原英文官方文档 是什么使一个拓扑运行的 Storm区分了用于在Storm集群中实际运行拓扑的以下三个主要实体： 工作进程（Worker processes） 执行器（Executors） 任务（Tasks...一个运行的拓扑是由多个这样的进程组成的，这些进程都是运行在storm集群中的多个机器中。 执行器（executor）是一个由工作进程创建出来的线程。...配置拓扑的并行性 注意，在Storm的术语中，“并行性（parallelism）”特别用于描述所谓的并行性提示（parallelism hint），这指的就是组件的执行器（线程）的初始数量。...在本文中，在更一般的意义上，我们不仅使用术语“并行性”来描述如何配置执行程序的数量，还用来描述配置工作进程的数量和Storm拓扑的任务数。...当我们在Storm的正常，狭义的定义中使用“并行性（parallelism）”时，我们会特别提出。 以下部分概述了各种配置选项以及如何你的在代码中进行设置。
“ Apache Flink中提供了基于时间的窗口计算，例如计算五分钟内的用户数量或每一分钟计算之前五分钟的服务器异常日志占比等。因此Apache Flink在流处理中提供了不同时间的支持。” ?...处理时间(Processing Time) 处理时间是执行相应的操作时的系统时间。一般来说就是Apache Flink在执行某条数据的计算的时刻的系统时间。...所以在操作时会把数据分配到不同的不同的窗口进行计算。但是相对于事件时间来说，它更加简单一些，不需要设置Watermarks。 事件时间(Event Time) ?...事件时间是比较好理解的一个时间，就是类似于上面展示的log4j输出到日志中的时间，在大部分的场景中我们在进行计算时都会利用这个时间。例如计算五分钟内的日志错误占比等。...那么在流式计算中做事件时间的处理基于某些原因可能就会存在问题，流处理在事件产生过程中，通过消息队列，到Flink的Source获取、再到Operator。中间的过程都会产生时间消耗。
一、前述 Drpc（分布式远程过程调用）是一种同步服务实现的机制，在Storm中客户端提交数据请求之后，立刻取得计算结果并返回给客户端。同时充分利用Storm的计算能力实现高密度的并行实时计算。...DRPC Server 负责接收 RPC 请求，并将该请求发送到 Storm中运行的 Topology，等待接收 Topology 发送的处理结果，并将该结果返回给发送请求的客户端。...（其实，从客户端的角度来说，DPRC 与普通的 RPC 调用并没有什么区别。） DRPC设计目的是为了充分利用Storm的计算能力实现高密度的并行实时计算。...解释： 客户端通过向 DRPC 服务器发送待执行函数的名称以及该函数的参数来获取处理结果。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。...TopologyBuilder来创建DRPC拓扑 需要手动设定好开始的DRPCSpout以及结束的ReturnResults package com.sxt.storm.drpc; import
上期内容：学习笔记：深度学习与INT8 Vitis HLS尽可能地探测代码中的并行性，以降低Latency。...该函数由两个for循环构成，显然，这两个for循环是相互独立的，功能是完全一致的。...这里，我们只设定LOOP_TRIPCOUNT，这样可以看到具体的循环的Latency和整个函数的Latency以及II。 ? 在这种情况下，Vitis HLS综合后的报告如下图所示。...每个for循环的Latency为8，但整个函数的Latency为20，猜测这两个for循环并没有被并行执行。...同时还可以看到，默认情形下，for循环的Pipeline是打开了的，故报告中Pipelined部分显示的是yes。
鉴于此，我决定使用快速可靠的Apache Kafka作为消息代理，然后使用Storm处理数据并实现基于海量写入的扇出架构。 细节决定成败。这就是我打算在这里分享的内容。...在一个队列中，消费者池可以从服务器中读取消息且每条消息都发送到其中一个服务器上；在发布 - 订阅模型中，消息被广播给所有消费者。Kafka提供了概括了这两个模型的单一消费者抽象——消费群体。...消费者用消费者组名称标记自己，并且发布到主题的每条消息都被传递至在每个订阅消费者组内的一个消费者实例。消费者实例可以在单一进程中或单一机器上。...我们没有为每个用户分配一个分区，而是将固定的一组用户分配到了一个分区。这使我们能确保在没有数百万个分区的情况下进行用户排序。 Storm - 大规模处理引擎 Storm是一个实时处理引擎。...若正在处理的消息抛出异常而您想再次重新处理该消息又会发生什么情况。 Storm中对螺栓和喷口的抽象称为Trident（三叉戟），就像Pig for Hadoop一样。
