一 可靠性简单介绍                    Storm的可靠性是指Storm会告知用户每个消息单元是否在一个指定的时间(timeout)内被全然处理. 全然处理的意思是该MessageId绑定的源Tuple以及由该源Tuple衍生的全部Tuple都经过了Topology中每个应该到达的Bolt的处理. 注: timetout 能够通过Config.TOPOLOGY_MESSAGE_TIMEOUT_SECS 来指定        Storm中的每个Topology中都包括有一个Ack…

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…

一.任务执行及通信的单元 Storm中关于任务执行及通信的三个概念:Worker(进程).Executor(线程)和Task(Spout.Bolt) 1.  一个worker进程执行的是一个Topology的子集(不会出现一个worker进程为多个Topology服务),一个worker进程会启动一个或多个executor线程来执行一个topology的component(Spout或Bolt),因此,一个运行中的topology就是由集群中多台物理机上的多个worker进程组成的: 2.  E…

JMS消息可靠机制 ActiveMQ消息签收机制: 客戶端成功接收一条消息的标志是一条消息被签收,成功应答. 消息的签收情形分两种: 1.带事务的session 如果session带有事务,并且事务成功提交,则消息被自动签收.如果事务回滚,则消息会被再次传送. 2.不带事务的session 不带事务的session的签收方式,取决于session的配置. Activemq支持以下三种模式: Session.AUTO_ACKNOWLEDGE  消息自动签收 Session.CLIENT_ACKNO…

一:介绍 1.介绍 默认情况是,Spout每获取一条数据,封装后发送给后面的组件,不再管后面是否处理完成或成功接收,不再考虑. 这种的情况是不用太精确,没有启用可靠性消息机制. 2.方面的体现 spout组件 bolt组件 ack机制 二:Spout组件 1.发送Tuple,给每个tuple设置一个msgId(用来标识.追踪) 重载emit()方法. 2.使用内存缓存已经发射过的tuple 首先新建缓存 在open中初始化缓存 保存到缓存 3.ack方法(成功) 如果消息发送成功后的处理 4.f…

本文可作为 <<Storm-分布式实时计算模式>>一书1.4节的读书笔记 在Storm中,一个task就可以理解为在集群中某个节点上运行的一个spout或者bolt实例. 记住一个task是一个实例. 实例明白吧 Class Person 是一个类, persona,personb都是Person的一个实例. 在集群运行运行中,topology主要有四个组成部分. 他们从低到高分别是task(bolt/spout实例),Executor(线程),Workers(JVM虚拟机),No…

1. 开发背景 现有开源缓存代理中间件有twemproxy.codis等,其中twemproxy为单进程单线程模型,只支持memcache单机版和redis单机版,都不支持集群版功能. 由于twemproxy无法利用多核特性,因此性能低下,短连接QPS大约为3W,长连接QPS大约为13W,同时某些场景时延抖动厉害. 为了适应公有云平台上业务方的高并发需求,因此决定借助于twemproxy来做二次开发,把nginx的高性能.高可靠.高并发机制引入到twemproxy中,通过master+多work…

Worker间的通信:经常需要通过网络跨节点进行,Storm使用ZeroMQ或Netty(0.9以后默认使用)作为进程间通信的消息框架. Worker进程内部通信:不同worker的thread通信使用LMAX Disruptor来完成. 不同topologey之间的通信:Storm不负责,需要自己想办法实现,例如使用kafka等: 1.worker进程间的通信 worker进程间消息传递机制,消息的接收和处理的大概流程见下图: 对于worker进程来说,为了管理流入和传出的消息,每个worke…

1. 开发背景 现有开源缓存代理中间件有twemproxy.codis等,其中twemproxy为单进程单线程模型,只支持memcache单机版和redis单机版,都不支持集群版功能. 由于twemproxy无法利用多核特性,因此性能低下,短连接QPS大约为3W,长连接QPS大约为13W,同时某些场景时延抖动厉害. 为了适应公有云平台上业务方的高并发需求,因此决定借助于twemproxy来做二次开发,把nginx的高性能.高可靠.高并发机制引入到twemproxy中,通过master+多work…

1. 开发背景 现有开源缓存代理中间件有twemproxy.codis等,其中twemproxy为单进程单线程模型,只支持memcache单机版和redis单机版,都不支持集群版功能. 由于twemproxy无法利用多核特性,因此性能低下,短连接QPS大约为3W,长连接QPS大约为13W,同时某些场景时延抖动厉害. 为了适应公有云平台上业务方的高并发需求,因此决定借助于twemproxy来做二次开发,把nginx的高性能.高可靠.高并发机制引入到twemproxy中,通过master+多work…

