storm（四） 并行度

• 一个实体机可以运行一个或者多个worker
• 一个worker只能运行一个topology上的部分或全部component
• 一个worker是一个独立的进程
• 在运行过程中可以调整worker的数量

• 一个worker中可以运行多个executor
• 一个executor是一个线程
• 一个executor可以运行一个或者多个task，这些task必须是同一类型
• executor的数量<=task的数量
• 默认情况下一个executor中运行一个task
• executor的数量在topology的运行过程中可以动态调整，storm的并行度调整主要针对的就是executor

• 具体操作数据的bolt或者spout
• 在整个topology运行状态中，task的数量是固定的不能改变的

对于并行度的概念，最准确的还是要看官方的：http://storm.apache.org/releases/1.2.2/Understanding-the-parallelism-of-a-Storm-topology.html

调整并行度有几种方法，这里我选择的是直接在代码中进行设置

• 关闭acker，将worker进程设置成2
• 由于现在有两个worker，两个executor（见下面截图），所以两个executor被平均分配给了两个worker，在我们这里就是一个生产一个消费（从打印的日志可以看出来）

Config config=new Config();
config.setNumWorkers(2);
config.setNumAckers(0);
StormSubmitter.submitTopology("SumTopology",config,topology);

• 默认一个executor对应一个task，这里我设置executor的数量为3，所以task也为3

builder.setBolt("countNum",new SumBolt(),3).shuffleGrouping("createNum");

设置task

• 默认情况下一个executor下只有一个task，但是当设置的task的数量大于executor的时候，一个executor上就可能有多个task

 builder.setSpout("createNum",new NumSpout());builder.setBolt("countNum",new SumBolt(),3).setNumTasks(6).shuffleGrouping("createNum");

• 设置acker的方式在第一个例子中已经示范过，这里就不在演示了
• 不过一般并不建议将acker关闭，这样将无法保证数据的可靠性

• 这里我使用的是命令行的方式，至于storm ui的方式没搞懂
• 这里我将worker改成1个，createNum改为2个executor，countNum改为2个executor。注意这里没有调整task
• 所谓的并行调整其实就是重新分配：task所在的executor，executor所在的worker。task是真正做事的bolt、spout。所以如果task数量不够，即使将executor、worker的数量设置的再大也没有用

docker run --link nimbus:nimbus -it --rm storm 
storm rebalance SumTopology -n 1 -e createNum=2 -e countNum=2