03 2018 档案
摘要：CombinerAggregator首先在每个分区上运行partitionAggregate，在每个partition内先聚合，然后运行全局重新分区(global)操作以合并同一批次的所有分区到一个单独的分区，即把前面每个partition聚合的结果，再放到一个单独的partition进行聚合。 这
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摘要：Aggregator首先在输入流上运行全局重新分区操作(global)将同一批次的所有分区合并到一个分区中，然后在每个批次上运行的聚合功能，针对Batch操作。与ReduceAggregator很相似。 省略部分代码，省略部分可参考：https://blog.csdn.net/nickta/arti
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摘要：ReducerAggregator首先在输入流上运行全局重新分区操作(global)将同一批次的所有分区合并到一个分区中，然后在每个批次上运行的聚合功能，针对Batch操作。 省略部分代码，省略部分可参考：https://blog.csdn.net/nickta/article/details/79
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摘要：以下代码演示function, filter, projection的使用，可结合注释 省略部分代码，省略部分可参考：https://blog.csdn.net/nickta/article/details/79666918 输出： <Sat Mar 24 13:41:42 CST 2018[par
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摘要：partitionAggregate是针对于每个partition，而不是每个batch,对每个partition当中的tuple做聚合 省略部分代码，省略部分可参考：https://blog.csdn.net/nickta/article/details/79666918 以上代码 batch1的
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摘要：batchGlobal把同属于一个batch的tuples分配到相同的partition当中。 省略部分代码，省略部分可参考：https://blog.csdn.net/nickta/article/details/79666918 分析以上代码：使用FixedBatchSpout发射数据，每个ba
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摘要：下代码使用broadcast做repartition, 广播，会把tuples分配到所有的partitions当中, 如果有5个partition，则会把原tuples复制5份，分配到5个partition去 省略部分代码，省略部分可参考：https://blog.csdn.net/nickta/a
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摘要：如下代码使用global做repartition, 数据流中的所有tuple都被分配到同一个partition当中(partition id最小的那个)， 省略部分代码，省略部分可参考：https://blog.csdn.net/nickta/article/details/79666918 输出：
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摘要：如下代码使用partitionBy做repartition, partitionBy即根据相应字段的值按一定算法，把tuple分配到目标partition当中（Target Partition = hash(fields) % (number of target partition)）， 相同值会被
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摘要：本例包括Storm Trident中shuffle与parallelismHint的使用。 代码当中包括注释 maven 输出结果如下：一共14条 tuples，分布上0-4的partition里 <Fri Mar 23 14:17:13 CST 2018[partition1-Thread-146
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摘要：写作目的：Java大部分框架，如Spring，Hibernate等都会利用动态代理在程序运行的时候生成新的类， 有的时候为了学习，或者深入了解动态代理，想查看动态生成类的源代码究竟长怎么个样子， 通过这篇文章，我们就能够很容易到达目的。 工具：利用JDK自带的工具。 相关命令：java -cp .;
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摘要：Strom集群遵循从主模式，主与从之间通过Zookeeper协作。架构层面上包括三个组件： 1） Nimbus Node 2）Supervisor Nodes 3）Zookeeper 其中Nimbus Node是Storm集群中master， 负责分发任务，监控集群状态，重启应用。 Supervis
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摘要：原文地址： http://storm.apache.org/releases/1.2.1/Understanding-the-parallelism-of-a-Storm-topology.html 什么构成一个运行的拓扑：工作进程，执行器和任务 storm区分以下三个用于在Storm集群中实际运行
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