…

storm消息容错机制(ack-fail) 1.介绍 在storm中,可靠的信息处理机制是从spout开始的. 一个提供了可靠的处理机制的spout需要记录他发射出去的tuple,当下游bolt处理tuple或者子tuple失败时spout能够重新发射. Storm通过调用Spout的nextTuple()发送一个tuple.为实现可靠的消息处理,首先要给每个发出的tuple带上唯一的ID,并且将ID作为参数传递给SpoutOutputCollector的emit()方法:collector.e…

Storm学习笔记 - 消息容错机制 文章来自「随笔」 http://jsynk.cn/blog/articles/153.html 1. Storm消息容错机制概念 一个提供了可靠的处理机制的spout需要记录自己emit(发射)的tuple(消息元祖),当下游bolt处理tuple或者子tuple失败时spout能够重新发射. Storm通过调用Spout的nextTuple()发送一个tuple.为实现可靠的消息处理,首先要给每个发出的tuple带上唯一的ID,并且将ID作为参数传递给So…

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,那么具有同样"user-id"的 tuple 会被分到相同的Bolt里的一个task, 而不同的"user-id"则可能会被分配到不同的task. 3. All G…

Storm入门教程 1. Storm基础 Storm Storm主要特点 Storm基本概念 Storm调度器 Storm配置 Guaranteeing Message Processing(消息处理保障机制) Daemon Fault Tolerance(守护线程容错机制) 当worker死掉时会发生什么? 当node死掉时会发生什么? 当Nimbus或者Supervisor daemons死掉时会发生什么? Nimbus是否会出现单独失败的状况? Storm怎样保证数据处理? 理解Storm…

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对应执行一个Topology的子集)worker任务类型,即spout任务.bolt任务两种启动…

Storm入门教程 1. Storm基础 Storm Storm主要特点 Storm基本概念 Storm调度器 Storm配置 Guaranteeing Message Processing(消息处理保障机制) 消息的"完整性处理" 在消息得到完整性处理后或处理失败后会发生什么 Storm 的可靠性 API 在 tuple 可以被重新处理的前提下,如何使应用正确运行 Storm 是以怎样以高效的方式实现可靠性 调整可靠性 Daemon Fault Tolerance(守护线程容错机制)…

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所指定的时间内没有完成处理,那这个tuple就失败了. 二.原理:              acker并不会为每个tuple都分配内存空间来完成跟踪,而是利用了一个非常巧妙的算法,这个算法只需使用恒定的20字节就可以完成整个tuple树的…

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机制的前提有三个: 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anchor tuple…

本文来自8月11日在北京举行的 Flink Meetup会议,分享来自于施晓罡,目前在阿里大数据团队部从事Blink方面的研发,现在主要负责Blink状态管理和容错相关技术的研发.   本文主要内容如下: 有状态的流数据处理: Flink中的状态接口: 状态管理和容错机制实现: 阿里相关工作介绍: 一.有状态的流数据处理   1.1.什么是有状态的计算      计算任务的结果不仅仅依赖于输入,还依赖于它的当前状态,其实大多数的计算都是有状态的计算. 比如wordcount,给一些word,其计…

1.集群节点宕机Nimbus服务器 单点故障,大部分时间是闲置的,在supervisor挂掉时会影响,所以宕机影响不大,重启即可非Nimbus服务器 故障时,该节点上所有Task任务都会超时,Nimbus会将这些Task任务重新分配到其他服务器上运行 2.进程挂掉Worker 挂掉时,Supervisor会重新启动这个进程.如果启动过程中仍然一直失败,并且无法向Nimbus发送心跳,Nimbus会将该Worker重新分配到其他服务器上Supervisor 无状态(所有的状态信息都存放在Zooke…

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所指定的时间内没有完成处理,那这个tuple就失败了. 二.原理: acker并不会为每个tuple都分配内存空间来完成跟踪,而是利用了一个非常巧妙的算法,这个算法只需使用恒定的20字节就可以完成整个tuple树的跟踪. 具体原理: acker对于每个spout-tuple…

