之前对这个的理解有些问题，今天用到有仔细梳理了一遍，记录一下 首先开启storm tracker机制的前提是， 1. 在spout emit tuple的时候，要加上第3个参数messageid 2. 在配置中acker数目至少为1 3. 在bolt emit的时候，要加上第二个参数 ...

正在学习storm的大兄弟们，我又来传道授业解惑了，是不是觉得自己会用ack了。好吧，那就让我开始啪啪打你们脸吧。 先说一下ACK机制： 　　为了保证数据能正确的被处理, 对于spout产生的每一个tuple, storm都会进行跟踪。 　　这里面涉及到ack/fail的处理，如果一个 ...

storm消息容错机制（ack-fail） 1、介绍 在storm中，可靠的信息处理机制是从spout开始的。 一个提供了可靠的处理机制的spout需要记录他发射出去的tuple，当下游bolt处理tuple或者子tuple失败时spout能够重新发射。 Storm通过调用 ...

https://github.com/wurstmeister/storm-kafka-0.8-plus http://blog.csdn.net/xeseo/article/details/18615761 准备，一些相关类 GlobalPartitionInformation ...

一.Storm的数据分发策略 1. Shuffle Grouping 随机分组，随机派发stream里面的tuple，保证每个bolt task接收到的tuple数目大致相同。 轮询，平均分配 2. Fields Grouping 按字段分组，比如，按"user-id"这个字段来分组 ...

ACK——消息确认机制 　　在实际使用RocketMQ的时候我们并不能保证每次发送的消息都刚好能被消费者一次性正常消费成功，可能会存在需要多次消费才能成功或者一直消费失败的情况，那作为发送者该做如何处理呢？ 　　为了保证数据不被丢失，RabbitMQ支持消息确认机制，即ack。发送者 ...

ack机制，即producer发送消息的确认机制，会影响到kafka的消息吞吐量和安全可靠性，二者不可兼得，只能平均； ack的取值有三个1、0、-1 ack=0，producer只发送一次消息，无论consumer是否收到； ack=-1，producer发送的消息，只有收到分区内所有副本 ...

一、前述 Storm容错机制相比其他的大数据组件做的非常不错。 二、具体原因 结合Storm集群架构图： 我们的程序提交流程如下： 其中各个组件的作用如下： Nimbus资源调度任务分配接收jar包Supervisor接收nimbus分配的任务启动、停止自己管理 ...