我用Kafka-Storm来连接Kafka和Storm。我有3台服务器运行zookeeper,kafka和Storm。Kafka中有一个主题“测试”,它有9个分区。
在storm拓扑中,KafkaSpout执行器的数量是9,默认情况下,任务的数量也应该是9。“提取”螺栓是唯一连接到KafkaSpout的螺栓,即“原木”喷口。
从用户界面来看,喷口的失败率很高。但是,bolt中执行的消息数=发出的消息数-bolt中失败的mesage数。当失败的消息一开始为空时,这个等式几乎是匹配的。
如果您设置的数量为0,那么Storm将自动ack每一个样本。
config.setNumAckers(0);
请注意,UI只测量并显示5%的数据流。除非你设置
config.setStatsSampleRate(1.0d);
尝试增加螺栓的超时时间并减少topology.max.spout.pending
的数量。
config.put(Config.TOPOLOGY_TRANSFER_BUFFER_SIZE,32);
config.put(Config.TOPOLOGY_EXECUTOR_RECEIVE_BUFFER_SIZE,16384);
config.put(Config.TOPOLOGY_EXECUTOR_SEND_BUFFER_SIZE,16384);
我正在尝试测量拓扑中每个bolt的延迟。Storm给出的延迟数是不够的,因为我们想要计算百分位数。在我当前的设置中,我通过测量完成execute方法(包括发出调用)所需的时间来测量bolt的延迟。该方法的假设是,即使当前bolt实例和下一个bolt实例在拓扑结构中共享同一个执行器,收集器的emit也会立即返回,而不需要调用下一个bolt实例执行方法。
下面是我的拓扑Storm UI的截图。这是在拓扑完成处理10K消息之后拍摄的。 (拓扑配置为4个工作者并使用KafkaSpout)。 我的螺栓的“进程延迟”之和约为8100ms,而拓扑的完整延迟要长得多,为115881ms。 *请注意,在进程和执行延迟之间有很大差异的一个bolt实现了ticking bolt,批处理模式。因此这种差异是预料到的。 *编辑。我怀疑这种差异可能涉及到消息在完全处理后被
加载和潜伏 绘图实际消耗的时间通常并不是影响性能的因素。图片消耗很大一部分内存,而且不太可能把需要显示的图片都保留在内存中,所以需要在应用运行的时候周期性地加载和卸载图片。 图片文件加载的速度被CPU和IO(输入/输出)同时影响。iOS设备中的闪存已经比传统硬盘快很多了,但仍然比RAM慢将近200倍左右,这就需要很小心地管理加载,来避免延迟。 只要有可能,试着在程序生命周期
Summary Also often refered to as persistent attacks, incubated testing is a complex testing method that needs more than one data validation vulnerability to work. Incubated vulnerabilities are typical
我正在使用从2个Kafka主题中消费,每个主题都有6个分区。喷口进入单个螺栓以解压缩相关字节,然后进入第二个螺栓以进一步处理。 当我看到storm-ui的时候,这些数字没有多大意义,我希望有人能给我一些启示。 > Kafka的口水说它“收集”了3600个元组,失败了73M个元组。再看下一组的螺栓,我看到有的已经顶起了73米,有的已经顶起了1.3米(没有出现故障),而有的已经顶起了1.3米(没有出现
在数据分析中,我们经常会进行非监督学习的聚类算法,它可以对我们的特征数据进行非监督的聚类。而主题模型也是非监督的算法,目的是得到文本按照主题的概率分布。从这个方面来说,主题模型和普通的聚类算法非常的类似。但是两者其实还是有区别的。 聚类算法关注于从样本特征的相似度方面将数据聚类。比如通过数据样本之间的欧式距离,曼哈顿距离的大小聚类等。而主题模型,顾名思义,就是对文字中隐含主题的一种