一. 容错机制 1.背景 要理解Spark Streaming提供的容错机制,先回忆一下Spark RDD的基础容错语义: 1.RDD,Ressilient Distributed Dataset,是不可变的.确定的.可重新计算的.分布式的数据集.每个RDD都会记住确定好的计算操作的血缘关系, (val lines = sc.textFile(hdfs file); val words = lines.flatMap(); val pairs = words.map(); val wordCou…

本文主要内容如下: 有状态的流数据处理: Flink中的状态接口: 状态管理和容错机制实现: 阿里相关工作介绍: 一.有状态的流数据处理# 1.1.什么是有状态的计算# 计算任务的结果不仅仅依赖于输入,还依赖于它的当前状态,其实大多数的计算都是有状态的计算. 比如wordcount,给一些word,其计算它的count,这是一个很常见的业务场景.count做为输出,在计算的过程中要不断的把输入累加到count上去,那么count就是一个state. 1.2.传统的流计算系统缺少对于程序状态的有效…

[源码解析] 并行分布式框架 Celery 之 容错机制 目录 [源码解析] 并行分布式框架 Celery 之 容错机制 0x00 摘要 0x01 概述 1.1 错误种类 1.2 失败维度 1.3 应对手段 0x02 Worker ---> Broker 通路失效 2.1 Retry 2.1.1 Retry in Celery 2.1.2 Retry in Kombu 2.1.3 Autoretry in Kombu 2.2 Failover 2.2.1 Failover in Celery 2…

Flink 作为新一代基于事件流的.真正意义上的流批一体的大数据处理引擎,正在逐渐得到广大开发者们的青睐.就从我自身的视角看,最近也是在数据团队把一些原本由 Flume.SparkStreaming.Storm 编写的流式作业往 Flink 迁移,它们之间的优劣对比本篇暂不讨论. 近期会总结一些 Flink 的使用经验和原理的理解,本篇先谈谈 Flink 中的状态和容错机制,这也是 Flink 核心能力之一,它支撑着 Flink Failover,甚至在较新的版本中,Flink 的 Querya…

RDD的容错机制 RDD实现了基于Lineage的容错机制.RDD的转换关系,构成了compute chain,可以把这个compute chain认为是RDD之间演化的Lineage.在部分计算结果丢失时,只需要根据这个Lineage重算即可. 图1中,假如RDD2所在的计算作业先计算的话,那么计算完成后RDD1的结果就会被缓存起来.缓存起来的结果会被后续的计算使用.图中的示意是说RDD1的Partition2缓存丢失.如果现在计算RDD3所在的作业,那么它所依赖的Partition0.1.3…

数据流容错机制 该文档翻译自Data Streaming Fault Tolerance,文档描述flink在流式数据流图上的容错机制. ------------------------------------------------------------------------------------------------- 一.介绍 flink提供了可以一致地恢复数据流应用的状态的容错机制,该机制保证即使在错误发生后,反射回数据流记录的程序的状态操作最终仅执行一次.值得注意的是,该保证可…

storm的并发机制 storm计算支持在多台机器上水平扩容,通过将计算切分为多个独立的tasks在集群上并发执行来实现. 一个task可以简单地理解:在集群某节点上运行的一个spout或者bolt实例. topology的组成部分:Nodes(服务器):配置在一个storm集群中的服务器,会执行topology的一部分运算.一个storm集群可以包括一个或者多个工作node; Workers(JVM虚拟机):一个NOde上相互独立运行的JVM进程.每个Node可以配置运行一个或者多个worke…

前言 HDFS(Hadoop Distributed File System)是一个分布式文件系统.它具有高容错性并提供了高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用,它提供了一个高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案. 优点是: 高吞吐量访问:HDFS的每个Block分布在不同的Rack上,在用户访问时,HDFS会计算使用最近和访问量最小的服务器给用户提供.   由于Block在不同的Rack上都有备份,所以不再是单数据访问,所以速度和效率是非常快的.另外HDFS可以并行从服务器集群中…

在前面一章介绍了在.Net Core中如何使用RabbitMQ,至此入门的的部分就完成了,我们内心中一定还有很多疑问:如果多个消费者消费同一个队列怎么办?如果这几个消费者分任务的权重不同怎么办?怎么把同一个队列不同级别的任务分发给不同的消费者?如果消费者异常离线怎么办?不要着急,后面将慢慢解开面纱.我们将结合实际的应用场景来讲解更多的高级用法. 任务分发机制 设想如果把每个消息当做一个任务,生产者把任务发布到RabbitMQ,然后Consumer接收消息处理任务,如果我们发现一个Consumer…

