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这篇文章主要讲解了“Storm 拓扑并发度怎么实现”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着丸趣 TV 小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Storm 拓扑并发度怎么实现”吧！
1 Storm 是按照下面三种主要的部分来区分 Storm 集群之中一个世纪运行的拓扑的：
1：worker
2：Executor (线程)
3：tasks
下图简单的说明了他们的关系~，好的，这是一张重复发表的结构图：
对于上文而言，一个 Task，也就是 ：
一个 Executor 是一个 worker 进程生成的一个线程，他可能运行着一个相同的组件 Spout 和 bolt 的一个或者
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。
指标 1: worker 进程的数量
描述：一个拓扑有多少个分布于集群中的机器的 Wokrer 进程
配置选项：TopoLogy_workers
如何在代码中设置： Config.setNumWorkers
指标 2：executor 的数量 (线程)
描述：每个组件会有多好个 executor
配置选项 :
TopologyBuilder.setPout();
TopologyBuilder.setBolt();
指标 3：task 的数量：
ComponentConfigurationDeclarer#setNumTasks()
好比在具体的实践之中：
topologyBuilder.setBolt(green-bolt ,new GreenBolt(),2).setNumTasks(4).shuffleGrouping(blue-spout
在上面的代码中，我们配置了 Storm 运行 GreenBolt 指定了初始有
1：『2 个 executor』
2：『4 个相关的 task』
一个运行中的拓扑的例子
下面我们来看看以下，简单的三元色，蓝，绿，黄 三个 bolt 的的流动关系：
在上图之中，总共的 parallellsm 为 10，一共有两个 worker【也就是上图之中，2 个比较大的分区】，每个 Worker
具备有 10/2 =5 条线程
请注意
绿色的 Bolt 配置成 2 个 executor 和 4 个 task，为此每个 executor 为这个 bolt 运行 2 个 task
以下的代码可以配置以上的说明组件：
Config conf = new Conf();
conf.setNumWorkers(2); 在这里我们使用两个 Worker 进程
topologyBuilder.setSpout(bule-spout，newBlueSpout(),2); 我们的 blue 不断产生数据，topologyBuilder.setBolt(green-bolt ,new GreenBolt(),2).setNumTasks(4).shuffleGrouping( blueSpout
topologyBuilder.setBolt(“yellow-bolt”, new YellowBolt(), 6) .shuffleGrouping(“green-bolt”);
StormSubmitter.submitTopology( “mytopology”, conf, topologyBuilder.createTopology());感谢各位的阅读，以上就是“Storm 拓扑并发度怎么实现”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对 Storm 拓扑并发度怎么实现这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是丸趣 TV，丸趣 TV 小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
