这篇文章将为大家详细讲解有关storm中parallelism的示例分析，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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1 storm并行的基本概念

一个运行中的拓扑是由什么构成的：工作进程（worker processes），执行器（executors）和任务（tasks）
在一个 Storm 集群中，Storm 主要通过以下三个部件来运行拓扑：
工作进程（worker processes）（进程数）
执行器（executors）（线程数）
任务（tasks）（实例组件数）

storm集群中的一个机器可以运行一个或者多个worker,对应于一个或者多个topologies.1个worker进程运行1个或多个excutor线程。每个worker从属于一个topology.executor是单线程。每1个executor运行着相同的组件(spout或bolt)的1个或多个task。1个task执行着实际的数据处理。

下面是他们之间相互关系的简单图示。

2  是否需要提高workers数目

(1)  最好 一台机器上的一个topology只使用一个worker,主要原因时减少了worker之间的数据传输

(2)  有更多的worker可能会有更好的表现，这取决于你的瓶颈所在。每个worker都有通过一个线程将元组转移到其他的worker，所以如果你的瓶颈在CPU和每个worker正在处理大量的元组，更多的worker可能会提高你的吞吐量。

所以基本上没有明确的答案，你应该根据你的环境和设计来尝试不同的配置。

3 executor的数目
executor是真正的并行度（事实上的并行度）。（task数目是想要设置的并行度）
executor初始数目=spout数目+bolt数目+acker数目 （这些加起来也就是task数目。）
spout数目，bolt数目，acker数目运行时是不会变化的，但是executor数目可以变化。

4   是否需要提高TASK数目
TASK的存在只是为了topology扩展的灵活性，与并行度无关。

1个task执行着实际的数据处理。
1个worker进程执行一个拓扑的子集。1个worker进程从属于1个特定的拓扑，并运行着这个拓扑的1个或多个组件(spout或bolt)的1个或多个executor。一个运行中的拓扑包括集群中的许多台机器上的许多个这样的进程。
1个executor是1个worker进程生成的1个线程。它可能运行着1个相同的组件(spout或bolt)的1个或多个task。
1 个task执行着实际的数据处理，你用代码实现的每一个spout或bolt就相当于分布于整个集群中的许多个task。在1个拓扑的生命周期中，1个组 件的task的数量总是一样的，但是1个组件的executor(线程)的数量可以随着时间而改变。这意味着下面的条件总是成立：thread的数量 <= task的数量。默认情况下，task的数量与executor的数量一样，例如，Storm会在每1个线程运行1个task。

配置拓扑的并发度

注意Storm的术语"并发度(parallelism)"是特别用来描述所谓的parallelism hint的，这代表1个组件的初始的executor(线程)的数量。在此文档中我们使用术语"并发度"的一般意义来描述你不但可以配置executor的数量，还可以配置worker进程的数量，还可以是1个拓扑的task的数量。在用到并发度的狭义的定义时我们会特别提出。
下面的小节给出了一些不同的配置选项，还有你如何在代码中设置它们。有多种方法可以进行设置，表格列举了其中几种。Storm目前有下列的配置优先级：defaults.yaml < storm.yaml < 特定拓扑的配置 < 内部特定组件的配置 < 外部特定组件的配置。

Worker 数量
说明：拓扑在集群中运行所需要的工作进程数
配置选项：TOPOLOGY_WORKERS

在代码中如何使用（示例）：
Config#setNumWorkers

Executors（线程）数量
说明：每个组件需要的执行线程数
配置选项：（没有拓扑级的通用配置项）
在代码中如何使用（示例）：
TopologyBuilder#setSpout()

TopologyBuilder#setBolt()

注意：从 Storm 0.8 开始 parallelism_hint 参数代表 executor 的数量，而不是 task 的数量
Tasks 数量
说明：每个组件需要的执行任务数
配置选项：TOPOLOGY_TASKS

在代码中如何使用（示例）：
ComponentConfigurationDeclarer#setNumTasks()

以下是配置上述参数的一个简单示例代码：

topologyBuilder.setBolt("green-bolt", new GreenBolt(), 2)
               .setNumTasks(4)
               .shuffleGrouping("blue-spout);

在上面的代码中，我们为 GreenBolt 配置了 2 个初始执行线程（executor）和 4 个关联任务（task）。这样，每个执行线程中会运行 2 个任务。如果你在设置 bolt 的时候不指定 task 的数量，那么每个 executor 的 task 数会默认设置为 1。

拓扑示例

下图显示了一个与实际应用场景很接近的简单拓扑的结构。这个拓扑由三个组件构成：一个名为 BlueSpout 的 spout，和两个名为 GreenBolt 和 YellowBolt 的 bolt。这些组件之间的关系是：BlueSpout 将它的输出发送到 GreenBolt 中，然后GreenBolt 将消息继续发送到 YellowBolt 中。

图中是一个包含有两个 worker 进程的拓扑。其中，蓝色的 BlueSpout 有两个 executor，每个 executor 中有一个 task，并行度为 2；绿色的 GreenBolt 有两个 executor，每个 executor 有两个 task，并行度也为2；而黄色的YellowBolt 有 6 个 executor，每个 executor 中有一个 task，并行度为 6，因此，这个拓扑的总并行度就是 2 + 2 + 6 = 10。具体分配到每个 worker 就有 10 / 2 = 5 个 executor。 

上图中，GreenBolt 配置了 task 数，而 BlueSpout 和 YellowBolt 仅仅配置了 executor 数。下面是相关代码：

Config conf = new Config();
conf.setNumWorkers(2); // use two worker processestopologyBuilder.setSpout("blue-spout", new BlueSpout(), 2); // set parallelism hint to 2topologyBuilder.setBolt("green-bolt", new GreenBolt(), 2)
               .setNumTasks(4)
               .shuffleGrouping("blue-spout");
topologyBuilder.setBolt("yellow-bolt", new YellowBolt(), 6)
               .shuffleGrouping("green-bolt");StormSubmitter.submitTopology(        "mytopology",
        conf,
        topologyBuilder.createTopology()
    );

当然，Storm 还有一些其他的配置项可以控制拓扑的并行度，包括：
TOPOLOGY_MAX_TASK_PARALLELISM：该选项设置了一个组件最多能够分配的 executor 数（线程数上限），一般用于在本地模式运行拓扑时测试分配线程的数量限制。你可以通过 Config#setMaxTaskParallelism() 来配置该参数。

如何修改运行中的拓扑的并行度

Storm 的一个很有意思的特点是你可以随时增加或者减少 worker 或者 executor 的数量，而不需要重启集群或者拓扑。这个方法就叫做再平衡（rebalance）。
有两种方法可以对一个拓扑执行再平衡操作：
使用 Storm UI
使用以下所示的客户端（CLI）工具
下面是使用 CLI 工具的一个简单示例： 

## 重新配置拓扑 "mytopology"，使得该拓扑拥有 5 个 worker processes，## 另外，配置名为 "blue-spout" 的 spout 使用 3 个 executor，## 配置名为 "yellow-bolt" 的 bolt 使用 10 个 executor。$ storm rebalance mytopology -n 5 -e blue-spout=3 -e yellow-bolt=10

关于“storm中parallelism的示例分析”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。

本文题目：storm中parallelism的示例分析
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