有关创建和部署Storm拓扑的更多信息，请参阅Apache Storm教程。...~/storm-linode/storm-image1/storm-image1.conf在文本编辑器中打开映像配置文件（在此示例中）。根据需要输入或编辑配置属性的值。...Manager中尚未拥有具有相同名称的现有Storm映像。...apache-storm-0.9.5/lib/hiccup-0.3.6.jar:/opt/apache-storm-0.9.5/lib/clojure-1.5.1.jar:/opt/apache-storm...Apache Storm项目网站 Apache Storm文档 风暴 - 分布式和容错实时计算
在storm1.0版本之前，没有提供关于滑动窗口的实现，需要开发者自己实现滑动窗口的功能（storm1.0以前实现滑动窗口的实现原理可以自行百度）。...原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6481588.html 这里主要演示在storm1.0以后如何通过继承storm1.0提供的类来快速开发出窗口滑动的功能...storm1.0支持的时间和数量的排列组合有如下： withWindow(Count windowLength, Count slidingInterval) 每收到slidingInterval条数据统计最近的...接下来，简单的演示如何使用storm1.0实现滑动窗口的功能,先编写spout类，RandomSentenceSpout负责发送一个整形数值，数值每次发送都会自动加一，且RandomSentenceSpout...在这里我们介绍另一种实现方式就是灵活的使用storm提供的窗口功能，只是窗口的tuple数。
例如常见的五分钟内登陆用户数，1000条数据内的错误比例等。 ? Apache Flink在DataStreaming API中内置实现了一些窗口的算子。...Apache Flink 窗口的类别 Window Assigners Window Assigners指定了数据应该分配与那个窗口。...DataStream API中包含了Event Time与Process Time时间类型的窗口。...详细的时间介绍可以看我前一篇文章>,同时对应的也有Event与Process相关的Trigger进行计算的触发。 ?...滑动窗口 滑动窗口也是Apache Flink提供的一种简单的窗口计算方式，滑动窗口与滚动窗口特点差不多同样是基于时间大小进行的计算。
、地理信息科学知识库 > 目录： 编译过程中的并行性优化概述 前言 并行相关的处理器体系结构 代码调度的相关约束 数据依赖 内存访问依赖 寄存器使用与并行性的折衷 控制依赖 投机执行 基本块调度算法...对于在一个具有指令级并行机制的处理器上程序的并行能力，需要考虑以下因素： 程序中潜在的并行性，或者说程序中预算之间的依赖关系；例如具有简单的控制结构和规则的数据访问模式的数值应用中的并行性就相对较多；...处理器上可用的并行性，比如可以用以计算的硬件资源的数目； 从原来的顺序程序中抽取并行性的能力； 在给定的指令调度约束下找到最好的并行调度方案的能力； 并行性抽取和并行执行的调度可以通过软件静态完成，也可以通过硬件动态完成...编译中主要涉及的就是软件相关的静态过程，即如何通过在编译的过程中进行指令抽取和指令调度，来达到更好的并行性和运行速度。...本文希望从并行性相关的处理器体系结构实现、基本块调度算法、全局调度算法，以及软件流水线化等方面来介绍编译过程中的并行性问题。
对于在一个具有指令级并行机制的处理器上程序的并行能力，需要考虑以下因素： 程序中潜在的并行性，或者说程序中预算之间的依赖关系；例如具有简单的控制结构和规则的数据访问模式的数值应用中的并行性就相对较多；...处理器上可用的并行性，比如可以用以计算的硬件资源的数目； 从原来的顺序程序中抽取并行性的能力； 在给定的指令调度约束下找到最好的并行调度方案的能力； 并行性抽取和并行执行的调度可以通过软件静态完成，也可以通过硬件动态完成...编译中主要涉及的就是软件相关的静态过程，即如何通过在编译的过程中进行指令抽取和指令调度，来达到更好的并行性和运行速度。...本文希望从并行性相关的处理器体系结构实现、基本块调度算法、全局调度算法等方面来介绍编译过程中的并行性问题。...寄存器使用与并行性的折衷 在并行分析和调度中的机器无关中间表示所使用的无限多个伪寄存器必须被映射到目标机器上的有限寄存器；而把几个伪寄存器映射到同一个物理寄存器会生成一定的存储依赖，导致限制了指令级的并行性
