storm并行度

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conf.setNumWorkers(2); // 该Topology运行在Supervisor节点的2个Worker进程中
topologyBuilder.setSpout("blue-spout", new BlueSpout(), 2); // 设置并行度为2，则Task个数为21
topologyBuilder.setBolt("green-bolt", new GreenBolt(), 2)
.setNumTasks(4)
.shuffleGrouping("blue-spout"); // 设置并行度为2，设置Task个数为4 ，则Task个数为4
topologyBuilder.setBolt("yellow-bolt", new YellowBolt(), 6)
.shuffleGrouping("green-bolt"); // 设置并行度为6，则Task个数为61
那么，下面我们看Storm是如何计算一个Topology运行时的并行度，并分配到2个Worker中的：

计算Task总数：2乘1+4+6乘1=12（总计创建12个Task实例）
计算运行时Topology并行度：10/2=5（每个Worker对应5个Executor）
将12个Task分配到2个Worker中的5*2个Executor中：应该是每个Worker上5个Executor，将6个Task分配到5个Executor中
每个Worker中分配6个Task，应该是分配3个Yellow Task、2个Green Task、1个Blue Task
Storm内部优化：会把同类型的Task尽量放到同一个Executor中运行 这句话对么？？？
分配过程：从Task个数最少的开始，1个Blue Task只能放到一个Executor，总计1个Executor被占用；2个Green Task可以放到同一个Executor中，总计2个Executor被占用；最后看剩下的3个Yellow Task能否分配到5-2=3个Executor中，显然每个Yellow Task对应一个Executor

storm并行度

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原文地址：https://www.cnblogs.com/brainstorm/p/9099714.html