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 ...

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 ...

转载请注明原创地址http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/6142356.html Storm 的拓扑有一些特殊的称为“acker”的任务，这些任务负责跟踪每个 Spout 发出的 tuple 的 DAG。开启storm tracker机制的前提 ...

Storm的acker消息确认机制... ack/fail消息确认机制(确保一个tuple被完全处理) 在spout中发射tuple的时候需要同时发送messageid，这样才相当于开启了消息确认机制 如果你的topology里面的tuple比较 ...

一、简介： storm中有一个很重要的特性： 保证发出的每个tuple都会被完整处理。一个tuple被完全处理的意思是： 这个tuple以及由这个tuple所产生的所有的子tuple都被成功处理。 如果任一个消息在timeout所指 ...

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 ...

DRPC是建立在Storm基本概念（Topology、Spout、Bolt、Stream等）之上的高层抽象，个人理解它的目标是在Storm 集群之上提供一种分布式的RPC框架，以便能够利用Storm快速的实现RPC请求的分布式计算过程，即发起一次RPC请求，多个worker计算节点参与计算，最后 ...

简单介绍下flink、spark和storm的backpressure机制。 1、storm 反压 实现原理 Storm 是通过监控 Bolt 中的接收队列负载情况来实现反压： 如果一个executor发现recv queue负载超过高水位值（high watermark）就会通知反 ...