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giugno 23, 2018

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스톰 1.0에 도입 된 리소스 인식 스케줄러는 클러스터에서 사용할 수 있는 메모리 (힙 및 오프 힙)와 CPU 리소스를 모두 고려 하는 스케줄러 구현을 추가 했습니다. 폭풍 1.1.0에서 RAS 알고리즘은 클러스터 리소스 사용률을 획기적으로 개선 하 고 일정 전략에 랙 인식 기능이 도입 되었습니다. 더 나은 지원 기계 학습 사용 케이스에, 폭풍우는 지금 일반 pmml 놀이 쇠를 통해 topolices에 있는 pmml 모형을 실행 하기를 위한 지원을 포함 한다. 를 사용 하면 사용자가 모델, 원시 입력 및 결과 스트림과 출력 필드를 지정할 수 있습니다. 런타임에 볼트가 들어오는 원시 데이터를 처리 하 고 지정 된 입력으로 모델을 실행 하며 예측 된 필드 및 출력 필드에 대 한 점수가 있는 튜플을 출력 합니다. 사용자가 아마존의 kinesis 서비스와 통합을 찾고 들어, 스톰 1.1.0 지금은 kinesis에서 소비 메시지 스트림을 위한 오 르네가 포함 되어 있습니다. 폭풍우의 외부 시스템 통합 분 대의 대부분 같이, kinesis 주 둥이는 간단한 공용 영역을 제공 한다 (recortoluplemapper) kinesis 메시지가 폭풍우 튜플으로 번역 되는 방법 통제를 위해. 주 둥 이와 추가 인터페이스를 제공 합니다 (failedmessageryhandler) 사용자가 주 둥 이와 실패 처리 논리를 사용자 지정할 수 있습니다. 스톰의 hdfs 통합은 이제 지속적으로 hdfs 파일 시스템에서 데이터를 스트림 오 르네가 포함 되어 있습니다. 스톰의 hdfs 오 르네 새 파일에 대 한 구성 가능한 디렉터리를 모니터링 하 고 해당 데이터를 토폴로지에 공급 합니다. 배출구가 파일 처리를 완료 하면 구성 된 아카이브 디렉토리로 이동 합니다.

파일이 손상 되었거나 그렇지 않으면 processable 경우 해당 파일은 특정 디렉터리로 이동 됩니다. 오 르네의 병렬은 각 파일을 보장 잠금 메커니즘을 통해 가능 하 게 됩니다 “소유” 단일 주 둥이 인스턴스에 의해. hdfs 주 둥이는 Kerberos 인증으로 보호 되는 hdfs 인스턴스에 연결을 지원 합니다. 스톰의 pmml 지원에 대 한 자세한 내용은 여기에서 찾을 수 있습니다. 카프카에 대 한 전통적인 지원 이외에도 버전 0.8/0.9 카프카 간단한 소비자를 기반으로, 폭풍은 카프카 0.10에 대 한 지원을 포함 하 고 나중에 새로운 카프카 소비자 API를 기반으로. Kafka 0.10와 최신 버전을 가진 폭풍우의 통합은 높게 가동 가능 하다 확장 가능한, 몇몇의 특징 다음을 포함 한다: 폭풍우의 이전 버전에서는 일반적으로 음영 “동네 짱 항아리에 모든 토폴로지 의존성을 포함 하는 데 필요한” 또는 그들을 사용할 수 있도록 함으로써 스톰의 클래스 경로. 스톰 1.1.0에서 스톰 jar 명령은 이제 토폴로지 제출 시 추가 의존성 jar를 업로드 하는 옵션을 포함 한다. -항아리 커맨드 라인 옵션은 사용자가 업로드 로컬 jar 파일을 지정할 수 있습니다.

또는 스톰 jar 명령은 Maven 좌표로 추가 jar 파일 의존성을 지정 하기 위한–아티팩트 옵션을 제공 한다. 마지막으로 maven 중앙 외부의 maven 아티팩트에 대해서는–artiftrepository 옵션을 사용 하 여 사용자가 종속성 확인을 위한 추가 저장소를 지정할 수 있다. 드루 이드는 실시간 분석 사용 사례에 대 한 확장 가능한 고성능 열 중심의 분산 데이터 저장소입니다. 스톰 1.1.0은 사제 데이터 저장소로 데이터를 스트리밍하는 폭풍 볼트와 트라이던트 상태 구현을 소개 합니다. flux는 사용자가 스톰 토폴로지를 선언적으로 정의 하 고 토폴로지 구성 요소에서 하드 코딩 구성 값을 피할 수 있는 프레임 워크 및 유틸리티 집합입니다. 스톰 1.1.0 플럭스 프레임 워크에 다음과 같은 향상 된 기능을 소개 합니다: 스톰 1.1.0은 사용자가 뿐만 아니라 외부 시스템 및 apache와 같은 데이터 저장소를 업데이 트 스트리밍 데이터를 통해 sql 쿼리를 실행할 수 있는 아파치 calcite에 의해 제공 네이티브 스트리밍 sql을 지원 하이브. sql 기반 토폴로지를 배포 하려면 사용자는 텍스트 파일에 sql 쿼리를 정의 하 고 스톰 sql 명령을 사용 하 여 결과 토폴로지를 스톰 클러스터에 제출 합니다. 무대 뒤에서 폭풍은 SQL을 Trident 토폴로지로 컴파일하고 클러스터에서 실행 합니다.