Storm工作进程中的内部消息 当我说内部消息时，我的意思是在 Storm 工作进程内发生的消息，这只局限在同一个 Storm 节点内发生的通信。...也就是说，当一个工作进程中的 Task 想要将数据发送到 Storm 集群另一台机器的 Task 时，需要使用 ZeroMQ/Netty 进行传输。...使用 topology.transfer.buffer.size 配置的输出队列的每个元素实际上都是一个元组列表。不同的 Executor 发送线程批量的将输出的元组从输出队列发送到传输队列中。...除此之外，你还可以生成自己的应用程序指标，并使用 Graphite 等工具进行跟踪。...有关详细信息，请参阅我的文章将Storm指标发送到Graphite以及通过RPM和Supervisord安装和运行Graphite。
它还支持python插件和shell脚本，因此您可以开发自定义解决方案：CollectD将从本地或远程主机收集数据（让我们假设有一个Curl）并将其发送到Graphite。...它是一个路由器，它收集我们从聚合器发送的所有指标并将它们路由到节点。路由时，它会检查指标的有效性。首先，它们必须与上面显示的前缀布局匹配，其次，它们必须对Graphite有效。否则，它们会被丢弃。...它还支持自定义脚本的执行。当它被触发并订阅自定义脚本或二进制文件时，它会启动二进制文件并将JSON发送到二进制文件的stdin。你的程序必须解析它。这取决于您如何处理JSON。...聚合器(brubeck) 指标数量： ~ 300000/sec 将指标发送到Graphite的时间间隔：30秒 服务器资源使用率：~6％ CPU（这里我们指的是功能齐全的服务器）; ~ 1Gb RAM;...我们设置了Redis服务器，使用连接到Postgres的Collectd-plugins并从那里获取数据，将指标发送到Graphite。但我们用哈希替换度量的名称。
可以在MessagePack官方网站上找到更多信息和API示例。 本教程将向您展示如何从Graphite发送数据并收集到Skyline。...从Graphite获取数据 Graphite由几个组件组成，其中一个组件是碳中继服务。碳中继将传入的指标转发到另一个Graphite实例以实现冗余。...WORKER_PROCESSES - 此选项指定将从Horizon队列中使用的工作进程数。默认值是2。 PICKLE_PORT - 此选项指定侦听Graphite的pickle的TCP端口。...所有检测到的异常指标都显示为网页底部的列表。将鼠标悬停在其中一个指标的名称上时，在上方的图表中可以看到最后一小时和当天的相应时间序列。...他们在计算中使用Python库SciPy和NumPy。 您可以自定义任何使用的算法。您还可以修改，删除或添加新的。
在Storm中编程时，就是在操作和转换由元组组成的流。通常，元组包含整数，字节，字符串，浮点数，布尔值和字节数组等类型。要想在元组中使用自定义类型，就需要实现自己的序列化方式。...小心使用这种分组方式。在拓扑中，如果希望某类元祖发送到所有的下游消费者，就可以使用这种All grouping的流分组策略。 Global grouping: 整个流会分配给Bolt的一个任务。...worker会订阅到transfer-queue来消费消息，同时也会发布消息到transfer-queue，比如需要进行远程发布时（某个bolt在另一个进程或者节点上）。...transfer-thread会订阅到transfer-queue消费消息，并负责将消息通过socket发送到远程节点的端口上。...随着Twitter内部Storm用户的增多，他们又发现，用户需要用指标监控他们的拓扑。为此，他们开发了Storm的监控指标API，使用户可以收集任意完全自定义的指标，然后把它们发送给任意监控系统。
指标提供了对集群中正在发生的事情的洞察力。 它们是用于监视和调试的宝贵资源。 Alluxio 有一个基于 Coda Hale 指标库的可配置指标系统。 在度量系统中，源生成度量，汇使用这些度量。...GraphiteSink：将指标发送到 Graphite 服务器。 MetricsServlet：在 Web UI 中添加一个 servlet，以将指标数据作为 JSON 数据提供。.../' static_configs: - targets: [ ':' ] 在指定要轮询的指标时要小心。...Web UI Master Web UI Metrics 除了通过 metrics servlet 或自定义指标配置显示的原始指标外，用户还可以在 Alluxio leading master (http...使用自定义名称将 Prometheus 数据源添加到 Grafana，例如 prometheus-alluxio。 有关导入仪表板的帮助，请参阅教程。
