Storm（三）Storm的原理机制
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 ...
原文：【Storm篇】--Storm 容错机制
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 停止自己管理的worker进程 当前supervisor上worker数量由配置文件设定 Worker运行具体处理运算组件的进程 每个Worker对应 ...
2018-01-25 22:56 0 1324 推荐指数：
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Storm容错和高可用
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storm的acker机制理解
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 ...
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一、前述 Storm由数源泉spout到bolt时，可以选择分组策略，实现对spout发出的数据的分发。对多个并行度的时候有用。 二、具体原理 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 ...
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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 ...