背景 本篇看看storm是通过什么机制来保证消息至少处理一次的语义的. storm中的一些原语 要说明上面的问题,得先了解storm中的一些原语,比方: tuple和message 在storm中,消息是通过tuple来抽象表示的.每一个tuple知道它从哪里来,应往哪里去,包括了其在tuple-tree(假设是anchored的话)或者DAG中的位置.等等信息. spout spout充当了tuple的发送源,spout通过和其他消息源,比方kafka交互,将消息封装为tuple,发送到流的下…

storm中的一些原语: 要说明上面的问题,得先了解storm中的一些原语,比如: tuple和messagetuple:在storm中,消息是通过tuple来抽象表示的,每个tuple知道它从哪里来,应往哪里去,包含了其在tuple-tree(如果是anchored的话)或者DAG中的位置,等等信息. spoutspout充当了tuple的发送源,spout通过和其它消息源,比如kafka交互,将消息封装为tuple,发送到流的下游. boltbolt是tuple的实际处理单元,通过从spou…

背景 前期收到的问题: 1.在Topology中我们可以指定spout.bolt的并行度,在提交Topology时Storm如何将spout.bolt自动发布到每个服务器并且控制服务的CPU.磁盘等资源的? 2.Storm处理消息时会根据Topology生成一棵消息树,Storm如何跟踪每个消息.如何保证消息不丢失以及如何实现重发消息机制? 本篇看看storm是通过什么机制来保证消息至少处理一次的语义的,并回答第2个问题. storm中的一些原语 要说明上面的问题,得先了解storm中的一些原语…

背景 前期收到的问题: 1.在Topology中我们可以指定spout.bolt的并行度,在提交Topology时Storm如何将spout.bolt自动发布到每个服务器并且控制服务的CPU.磁盘等资源的? 2.Storm处理消息时会根据Topology生成一棵消息树,Storm如何跟踪每个消息.如何保证消息不丢失以及如何实现重发消息机制? 上篇:storm是如何保证at least once语义的 回答了第2个问题. 本篇来建立一个基本的背景,来大概看下构成storm流式计算能力的一些基础框架…

Storm介绍 Storm是由Twitter开源的分布式.高容错的实时处理系统,它的出现令持续不断的流计算变得容易,弥补了Hadoop批处理所不能满足的实时要求.Storm常用于在实时分析.在线机器学习.持续计算.分布式远程调用和ETL等领域. 在Storm的集群里面有两种节点:控制节点(Master Node)和工作节点(Worker Node).控制节点上面运行一个名为Nimbus的进程,它用于资源分配和状态监控:每个工作节点上面运行一个Supervisor的进程,它会监听分配给它所在机器的…

storm 通过 trident保证了对消息提供不同的级别.beast effort,at least once, exactly once. 一个tuple 从spout流出,可能会导致大量的tuple被创建.如下面的单词统计 TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder(); builder.setSpout("sentences", new KestrelSpout("kestrel.backtype.com",…

1.背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架.其中 Apache Storm(以下简称"Storm")在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用(可参考 Storm 的 可靠性保证测试),有管理平台.常用 API 和相应的文档,大量实时作业基于 Storm 构建.而 Apache Flink(以下简称"Flink")在近期倍受关注,具有高吞吐.低延迟.高可靠和精确计算等 特性,对事件窗口有很好的支持,目…

storm简介 Storm是一个分布式实时流式计算平台,支持水平扩展,通过追加机器就能提供并发数进而提高处理能力:同时具备自动容错机制,能自动处理进程.机器.网络等异常. 它可以很方便地对流式数据进行实时处理和分析,能运用在实时分析.在线数据挖掘.持续计算以及分布式 RPC 等场景下.Storm 的实时性可以使得数据从收集到处理展示在秒级别内完成,从而为业务方决策提供实时的数据支持. storm vs spark streaming storm适用场景 需要纯实时,不能忍受1秒以上延迟的场景下使…

作者: 大圆那些事 | 文章可以转载,请以超链接形式标明文章原始出处和作者信息 网址: http://www.cnblogs.com/panfeng412/archive/2012/11/30/how-to-install-and-deploy-storm-cluster.html 本文以Twitter Storm官方Wiki为基础,详细描述如何快速搭建一个Storm集群,其中,项目实践中遇到的问题及经验总结,在相应章节以“注意事项”的形式给出. 1. Storm集群组件 Storm集群中包含两…

前言spark与hadoop的比较我就不多说了,除了对硬件的要求稍高,spark应该是完胜hadoop(Map/Reduce)的.storm与spark都可以用于流计算,但storm对应的场景是毫秒级的统计与计算,而spark(stream)对应的是秒级的.这是主要的差别.一般很少有对实时要求那么高的场景(哪怕是在电信领域),如果统计与计算的周期是秒级的话,spark的性能是要优于storm的. Storm风暴和Spark Streaming火花流都是分布式流处理的开源框架.这里将它们进行比较并…