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 ...

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 ...

Watermark作用 在解释storm的window之前先说明一下watermark原理。 Watermark中文翻译为水位线更为恰当。 顺序的数据从源头开始发送到到操作，中间过程肯定会出现数据乱序情况，比如网络原因，数据并发发送等。如何区分乱序的数据和正常的数据，就引申出了 ...

参考链接：https://blog.csdn.net/u013332124/article/details/79682782 Storm 是一个分布式的，可靠的，容错的数据流处理系统。下面我将分别从storm的整体架构以及部分原理进行讲解。 一、基本的概念 storm中服务器节点分为主节点 ...

问题导读：1.hadoop有master与slave，Storm与之对应的节点是什么？2.Storm控制节点上面运行一个后台程序被称之为什么？3.Supervisor的作用是什么？4.Topology与Worker之间的关系是什么？5.Nimbus和Supervisor之间的所有协调工作 ...

storm 架构与原理 1 storm简介 1.1 storm是什么 如果只用一句话来描述 storm 是什么的话：分布式 && 实时 计算系统。按照作者 Nathan Marz 的说法，storm对于实时计算的意义类似于hadoop对于批处理的意义 ...