一.storm的并发 (1)Workers(JVMs):在一个物理节点上可以运行一个或多个独立的JVM进程.一个Topology可以包含一个或多个worker(并行的跑在不同的物理机上),所以worker process就是执行一个topology的子集, 并且worker只能对应于一个topology (2)Executors(threads):在一个workerJVM进程中运行着多个Java线程.一个executor线程可以执行一个或多个tasks.但一般默认每个executor只执行一个t…

一.前述 为了提高Storm的并行能力,通常需要设置并行. 二.具体原理 1. Storm并行分为几个方面: Worker – 进程一个Topology拓扑会包含一个或多个Worker(每个Worker进程只能从属于一个特定的Topology)这些Worker进程会并行跑在集群中不同的服务器上,即一个Topology拓扑其实是由并行运行在Storm集群中多台服务器上的进程所组成 Executor – 线程Executor是由Worker进程中生成的一个线程每个Worker进程中会运行拓扑当中的一…

接着上一篇,既然已经有了手动ack.confirm机制.return机制,还不够吗? 以下博文转自https://www.jianshu.com/p/6579e48d18ae和https://my.oschina.net/u/3523423/blog/1620885 本以为这样的实现基本是没有问题的.但是前段时间做了一个性能压力测试,但是发现在使用rabbitTemplate时,会有一定的丢数据问题. 当时的场景是用30个线程,无间隔的向rabbitmq发送数据,但是当运行一段时间后发现,会出现…

ActiveMQ消息签收机制: 客戶端成功接收一条消息的标志是一条消息被签收,成功应答. 消息的签收情形分两种: 1.带事务的session 如果session带有事务,并且事务成功提交,则消息被自动签收.如果事务回滚,则消息会被再次传送. 2.不带事务的session 不带事务的session的签收方式,取决于session的配置. Activemq支持一下三種模式: Session.AUTO_ACKNOWLEDGE  消息自动签收 Session.CLIENT_ACKNOWLEDGE  客戶…

摘要: 在Hadoop生态圈中,针对大数据进行批量计算时,通常需要一个或者多个MapReduce作业来完成,但这种批量计算方式是满足不了对实时性要求高的场景.那Storm是怎么做到的呢? 博主福利 给大家赠送一套hadoop视频课程 授课老师是百度 hadoop 核心架构师 内容包括hadoop入门.hadoop生态架构以及大型hadoop商业实战案例. 讲的很细致, MapReduce 就讲了 15 个小时. 学完后可以胜任 hadoop 的开发工作,很多人学的这个课程找到的工作. (包括指导…

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…

转自:http://www.cnblogs.com/fxjwind/p/3806404.html 之前对这个的理解有些问题,今天用到有仔细梳理了一遍,记录一下 首先开启storm tracker机制的前提是, 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,以保持tracker链路 流程, 1. 当tuple具有messageid时,spout会把…

该文档为实实在在的原创文档,转载请注明: http://blog.sina.com.cn/s/blog_8c243ea30101k0k1.html 类型 详细 备注 该文档是群里几个朋友在storm实战中遇到的一些问题,及其对应解决办法.     相关描述 ²  其他相关文档请参考新浪博客http://blog.sina.com.cn/huangchongyuan ²  有任何其他想法,可以邮件874450476@qq.com ² 文档及相关资料下载请个人360云盘http://yunpan.c…

该文档为实实在在的原创文档,转载请注明: http://blog.sina.com.cn/s/blog_8c243ea30101k0k1.html 类型 详细 备注 该文档是群里几个朋友在storm实战中遇到的一些问题,及其对应解决办法. 相关描述 ²  其他相关文档请参考新浪博客http://blog.sina.com.cn/huangchongyuan ²  有任何其他想法, 可以邮件874450476@qq.com ²  文档及相关资料下载请 个人 360 云盘http://yunpan.…

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) 理解Storm拓扑的并行 Tutorial Local模式 在生产环境中运行Topologies Storm Storm是一个免费开源的分布式实时计算系统.Storm令无边界的流数据计算变得容易,弥补了Hadoop批处理所…

承接之前的博:亿级流量场景下,大型缓存架构设计实现 续写本博客: ****************** start: 接下来,我们是要讲解商品详情页缓存架构,缓存预热和解决方案,缓存预热可能导致整个系统崩溃的问题以及解决方案: 缓存--->热: 预热:热数据 解决方案中和架构设计中,会引入大数据的实时计算技术---> storm: 为什么引入这storm,必须是storm吗,我们后面面去讲解那个解决方案的时候再说: 为什么引入storm: 因为一些热点数据相关的一些实时处理方案,比如快速预热,…

