TASK的存在只是為了topology擴充套件的靈活性，與並行度無關。
executor的數目
executor是真正的並行度（事實上的並行度）。（task數目是想要設定的並行度）：意思就是說如果動態改變executor的數目
executor初始數目=spout數目+bolt數目+acker數目 （這些加起來也就是task數目。）
spout數目，bolt數目，acker數目執行時是不會變化的，但是executor數目可以變化。注意：並行度主要就是調整executor的數量，但是調整之後的executor的數量必須小於等於task的數量，如果分配的executor的執行緒數比task數量多的話也只能分配和task數量相等的executor。 TASK的存在只是為了topology擴充套件的靈活性，與並行度無關。 executor的數
文章來源：http://www.bubuko.com/infodetail-822074.html Storm的並行度詳解 Storm的並行度是非常重要的，通過提高並行度可以提高storm程式的計算能力。 那strom是如何提高並行度的呢？ Strom程式的執
並行度 對於一個拓撲來說，並行度其實就是task，task是最小的計算單元，每個spout/bolt的相關程式碼副本都會執行在一個task中。並不是executor，因為預設情況下一個executor只有一個task，executor的數量和task是相等的。
fix let 核心概念 purge 多個 rop 開源 scheduler color 前言 在實際項目開發中，除了Web應用、SOA服務外，還有一類不可缺少的，那就是定時任務調度。定時任務的場景可以說非常廣泛，比如某些視頻網站，購買會員後，每天會給會員送成長值，每月會
sylixos 操作系統 1.RMS調度簡介任務按單調速率優先級分配（RMPA）的調度算法，稱為單調速率調度（RMS）。RMPA是指任務的優先級按任務周期T來分配。它根據任務的執行周期的長短來決定調度優先級，那些具有小的執行周期的任務具有較高的優先級，周期長的任務優先級低。 2.RMS調度實現介紹Syl
set child submit nbsp efault zookeep 核心 效果 分布 1、Storm基礎概念 1.1、什麽是storm？ Apache Storm is a free and open source distributed realtime compu
時間復雜度 沒有 實例 可能 以及 基本操作 語句 存儲空間 們的 算法的時間復雜度和空間復雜度合稱為算法的復雜度。 1.時間復雜度 （1）時間頻度 一個算法執行所耗費的時間，從理論上是不能算出來的，必須上機運行測試才能知道。但我們不可能也沒有必要對每個算法都上機測試，
大數據 storm 角色 Client client的主要作用是提交topology到集群 Worker Worker是運行在Supervisor節點上的一個獨立的JVM進程，主要作用是運行topology，一個topology可以包含多個worker，但一個worker只能屬於一個topology
1.叢集規劃 cdh0 storm zookeeper cdh1 storm zookeeper cdh2 storm zookeeper 2.
簡介 並行流就是把一個內容分成多個數據塊，並用不同的執行緒分別處理每個資料塊的流。序列流則相反，並行流的底層其實就是ForkJoin框架的一個實現。 java.util.Collection < E >新添加了兩個預設方法 default Stre
排序充斥著我們的生活，比如站隊、排隊買票、考試排名、公司業績排名、將電子郵件按時間排序、QQ 好友列表中的會員紅名靠前，等等。 這裡先舉個例子，通過這個例子讓我們接觸第 1 個演算法。 在某個期末考試中，老師要把大家的分數排序，比如有 5 個學生，分別考 5、9、5、1、6 分（滿分 10 分），從大到小
（2）時間複雜度 在剛才提到的時間頻度中，n稱為問題的規模，當n不斷變化時，時間頻度T(n)也會不斷變化。但有時我們想知道它變化時呈現什麼規律。為此，我們引入時間複雜度概念。 一般情況下，演算法中基本操作重複執行的次數是問題規模n的某個函式，用T(n)表示，若有某個輔助函式f(n),使得當n趨近於無窮大時，T
首先來看一下什麼叫做記錄級容錯？storm允許使用者在spout中發射一個新的源tuple時為其指定一個message id, 這個message id可以是任意的object物件。多個源tuple可以共用一個message id，表示這多個源 tuple對使用者來說是同一個
參考資料1： shuffleGrouping 將流分組定義為混排。這種混排分組意味著來自Spout的輸入將混排，或隨機分發給此Bolt中的任務。shuffle grouping對各個task的tuple分配的比較均勻。 fieldsGrouping 這種grouping
1.1、概念 l Workers (JVMs): 在一個物理節點上可以執行一個或多個獨立的JVM 程序。一個Topology可以包含一個或多個worker(並行的跑在不同的物理機上), 所以worker process就是執行一個topology的子集, 並且worke
概念 window 型別 Tumbling Window 按照固定的時間間隔或者Tuple數量劃分視窗。 例子一，按照固定時間滾動，5秒滾一個視窗： | e1 e2 | e3 e4 e5 e6 | e7 e8 e9 |... 0 5
動畫網站 主要術語解釋： 穩定：如果a原本在b前面，而a=b，排序之後a仍然在b的前面； 不穩定：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之後a可能會出現在b的後面； 內排序：所有排序操作都在記憶體中完成； 外排序：由於資料太大，因此把資料放在磁碟中，
一個Topology可以執行多個Worker上，這樣可以提高資料處理能力，因為一個worker就是一個程序，更確切的說是一個JVM，很自然的，我們可以想到如果一個worker中可以再起多個執行緒的話效率就會很高。事實上storm就是這麼幹的，worker並不是s
Storm是一個分散式的、可靠的、容錯的資料流處理系統（流式計算框架，可以和mapreduce的離線計算框架對比理解）。整個任務被委派給不同的元件，每個元件負責一個簡單的特定的處理任務。Storm叢集的輸入流是一個叫spout的元件負責接入處理。spout把資料傳給bol
快速排序的時間主要耗費在劃分操作上，對長度為 k 的區間進行劃分，共需 k-1 次關鍵字的比較。最壞時間複雜度：最壞情況是每次劃分選取的基準都是當前無序區中關鍵字最小（或最大）的記錄，劃分的結果是基準左邊的子區間為空（或右邊的子區間為空），而劃分所得的另一個非空的子區間中記錄數目，僅僅比劃分前的無序區中記錄個