摘自Apache官网 一.State的基本概念 什么叫State?搜了一把叫做状态机制.可以用作以下用途.为了保证 at least once, exactly once,Flink引入了State和Checkpoint 某个task/operator某时刻的中间结果 快照(snapshot) 程序一旦crash,恢复用的 机器学习模型的参数 二.Flink中包含的State Keyed State和Opreator State 1.Keyed State基于KeyedStream的状态.这个状…

1.Elasticsearch 横向扩容以及容错机制http://www.bubuko.com/infodetail-2499254.html 2.HDFS容错机制详解https://www.cnblogs.com/zhangyinhua/p/7681146.html?utm_source=debugrun&utm_medium=referral…

引入 一般来说,分布式数据集的容错性有两种方式:数据检查点和记录数据的更新. 面向大规模数据分析,数据检查点操作成本很高,需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集,而网络带宽往往比内存带宽低得多,同时还需要消耗更多的存储资源. 因此,Spark选择记录更新的方式.但是,如果更新粒度太细太多,那么记录更新成本也不低.因此,RDD只支持粗粒度转换,即只记录单个块上执行的单个操作,然后将创建RDD的一系列变换序列(每个RDD都包含了他是如何由其他RDD变换过来的以及如何重建某一块数据的信息…

写在前面的话:读书破万卷,编码如有神-------------------------------------------------------------------- 参考内容: <Elasticsearch顶尖高手系列-快速入门篇>,中华石杉 -------------------------------------------------------------------- 主要内容包括: 横向扩容 容错机制 ------------------------------------…

假如: 9 shard,3 node Elasticsearch容错机制:master选举,replica容错,数据恢复 最佳分配情况: 这样分配之后,不管其中哪个node 宕机这个es 依然可以提供完整的share 返回: 假如出现了宕机情况: 这时候宕机了第一个: 容错机制: 开始进行master进行选举,重新选择一个master; 担当master的职责:…

http://blog.csdn.net/hongweigg/article/details/52925920 http://m.blog.csdn.net/article/details?id=51137364 <dubbo:reference cluster="failfast" /> 常见容错机制:failover ,failsafe,failfase ,failback,forking,来源于阿里的定义. Failover 失败自动切换 当出现失败,重试其它服务器,…

引入 一般来说,分布式数据集的容错性有两种方式:数据检查点和记录数据的更新. 面向大规模数据分析,数据检查点操作成本非常高,须要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集,而网络带宽往往比内存带宽低得多,同一时候还须要消耗很多其它的存储资源. 因此,Spark选择记录更新的方式.可是,假设更新粒度太细太多,那么记录更新成本也不低.因此.RDD仅仅支持粗粒度转换,即仅仅记录单个块上运行的单个操作,然后将创建RDD的一系列变换序列(每一个RDD都包括了他是怎样由其它RDD变换过来的以及怎样重建…

原文:(六)RabbitMQ消息队列-消息任务分发与消息ACK确认机制(PHP版) 在前面一章介绍了在PHP中如何使用RabbitMQ,至此入门的的部分就完成了,我们内心中一定还有很多疑问:如果多个消费者消费同一个队列怎么办?如果这几个消费者分任务的权重不同怎么办?怎么把同一个队列不同级别的任务分发给不同的消费者?如果消费者异常离线怎么办?不要着急,后面将慢慢解开面纱.我们将结合实际的应用场景来讲解更多的高级用法. 任务分发机制 设想如果把每个消息当做一个任务,生产者把任务发布到RabbitMQ…

Elasticsearch的基础分布式架构 Elasticsearch对复杂分布式机制的透明隐藏特性 Elasticsearch是一套分布式系统,分布式是为了应对大数据量. Elasticsearch隐藏了复杂的分布式机制: 分片:我们之前随随便便就将一些document插入到es集群中去了,我们没有关心过数据是如何进行分配的.数据到哪个shard中去了. 集群发现机制(cluster discovery):如果启动一个新的es进程,那么这个es进程会作为一个node并且发现es集群,然后自动加…