4.  消息不丢失机制 4.1.ack是什么 ack 机制是storm整个技术体系中非常闪亮的一个创新点. 通过Ack机制,spout发送出去的每一条消息,都可以确定是被成功处理或失败处理, 从而可以让开发者采取动作.比如在Meta中,成功被处理,即可更新偏移量,当失败时,重复发送数据. 因此,通过Ack机制,很容易做到保证所有数据均被处理,一条都不漏. 另外需要注意的,当spout触发fail动作时,不会自动重发失败的tuple,需要spout自己重新获取数据,手动重新再发送一次 ack机制即…

======================================= 5.storm的定时器以及与mysql的整合使用 功能需求:实现每五秒钟打印出当前时间,并将发送出来的数据存入到mysql数据库当中. 详见代码. 打包到集群上运行, 打包成jar包,选择4M的那个带依赖的jar包,上传到node02上,所在路径为: /export/stormTickTimeMysql.jar 执行storm命令运行jar包: cd /export/servers/apache-storm-1.1.…

======================================== 3.  storm与hdfs的整合使用 3.1.功能需求: 实现随机发送订单数据,从计算订单的总金额,然后将订单中的数据写入到hdfs永久保存. 详见代码.…

上次课程内容回顾: ConcurrentHashMap是线程安全的,为什么多线程的时候还不好使,为什么还要加static关键字 1.storm的基本介绍:strom是twitter公司开源提供给apache的一个实时处理的框架2.storm的架构模型:主从架构: nimbus:主节点  接收客户端提交的任务,以及任务的分发 supervisor:从节点,主要用于处理nimbus分配的任务3.storm的安装 yaml的配置文件比较严格4.strom的UI管理界面:记得更改ui的端口,默认8088…

ASP.NET MVC深入浅出(被替换)   一. 谈情怀-ASP.NET体系 从事.Net开发以来,最先接触的Web开发框架是Asp.Net WebForm,该框架高度封装,为了隐藏Http的无状态模式,ViewState功不可没,通过的控件的拖拽和绑定,很快就可以搭建出来一个Web项目,其开发速度远胜Java.PHP,当年Web项目并不很重视体验,没有今天响应式,没有各种前端js框架,所以在当年的WebForm,微软是以引以为豪的. 该框架毕竟有时代局限性,随着前端的崛起,随着人们对项目体验…

第3节 hive高级用法:16.hive当中常用的几种数据存储格式对比:17.存储方式与压缩格式相结合:18.总结 hive当中的数据存储格式: 行式存储:textFile sequenceFile 都是行式存储 列式存储:orc parquet 可以使我们的数据压缩的更小,压缩的更快 数据查询的时候尽量不要用select * 只选取我们需要的字段即可 hive的数据存储格式:用的比较多的一种行式存储 : textfile 用的比较多的列式存储: orc parquet 其中orc底层有自带的一…

如何解决短信或者邮件频繁发送的问题:每次发送的时候都先查询数据库记录,看一下有没有给这个人发送消息,上一次发送消息的时间是什么时候,如果发送时间间隔小于半个小时,就不要再发了 ========================================== 6.日志监控告警系统 6.1需求分析: 实现项目中日志监控的功能,需要做到日志监控实时告警,例如系统中出现任何异常,触发任何的告警规则,都可以实时通过短信或者邮件告知相关系统负责人 6.2 案例:实现实时监控文件变化,通过自定义flume…

正在学习storm的大兄弟们,我又来传道授业解惑了,是不是觉得自己会用ack了.好吧,那就让我开始啪啪打你们脸吧. 先说一下ACK机制: 为了保证数据能正确的被处理, 对于spout产生的每一个tuple, storm都会进行跟踪. 这里面涉及到ack/fail的处理,如果一个tuple处理成功是指这个Tuple以及这个Tuple产生的所有Tuple都被成功处理, 会调用spout的ack方法: 如果失败是指这个Tuple或这个Tuple产生的所有Tuple中的某一个tuple处理失败, 则会调…

我们在学习ack机制的时候,我们知道Storm的Bolt有BaseBasicBolt和BaseRichBolt.在BaseBasicBolt中,BasicOutputCollector在emit数据的时候,会自动和输入的tuple相关联,而在execute方法结束的时候那个输入tuple会被自动ack.在使用BaseRichBolt需要在emit数据的时候,显示指定该数据的源tuple要加上第二个参数anchor tuple,以保持tracker链路,即collector.emit(oldTup…

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…