在本文中，将介绍Apache Storm（从现在开始使用术语“Storm” – 通常是指Apache的Storm版本。...Apache Storm的方式 Apache Storm中，主要应用程序被称为拓扑（topology），也就是Storm拓扑。 ?...这将有助于了解它是如何提供上述基础架构的，比如计算图形部分之间的可靠消息传递，以及某种程度的并行性，文章将在后面作进一步解释。 首先，storm集群是由（不足为奇）…节点构建而成的。...内在的并行性：作为并行度的流 图形计算的好处之一是，可以在应用程序中清晰地显示单独的计算路径。 看看这里： ? 有什么东西阻止并行处理两种不同的数据流吗？当然没有，这是Storm的完美任务！...结论 感谢大家与我一起度过这段短暂的旅程，总体地回顾了图形计算的概念和Apache Storm更具体的细节。
作者：Kobi Hikri 翻译：无阻我飞扬 摘要：本文从计算机领域的“祖师爷”艾伦·图灵提出的图灵机概念开始，介绍了图形计算的概念，并以示例介绍了apache storm，基于apache storm...在本文中，将介绍Apache Storm（从现在开始使用术语“Storm” – 通常是指Apache的Storm版本。...Apache Storm的方式 Apache Storm中，主要应用程序被称为拓扑（topology），也就是Storm拓扑。...这将有助于了解它是如何提供上述基础架构的，比如计算图形部分之间的可靠消息传递，以及某种程度的并行性，文章将在后面作进一步解释。 首先，storm集群是由（不足为奇）…节点构建而成的。...内在的并行性：作为并行度的流 图形计算的好处之一是，可以在应用程序中清晰地显示单独的计算路径。 看看这里： 有什么东西阻止并行处理两种不同的数据流吗？当然没有，这是Storm的完美任务！
1、箭头3表示Supervisor在Zookeeper中创建的路径是/storm/supervisor/。新节点加入时会在该路径下创建一个znode节点。...该目录下的znode节点列表代表了目前活跃的Supervisor，这保证了Nimbus能够及时得知当前集群中机器的状态，这是Nimbus可以进行任务分配的基础，也是Storm具有容错性以及扩展性的基础。...1、箭头5表示Worker在Zookeeper中创建的路径是/storm/workerbeats//node-port。...箭头7表示Executor在Zookeeper中创建的路径，每个Executor会在运行过程中记录发生的错误。...2、Worker和Nimbus之间通过/storm/workerbeats//node-port路径中的数据进行心跳维持。
在Kivy中管理和创建多个窗口相对比较特殊，因为Kivy默认是单窗口的应用框架。然而，有几种方法可以实现或模拟多窗口的效果。具体情况还是要根据自己项目实现效果寻找适合自己的。...在 Kivy 中，可以使用不同的屏幕（Screen）来实现多个窗口的功能。屏幕是 Kivy 中的基本布局元素之一，它可以包含其他控件，如按钮、标签、输入框等。...我们可以通过切换不同的屏幕来实现多个窗口之间的切换。2、解决方案2.1 创建主屏幕首先，我们需要创建一个主屏幕，作为应用程序的入口。主屏幕通常包含一些导航元素，如按钮或菜单，用于切换到其他屏幕。...以下是一个在 Kivy 中创建多个窗口的代码示例：# 导入必要的库from kivy.app import Appfrom kivy.uix.widget import Widgetfrom kivy.uix.boxlayout...然而我们在标准应用开发中，推荐使用ScreenManager和Popup来处理不同的内容和临时窗口，这通常足以满足大多数应用场景的需求。
Tuple产生的所有Tuple中的某一个tuple处理失败, 则会调用spout的fail方法； 在处理tuple的每一个bolt都会通过OutputCollector来告知storm, 当前bolt...另外需要注意的，当spout触发fail动作时，不会自动重发失败的tuple，需要我们在spout中重新获取发送失败数据，手动重新再发送一次。...4,设置acker数至少大于0；Config.setNumAckers(conf, ackerParal); Storm的Bolt有BsicBolt和RichBolt: 在BasicBolt中，......"); //重发如果不开启ackfail机制，那么spout的map对象中的该数据不会被删除的。...作为Storm的使用者，有两件事情要做以更好的利用Storm的可靠性特征，首先你在生成一个tuple的时候要通知Storm，其次，完全处理一个tuple之后要通知Storm，这样Storm就可以检测到整个