架构图的话就比较简单，就是从一些业务的服务器上去收集这个日志，或者是一些业务数据，然后实时地写入Kafka里面，Storm作业从Kafka读取数据，进行计算，把计算结果吐到各个业务线依赖的外部存储中。...，它会把所有的metrics信息实时地写到携程自己研发的看板系统Dashboard和Graphite中，在Graphite中的信息会被用作告警。...• STORM-643：当failed list不为空时，并且一些offset已经超出了Range范围，KafkaUtils会不断重复地去取相关的message； 另外就是在用户使用过程中的一些问题，...比如说如果可能，我们一般会推荐用户使用localOrShuffleGrouping，在使用它时，上下游的Bolt数要匹配，否则会出现下游的大多数Bolt没有收到数据的情况，另外就是用户要保证Bolt中的成员变量都要是可序列化的...的功能实现了数据写入Dashboard和Graphite的功能这两点，此外我们结合了两者的API提供了一个统一的接口，能兼容两个环境，方便用户记录自定义的metrics。
当使用文件系统提供程序类（请参见下面的spark.history.provider）时，基本日志记录目录必须在spark.history.fs.logDirectory配置选项中提供，并且应包含每个表示应用程序事件日志的子目录...如果应用程序不在缓存中，则如果应用程序从UI访问，则必须从磁盘加载该应用程序。...这对这种情况，一个自定义namespace必须被指定，可以使用 spark.metrics.namespace设置为${spark.app.name}。...3),worker：Standalone模式下的worker进程。 4),executor：spark的Executor。 5),driver：spark的diver进程。...5),GraphiteSink：将指标追加到Graphite节点。 6),Slf4jSink：将度量标准作为日志条目发送到slf4j。
Graphite + Whisper的问题 1、磁盘子系统高负载 在迁移时，我们每分钟收到大约150万个指标。在该指标流程中，我们的服务器的磁盘利用率约为30％。...这就是我们想要实现的目标： 将磁盘子系统利用率从30％降低到5％， 将使用的空间量从1 TB减少到100 GB， 能够在服务器上每分钟接收1亿个指标， 开箱即用的数据复制和弹性， 使该项目易于管理并在合理的时间内完成转换...•我们编写了一个小的python脚本，使用whisper-dump库，从我们的存储库中读取所有.wsp文件，并将数据发送到24个线程中的上述carbon-clickhouse。...占用的空间量从1 TB减少到300 GB， •我们每台服务器每分钟可以获得1.25亿个指标（迁移时的峰值）， •所有指标都切换到30秒的存储间隔， •实现数据复制和弹性， •无需停机即可完成过渡， •整个项目在大约...在kubernetes中动态创建的容器发送大量具有短期和随机生命周期的度量。这些指标的数据点很少，并且没有观察到存储空间的问题。但是在构建查询时，ClickHouse会从“指标”表中选择大量这些指标。
Storm的部署和运维都很便捷，而且更为重要的是可以使用任意编程语言来开发应用。...集群中的topology在如下的四个级别中存在并发： 1．Nodes 服务器：配置在Storm集群中的一个服务器，会执行Topology的一部分运算，一个Storm集群中包含一个或者多个Node...大多数情况下，除非明确指定，Storm的默认并发设置值是1。即，一台服务器(node)，为topology分配一个worker，每个executer执行一个task。 ...这种方式会导致所有tuple都发送到一个JVM实例上，可能会引起Strom集群中某个JVM或者服务器出现性能瓶颈或崩溃。 5．None Grouping 不分组。 ...集群中的概念 1、概述 Storm集群遵循主/从结构。
使用Storm时你需要关注以下几点： 如果使用的是自己的消息队列，需要加入消息队列做数据的来源和产出的代码 需要考虑如何做故障处理：如何记录消息队列处理的进度，应对Storm重启，挂掉的场景 需要考虑如何做消息的回退...在Storm中编程时，就是在操作和转换由元组组成的流。通常，元组包含整数，字节，字符串，浮点数，布尔值和字节数组等类型。要想在元组中使用自定义类型，就需要实现自己的序列化方式。...小心使用这种分组方式。在拓扑中，如果希望某类元祖发送到所有的下游消费者，就可以使用这种All grouping的流分组策略。 Global grouping: 整个流会分配给Bolt的一个任务。...标记是在emit函数里完成，完成一个元组后需要使用ack函数来告诉Storm。 这些都在一文中会有更详细的介绍。 拓扑以一个或多个Worker进程的方式运行。...在Storm中，Netty比ZeroMQ而且提供了worker间通信时的验证机制，所以在就改用了。 Storm系统的实现语言。
