
ZkHosts zkHosts = new ZkHosts(broker_zk, broker_path);
TridentKafkaConfig kafkaConfig = new TridentKafkaConfig(zkHosts, topic);
kafkaConfig.scheme = new RawMultiScheme();
StateFactoryFields[] cassandraStateFactories = createStateFactories();
TransactionalTridentKafkaSpout spout = new TransactionalTridentKafkaSpout(kafkaConfig);
TridentTopology topology = new TridentTopology();
Stream kafkaSpout = topology.newStream("kafkaspout", spout).parallelismHint(1).shuffle();
Stream filterValidatStream = kafkaSpout.each(new Fields("bytes"), new SplitKafkaInput(), EventData.getEventDataFields()).parallelismHint(1);
for (StateFactoryFields stateFactoryFields : cassandraStateFactories) {
filterValidatStream.groupBy(stateFactoryFields.groupingFields)
.persistentAggregate(stateFactoryFields.cassandraStateFactor, new Count(), new Fields("count")).parallelismHint(2);
}
logger.info("Building topology");
return topology.build();
}
所以我得到了一个 spout 和一些使用 parallelismHint 的操作(过滤器、groupBy)。我不知道如何确定最佳的并行性提示,此外,如果我在我的代码中设置这个值,它如何与 Storm 标准拓扑配置一起工作,例如
topology.max.task.parallelism
topology.workers
topology.acker.executors
提前致谢
最佳答案
有一个优秀的gist by mrflip here试图概述如何调整 Storm /三叉戟拓扑。这应该会指导您选择参数(包括您在问题中建议的参数和您可能尚未想到的其他参数)。
关于apache-storm - 三叉戟拓扑中的并行配置( Storm ),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/18945196/
在我们的系统中,我们有多个数据生成器在共享文件系统中创建文件内容,并在文件名中指示 DataSourceId。需要有一个公平的调度机制来读取所有源生成的文件,解析、扁平化和丰富(使用引用数据)文件中的
我正在尝试扩展我们系统中的一个组件,并思考在 Storm(Trident) 和 Spark 之间应该采用哪种更好的方式。 因此,我们有 2 个大集合,可以包含存储在 redis 集群中的多达百万个事件
我是一名优秀的程序员,十分优秀!