Storm系列三: Storm消息可靠性保障 在上一篇 Storm系列二: Storm拓扑设计 中我们已经设计了一个稍微复杂一点的拓扑. 而本篇就是在上一篇的基础上再做出一定的调整. 在这里先大概提一下上一篇的业务逻辑, 我们会不断收到来自前端的消息,消息包含消息的发送时间,消息内容,结束标识, 消息的发送者, SessionId等其他信息, 我们需要做的事情是当接收到消息之后,根据SessionId判断是否属于同一消息, 如果是的话将内容拼接, 如果结束标识为 true, 表示会话已结束,则存…

概念,见博客 Storm概念学习系列之storm的可靠性  什么业务场景需要storm可靠性的ACK确认机制? 答:想要保住数据不丢,或者保住数据总是被处理.即若没被处理的,得让我们知道. public void nextTuple() { num++; System.out.println("spout:"+num); int messageid = num; //开启消息确认机制,就是在发送数据的时候发送一个messageid,一般情况下,messageid可以理解为mysql数据…

这个概念,对于理解storm很有必要. 1.worker进程死掉 worker是真实存在的.可以jps查看. 正是因为有了storm的可靠性,所以storm会重新启动一个新的worker进程. 2.supervisor进程死掉 不会影响之前已经提交的topology的执行,只是后期不能再想这个节点分配任务罢了. 3.nimbus进程死掉 不会影响之前已经提交的topology的执行,只是后期不能再想这个节点分配任务罢了. 4.节点宕机 5.ack/fail消息确认机制 见博客 Storm编程入门…

消息确认机制: 在数据发送的过程中可能会数据丢失导致没能接收到,spout有个超时时间(默认是30S),如果30S过去了还是没有接收到数据,也认为是处理失败. 运行结果都是处理成功 参考代码StormTopologyAcker.java package yehua.storm; import java.util.Map; import org.apache.storm.Config; import org.apache.storm.LocalCluster; import org.apache.…

对于Storm,它有一个很重要的特性:“Guarantee no data loss” ——可靠性 很显然,要做到这个特性,必须要track每个data的去向和结果.Storm是如何做到的呢——acker机制. 先概括下acker所参与的工作流程: Spout创建一个新的Tuple时,会发一个消息通知acker去跟踪: Bolt在处理Tuple成功或失败后,也会发一个消息通知acker: acker会找到发射该Tuple的Spout,回调其ack或fail方法. 我们说RichBolt和Basi…

转自http://blog.csdn.net/zhangzhebjut/article/details/38467145 一 可靠性简介 Storm的可靠性是指Storm会告知用户每一个消息单元是否在一个指定的时间(timeout)内被完全处理.完全处理的意思是该MessageId绑定的源Tuple以及由该源Tuple衍生的所有Tuple都经过了Topology中每一个应该到达的Bolt的处理. 注: timetout 可以通过Config.TOPOLOGY_MESSAGE_TIMEOUT_SE…

4.1 简介 storm可以确保spout发送出来的每个消息都会被完整的处理.本章将会描述storm体系是如何达到这个目标的,并将会详述开发者应该如何使用storm的这些机制来实现数据的可靠处理. 4.2 理解消息被完整处理 TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder(); builder.setSpout("sentences", new KestrelSpout("kestrel.backtype.com", 22…

作者:Jack47 PS:如果喜欢我写的文章,欢迎关注我的微信公众账号程序员杰克,两边的文章会同步,也可以添加我的RSS订阅源. 本文主要翻译自Storm官方文档Guaranteeing message processing,但我觉得官方文档写的有些随意,啰嗦,所以做了一些修改,里面的配图自己重新画了,能够更加贴切的表达意思. 内容简介 Storm可以保证从Spout发出的每个消息都能被完全处理.Storm的可靠性机制是完全分布式的(distributed),可伸缩的(scalable),容错的…

作者:Jack47 PS:如果喜欢我写的文章,欢迎关注我的微信公众账号程序员杰克,两边的文章会同步,也可以添加我的RSS订阅源. 内容简介 本文是Storm系列之一,介绍了Storm的起源,Storm作者的八卦,Storm的特点和Storm模型的基本原理,着重介绍了Storm中的基本概念(Spout, Bolt, Stream, Tuple等)和对应的编程接口,可以作为Storm的入门文档来阅读. 八卦 之前的技术文章都写的有点一板一眼,太正经了.今天在文章正式开始前,跟大家八卦一下Storm的…

1.hadoop有master与slave,Storm与之对应的节点是什么? 2.Storm控制节点上面运行一个后台程序被称之为什么? 3.Supervisor的作用是什么? 4.Topology与Worker之间的关系是什么? 5.Nimbus和Supervisor之间的所有协调工作有master来完成,还是Zookeeper集群完成? 6.storm稳定的原因是什么? 7.如何运行Topology? strom jar all-your-code.jar backtype.storm.MyT…