server.jetty.acceptors -1 要使用的接收器线程数。当值为-1（默认值）时，接受者的数量是从操作环境派生的。...server.jetty.selectors -1 要使用的选择器线程数。当值是-1（默认值）时，选择器的数量是从操作环境派生的。...management.metrics.export.graphite.host localhost Graphite服务器的主机，用于接收导出的指标。...management.metrics.export.graphite.port 2004 Graphite服务器的端口，用于接收导出的指标。...轮询量规时，将重新计算其值，并且如果该值已更改（或publishUnchangedMeters为true），则将其发送到StatsD服务器。
本文主要分析storm的worker进程间消息传递机制，消息的接收和处理的大概流程见下图 在Storm中，worker进程内部的thread通信与worker进程间的通信有一些差别，worker间的通信经常需要通过网络跨节点进行...，Storm使用ZeroMQ或Netty(0.9以后默认使用)作为进程间通信的消息框架。...worker进程内部通信或在同一个节点的不同worker的thread通信使用LMAX Disruptor来完成。...对应接收线程，每个worker存在一个独立的发送线程，它负责从worker的transfer-queue中读取消息，并通过网络发送给其他worker，transfer-queue的大小由参数topology.transfer.buffer.size...每个executor有单独的线程分别来处理spout/bolt的业务逻辑和从outgoing-queue消费数据并发送到transfer-queue中。
Worker – 进程 一个Topology拓扑会包含一个或多个Worker（每个Worker进程只能从属于一个特定的Topology） 这些Worker进程会并行跑在集群中不同的服务器上，即一个...重启(极小概率出现, 因为自身基于Netty和队列机制) 非Nimbus服务器 故障时，该节点上所有Task任务都会超时，Nimbus会将这些Task任务重新分配到其他服务器上运行 2、进程挂掉 Worker...实现该函数的拓扑使用一个DRPCSpout 从 DRPC 服务器中接收一个函数调用流。 DRPC 服务器会为每个函数调用都标记了一个唯一的 id。...Transaction id从1开始，每个tuple会按照顺序+1。 在处理tuple时，将处理成功的tuple结果以及transaction id同时写入数据库中进行存储。...例如，在计算全局计数时，计算分为两个部分： 计算批次的部分计数 使用部分计数更新数据库中的全局计数 ＃2的计算需要在批之间进行严格排序，但是没有理由您不应该通过为多个批并行计算＃1 来流水线化批的计算。
在supervisor周期性地进行同步时，会根据新的任务分配来启动新的worker或者关闭旧的worker，以响应任务分配和负载均衡。...worker通过定期的更新connections信息，来获知其应该通讯的其它worker。 worker启动时，会根据其分配到的任务启动一个或多个executor线程。...5、如果配置了NIMBUS-SLOTS-PER-TOPOLOGY，在提交topology到nimbus时，会验证topology所需的worker总数，如果超过了这个值，说明不能够满足需求，则抛出异常。...在收到任务时，如果相关的topology代码不在本地，supervisor会从nimbus下载代码并写入本地文件。...也完整地回答了这个问题： 在Topology中我们可以指定spout、bolt的并行度，在提交Topology时Storm如何将spout、bolt自动发布到每个服务器并且控制服务的CPU、磁盘等资源的