作者:jiangzz 电话:15652034180 微信:jiangzz_wx 微信公众账号:jiangzz_wy 背景介绍 流计算:将大规模流动数据在不断变化的运动过程中实现数据的实时分析,捕捉到可能有用的信息,并把结果发送到下一计算节点. 主流流计算框架:Kafka Streaming.Apache Storm.Spark Streaming.Flink DataStream等. Kafka Streaming:是一套基于Kafka-Streaming库的一套流计算工具jar包,具有简单容易…

1. 离线计算是什么? 离线计算:批量获取数据.批量传输数据.周期性批量计算数据.数据展示 代表技术:Sqoop批量导入数据.HDFS批量存储数据.MapReduce批量计算数据.Hive批量计算数据.Azkaban任务调度. 2. 流式计算是什么? 流式计算:数据实时产生.数据实时传输.数据实时计算.实时展示 代表技术:Flume实时获取数据.Kafka/metaq实时数据存储.Storm/JStorm实时数据计算.Redis实时结果缓存.持久化存储(mysql). 3. storm核心组件和…

https://www.cnblogs.com/yaohaitao/p/5703288.html  Spark Streaming与Storm的应用场景 对于Storm来说:1.建议在那种需要纯实时,不能忍受1秒以上延迟的场景下使用,比如实时金融系统,要求纯实时进行金融交易和分析2.此外,如果对于实时计算的功能中,要求可靠的事务机制和可靠性机制,即数据的处理完全精准,一条也不能多,一条也不能少,也可以考虑使用Storm3.如果还需要针对高峰低峰时间段,动态调整实时计算程序的并行度,以最大限度利用…

1. Storm程序的并发机制 1.1 概念 Workers (JVMs): 在一个物理节点上可以运行一个或多个独立的JVM 进程.一个Topology可以包含一个或多个worker(并行的跑在不同的物理机上), 所以worker process就是执行一个topology的子集, 并且worker只能对应于一个topology  Executors (threads): 在一个worker JVM进程中运行着多个Java线程.一个executor线程可以执行一个或多个tasks.但一般默认每个…

准备工作 这个教程使用storm-starter项目里面的例子.我推荐你们下载这个项目的代码并且跟着教程一起做.先读一下:配置storm开发环境和新建一个strom项目这两篇文章把你的机器设置好. 一个Storm集群的基本组件 storm的集群表面上看和hadoop的集群非常像.但是在Hadoop上面你运行的是MapReduce的Job, 而在Storm上面你运行的是Topology.它们是非常不一样的 — 一个关键的区别是: 一个MapReduce Job最终会结束, 而一个Topology运…

该文档为实实在在的原创文档,转载请注明: http://blog.sina.com.cn/s/blog_8c243ea30101k0k1.html 类型 详细 备注 该文档是群里几个朋友在storm实战中遇到的一些问题,及其对应解决办法.     相关描述   其他相关文档请参考新浪博客http://blog.sina.com.cn/huangchongyuan   有任何其他想法,[url=mailto:%E5%8F%AF%E4%BB%A5%E9%82%AE%E4%BB%B6874450476…

大数据也是构建各类系统的时候一种全新的思维,以及架构理念,比如Storm,Hive,Spark,ZooKeeper,HBase,Elasticsearch,等等 storm,在做热数据这块,如果要做复杂的热数据的统计和分析,亿流量,高并发的场景下,最合适的技术就是storm,没有其他 举例说明: Storm:实时缓存热点数据统计->缓存预热->缓存热点数据自动降级 Hive:Hadoop生态栈里面,做数据仓库的一个系统,高并发访问下,海量请求日志的批量统计分析,日报周报月报,接口调用情况,业务…

[命令]storm rebalance topology-name [-w wait-time-secs] [-n new-num-workers] [-e component=parallelism]*  storm rebalance mytopology -n 5 -e blue-spout=3 -e yellow-bolt=1 [链接] !!! Storm的消息保证机制 https://www.jianshu.com/p/d521c7c91298 Storm中Spout使用注意事项小结 …

本文导读: Component全家谱结构图 Spout分析 ——类图 ——分析(接口实现).结论 ——可靠的与不可靠的消息(推荐) Bolt分析  ——类图 ——分析(接口实现).结论 ——可靠的与不可靠的Bolt(推荐)     Component: Storm中,Spout和Bolt都是其Component,所以,Storm定义了一个名叫IComponent的总接口. 其全家谱结构图如下:  绿色部分是我们最常用.比较简单的部分.红色部分是与事务相关的,在以后的文章会具体讲解.   Base…