之前對這個的理解有些問題，今天用到有仔細梳理了一遍，記錄一下 首先開啟storm tracker機制的前提是， 1. 在spout emit tuple的時候，要加上第3個參數messageid 2. 在配置中acker數目至少為1 3. 在bolt emit的時候，要加上第二個參數 ...

正在學習storm的大兄弟們，我又來傳道授業解惑了，是不是覺得自己會用ack了。好吧，那就讓我開始啪啪打你們臉吧。 先說一下ACK機制： 　　為了保證數據能正確的被處理, 對於spout產生的每一個tuple, storm都會進行跟蹤。 　　這里面涉及到ack/fail的處理，如果一個 ...

storm消息容錯機制（ack-fail） 1、介紹 在storm中，可靠的信息處理機制是從spout開始的。 一個提供了可靠的處理機制的spout需要記錄他發射出去的tuple，當下游bolt處理tuple或者子tuple失敗時spout能夠重新發射。 Storm通過調用 ...

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

一.Storm的數據分發策略 1. Shuffle Grouping 隨機分組，隨機派發stream里面的tuple，保證每個bolt task接收到的tuple數目大致相同。 輪詢，平均分配 2. Fields Grouping 按字段分組，比如，按"user-id"這個字段來分組 ...

ACK——消息確認機制 　　在實際使用RocketMQ的時候我們並不能保證每次發送的消息都剛好能被消費者一次性正常消費成功，可能會存在需要多次消費才能成功或者一直消費失敗的情況，那作為發送者該做如何處理呢？ 　　為了保證數據不被丟失，RabbitMQ支持消息確認機制，即ack。發送者 ...

ack機制，即producer發送消息的確認機制，會影響到kafka的消息吞吐量和安全可靠性，二者不可兼得，只能平均； ack的取值有三個1、0、-1 ack=0，producer只發送一次消息，無論consumer是否收到； ack=-1，producer發送的消息，只有收到分區內所有副本 ...

一、前述 Storm容錯機制相比其他的大數據組件做的非常不錯。 二、具體原因 結合Storm集群架構圖： 我們的程序提交流程如下： 其中各個組件的作用如下： Nimbus資源調度任務分配接收jar包Supervisor接收nimbus分配的任務啟動、停止自己管理 ...