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 ...

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 ...

轉載請注明原創地址http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/6142356.html Storm 的拓撲有一些特殊的稱為“acker”的任務，這些任務負責跟蹤每個 Spout 發出的 tuple 的 DAG。開啟storm tracker機制的前提 ...

Storm的acker消息確認機制... ack/fail消息確認機制(確保一個tuple被完全處理) 在spout中發射tuple的時候需要同時發送messageid，這樣才相當於開啟了消息確認機制 如果你的topology里面的tuple比較 ...

一、簡介： storm中有一個很重要的特性： 保證發出的每個tuple都會被完整處理。一個tuple被完全處理的意思是： 這個tuple以及由這個tuple所產生的所有的子tuple都被成功處理。 如果任一個消息在timeout所指 ...

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 ...

DRPC是建立在Storm基本概念（Topology、Spout、Bolt、Stream等）之上的高層抽象，個人理解它的目標是在Storm 集群之上提供一種分布式的RPC框架，以便能夠利用Storm快速的實現RPC請求的分布式計算過程，即發起一次RPC請求，多個worker計算節點參與計算，最后 ...

簡單介紹下flink、spark和storm的backpressure機制。 1、storm 反壓 實現原理 Storm 是通過監控 Bolt 中的接收隊列負載情況來實現反壓： 如果一個executor發現recv queue負載超過高水位值（high watermark）就會通知反 ...