滑动窗口的处理方式在实际的数据分析中比较常用，在生物信息中，很多的算法也是通过滑动窗口来实现的，比如经典的质控软件Trimmomatic, 从序列5'端的第一个碱基开始，计算每个滑动窗口内的碱基质量平均值...，当滑动窗后的平均碱基质量值小于给定阈值时，去除该窗口以及之后的剩余碱基，以此达到去除低质量碱基的目的。...在pandas中，提供了一系列按照窗口来处理序列的函数。....count() 0 1.0 1 2.0 2 2.0 3 1.0 4 1.0 dtype: float64 window参数指定窗口的大小，在rolling系列函数中，窗口的计算规则并不是常规的向后延伸...以上述代码为例，count函数用于计算每个窗口内非NaN值的个数，对于第一个元素1，再往前就是下标-1了，序列中不存在这个元素，所以该窗口内的有效数值就是1。
2窗口的实现方式 上一张经典图： ?...这种窗口我们称为滑动时间窗口（Sliding Time Window）。在滑窗中，一个元素可以对应多个窗口。...of 100 elements size .countWindow(100) // compute the buyCnt sum .sum(1) Session Window 在这种用户交互事件流中，...我们首先想到的是将事件聚合到会话窗口中（一段用户持续活跃的周期），由非活跃的间隙分隔开。...Flink 的 DataStream API 提供了简洁的算子来满足常用的窗口操作，同时提供了通用的窗口机制来允许用户自己定义窗口分配逻辑。
据统计，Apache Tomcat目前占有的市场份额大约为60%。 Apache软件基金会修复的第一个漏洞为CVE-2018-8037，这是一个非常严重的安全漏洞，存在于服务器的连接会话关闭功能之中。...一旦成功利用，该漏洞将允许攻击者在新的会话连接中再次使用之前用户的会话凭证。...Apache软件基金会修复的第二个漏洞为CVE-2018-1336，这个漏洞是存在于UTF-8解码器中的溢出漏洞，如果攻击者向解码器传入特殊参数的话，将有可能导致解码器陷入死循环，并出现拒绝服务的情况。...除了之前两个漏洞之外，Apache软件基金会还修复了一个低危的安全限制绕过漏洞，漏洞编号为CVE-2018-8034。...根据安全公告中的内容，该漏洞之所以存在，是因为服务器在使用TLS和WebSocket客户端时缺少对主机名的有效性验证。
Flink简介 Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink设计为在所有常见的集群环境中运行，以内存速度和任何规模执行计算。...部署Flink应用程序时，Flink会根据应用程序配置的并行性自动识别所需资源，并从资源管理器请求它们。如果发生故障，Flink会通过请求新资源来替换发生故障的容器。...4.利用内存中的性能 有状态Flink应用程序针对本地状态访问进行了优化。任务状态始终保留在内存中，或者，如果状态大小超过可用内存，则保存在访问高效的磁盘上数据结构中。...流处理特性 支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理 支持带有事件时间的窗口（Window）操作 支持有状态计算的Exactly-once语义 支持高度灵活的窗口（Window）操作，支持基于time、count...支持Apache Storm 支持S3 支持XtreemFS 5.
一、Flink概述 Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。 Flink设计为在所有常见的集群环境中运行，以内存速度和任何规模执行计算。...flink可以与常见的集群资源管理器进行集成(Hadoop Yarn,Apache Mesos...)。 可以单独作为独立集群运行。 通过不同部署模式实现。...当我们部署flink应用程序时，Flink会根据应用程序配置的并行性自动识别所需资源。从资源管理器中请求它们。 如果发生故障，flink会请求新的资源来替换发生故障的容器。...storm:会发生要么多计算一次，要么漏计算。 5）支持大规模的计算 可以运行在数千台节点上。...6）支持流处理和窗口化操作 7）版本化处理 8）检查点机制实现精准的一次性计算保证 checkpoint 9）支持yarn与mesos资源管理器
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