一.简介 如果在消息处理过程中出了一些异常,Storm 会重新安排这个出问题的 topology.Storm 保证一个 topology 永远运行(除非你显式杀掉这个 topology) . 当然,如果 topology 中存储了中间状态,那么当 topology 重新被 Storm 启动的时候,需要应用自己处理中间状态的恢复 二.集群的各级容错 1. 任务级失败 bolt 任务失败.此时,acker 中所有与此 bolt 任务关联的消息都会因为超时而失败,对应 spout 的 fail 方法将…

1.storm介绍         storm是一种用于事件流处理的分布式计算框架,它是有BackType公司开发的一个项目,于2014年9月加入了Apahche孵化器计划并成为其旗下的顶级项目之一.Storm可以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算,Storm用于实时处理,就好比 Hadoop 用于批处理.Storm保证每个消息都会得到处理,而且它很快--在一个小集群中,每秒可以处理数以百万计的消息.更棒的是你可以使用任意编程语言来做开发.storm源码:githup storm特…

一.Nimbus Nimbus既需要在Zookeeper中创建元数据,也需要从Zookeeper中获取元数据. 如上图箭头1所示: 1.对于路径a,Nimbus只会创建路径,不会设置数据,数据是稍后由Worker设置的. 2.对于路基b和c,Nimbus在创建她们的时候就会设置数据. 3.路径a和b只有在提交新的Topology时才会创建,且b中的数据设置好以后就不会再变化:c在第一次为该Topology进行任务分配的时候会创建,若任务分配计划有变,Nimbus会更新它内容. 如上图箭头2所示:…

这是2种不同的架构. 他们的区别是SparkStreaming的吞吐量非常高,秒级准实时处理,Storm是容错性非常高,毫秒级实时处理 解释:sparkStreaming是一次处理某个间隔的数据,比如5秒内的数据,批量处理,所以吞吐量高. Storm是来一条处理一条,所以速度快,不存在丢失数据 应用场景:对于数据非常重要不能丢失数据的,不能有延迟的,比如股票,金融之类场景的使用Storm 对于没那么高精度,但是要处理大量的数据,可以用sparkSremaing…

 ——本文讲解了Storm故障容忍性(Fault-Tolerance)的设计细节:当Worker.节点.Nimbus或者Supervisor出现故障时是如何实现故障容忍性,以及Nimbus是否存在单点故障问题. 当一个Worker挂了会怎样? When a worker dies, the supervisor will restart it. If it continuously fails on startup and is unable to heartbeat to Nimbus, Ni…

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…

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…

自己的思考: 1.接收任务到任务的分发和协调   nimbus.supervisor.zookeeper 2.高容错性                            各个组件都是无状态的,状态要自己去处理 3.消息                                 消息在流式框架的作用和可靠性处理,消息可靠处理的原理 4.事务消息                            1.finishbatch    2.commit的强顺序性   3.事务性spout分为…

一 storm 相关术语 . Nimbus storm 集群主节点,负责资源分配和任务调度.(相当于namenode) . supervisor storm集群工作节点,接受Nimbu分配任务,管理worker .worker supervisor 下的工作进程,具体任务执行,一个worker通常对应一个jvm task worker下的工作线程,.8版本之后表示逻辑线程. topology 实时计算逻辑,计算拓扑,由spout 和bolt 组成的图形结构 .spout storm 编程模型中的…

一.前言 为了运行summingbird demo,笔者走了很多的弯路,并且在国内基本上是查阅不到任何的资料,耗时很久才搞定了demo的运行.真的是一把辛酸泪,有兴趣想要研究summingbird的园友且听笔者一一道来,大体可以将summingbird理解为Storm + Hadoop. 二.大数据处理快速预览 大数据时代的来临,将大数据处理分为了批量处理与实时处理两个方向,批量处理的优势在于容错性好,因为数据时先存在本地或者是分布式的进行存储,可以重复对数据进行处理,劣势在于速度慢,要等到数据…