20.试列举几个Storm框架的应用领域 Storm框架可以方便地与数据库系统进行整合，从而开发出强大的实时计算系统 Storm可用于许多领域中，如实时分析、在线机器学习、持续计算、远程RPC、数据提取加载转换等...当Spout或者Bolt发送元组时，它会把元组发送到每个订阅了该Stream的Bolt上进行处理 5.Topology：Storm将Spouts和Bolts组成的网络抽象成Topology，它可以被提交到...当Spout或者Bolt发送元组时，它会把元组发送到每个订阅了该Stream的Bolt上进行处理 22.一个Topolog由哪些组件组成？...Storm集群采用“Master—Worker”的节点方式： Master节点运行名为“Nimbus”的后台程序（类似Hadoop中的“JobTracker”），负责在集群范围内分发代码、为Worker...Worker进程 28.试述Zookeeper在Storm框架中的作用 Storm使用Zookeeper来作为分布式协调组件，负责Nimbus和多个Supervisor之间的所有协调工作。
Supervisor Storm集群的从节点，负责管理运行在Supervisor节点上的每一个Worker进程的启动和终止。...进程对应的JVM实例中，则Tuple只发送给这些Task 另外，Storm还提供了用户自定义Streaming Grouping接口，如果上述Streaming Grouping都无法满足实际业务需求，...另外，Acker也是一个Bolt组件，只不过我们实现处理自己业务逻辑时，不需要关心Acker Bolt的实现，在提交实现的Topology到Storm集群后，会在初始化Topology时系统自动为我们的...进程内部可能存在一个Transfer Thread，用来将需要在Worker之间传输的Tuple发送到下游的Worker内 上面，很多地方我使用了“可能”，实际上大部分情况下是这样的，注意了解即可。...Tuple在Task之间路由过程 下面，我们关心每一个Tuple是如何在各个Bolt的各个Task之间传输，如何将一个Tuple路由（Routing）到下游Bolt的多个Task呢？
在处理流，行为日志会从客户端（App/Online/H5）上传到服务端的Collector Service。Collector Service将消息发送到分布式队列。...图4 双队列设计 生产者将行为纪录写入Queue1（主要保持数据新鲜），Worker从Queue1消费新鲜数据。如果发生上述异常数据，则Worker将异常数据写入Queue2（主要保持异常数据）。...图5 补偿重试策略 另外，数据发生积压的情况下，可以调整Worker的消费游标，从最新的数据重新开始消费，保证最新数据得到处理。...图7 正常数据流程 在系统正常状态下，Storm会从Kafka中读取数据，分别写入到Redis和MySQL中。服务从Redis拉取（取不到时从DB补偿），输出给客户端。...因为携程的MySQL数据库现在普遍采用的是一主一备的方式，在扩容时可以直接把备机拉平成第二台（组）主机。假设原来分了2个库，d0和d1，都放在服务器s0上，s0同时有备机s1。
在处理流，行为日志会从客户端（App/Online/H5）上传到服务端的Collector Service。Collector Service将消息发送到分布式队列。...图4：双队列设计 生产者将行为纪录写入Queue1（主要保持数据新鲜），Worker从Queue1消费新鲜数据。如果发生上述异常数据，则Worker将异常数据写入Queue2（主要保持异常数据）。...图5：补偿重试策略 另外，数据发生积压的情况下，可以调整Worker的消费游标，从最新的数据重新开始消费，保证最新数据得到处理。...图7：正常数据流程 在系统正常状态下，storm会从kafka中读取数据，分别写入到redis和mysql中。服务从redis拉取（取不到时从db补偿），输出给客户端。...因为携程的mysql数据库现在普遍采用的是一主一备的方式，在扩容时可以直接把备机拉平成第二台（组）主机。假设原来分了2个库，d0和d1，都放在服务器s0上，s0同时有备机s1。
在处理流，行为日志会从客户端（App/Online/H5）上传到服务端的Collector Service。Collector Service将消息发送到分布式队列。...图4：双队列设计 生产者将行为纪录写入Queue1（主要保持数据新鲜），Worker从Queue1消费新鲜数据。...图5：补偿重试策略 另外，数据发生积压的情况下，可以调整Worker的消费游标，从最新的数据重新开始消费，保证最新数据得到处理。...图7：正常数据流程 在系统正常状态下，storm会从kafka中读取数据，分别写入到redis和mysql中。服务从redis拉取（取不到时从db补偿），输出给客户端。...因为携程的mysql数据库现在普遍采用的是一主一备的方式，在扩容时可以直接把备机拉平成第二台（组）主机。假设原来分了2个库，d0和d1，都放在服务器s0上，s0同时有备机s1。
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