摘要:本文主要讲了笔者使用Strom中的一些优化建议 1.使用rebalance命令动态调整并发度 Storm计算以topology为单位,topology提交到Storm集群中运行后,通过storm rebalance 命令可对topology进行动态调整. 比方添加Topology的worker数,改动Bolt.Spout的并行运行数量 parallelism等,从而实现topology的动态调整,达到弹性计算的目的. (当然调整时要配合监控模块) 基本上主要有两种使用方法:1) storm

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

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

在https://www.cnblogs.com/lccsblog/p/12249265.html中,PullMessageService负责对消息队列进行消息拉取,从远端服务器拉取消息后将消息存入ProcessQueue消息队列处理队列中,然后调用ConsumeMessageService#submitConsumeRequest方法进行消息消费,使用线程池来消费消息,确保了消息拉取于消息消费的解偶. public interface ConsumeMessageService { void

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

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

也说说TIME_WAIT状态 一个朋友问到,自己用go写了一个简单的HTTP服务端程序,为什么压测的时候服务端会出现一段时间的TIME_WAIT超高的情况,导致压测的效果不好呢? 记得老王有两篇文章专门说这个,当时粗粗看了一遍,正好碰上这个问题,又翻出来细细搂了. 第一个要弄懂的,是TIME_WAIT是怎么产生的. TIME_WAIT状态是怎么产生的 要弄懂TIME_WAIT要从TCP的四次握手的分手协议说起. 上面这个图片展示了TCP从连接建立到连接释放的过程中,客户端和服务端的状态变化图.如

TCP/IP协议三次握手机制 TCP/IP是全双工通道,两端都可以读写,三次握手机制就是验证TCP/IP是否是全双工通道 1.客户端调用connect()函数,阻塞客户端进程,客户端向服务器发送数据包SYN,包SYN的值是a,客户端状态置为SYN_SENT,表示向服务器发送验证 2.服务器在调用listen()函数后,将socket套接字变成被动套接字,然后服务器端在accept()函数处阻塞(因为此时listen队列中没有已连接的文件描述符),此时服务器端状态是SYN_RCVD,表示等待客户端

[编者按]本文是 Gene Kim 总结自对 Randy Shoup 两个小时的采访,主要关注谷歌 DevOps 的提升之道.本文系 OneAPM联合高效运维编译整理. Randy Shoup 曾协助领导 eBay 和 Google 的工程师团队,他是笔者见过少数能将「建造高效产出 DevOps 与世界级可靠性系统需要怎样领导特质」描述清楚的人之一.其两个演讲(2013 Flowcon 演讲.2000s 早期他在转化 eBay 架构时惊人的工作)深受笔者喜爱. 本文由 Gene Kim 根据对

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) 消息的"完整性处理" 在消息得到完整性处理后或处理失败后会发生什么 Storm 的可靠性 API 在 tuple 可以被重新处理的前提下,如何使应用正确运行 Storm 是以怎样以高效的方式实现可靠性 调整可靠性 Daemon Fault Tolerance(守护线程容错机制)

RabbitMQ概述 RabbitMQ是遵从AMQP协议的 通信协议都设计到报文交互,换句话说RabbitMQ就是AMQP协议的Erlang的实现. AMQP说到底还是一个通信协议从low-level层面举例来说,AMQP本身是应用层的协议,其填充于TCP协议的数据部分. 从high-level层面来说,AMQP是通过协议命令进行交互的.命令类似HTTP中的方法(GET PUT POST DELETE等). 信道(Channel)在AMQP是一个很重要的概念,大多数操作都是在信道这个层面展开的

本文转自:http://www.cnblogs.com/rubyxie/articles/8949417.html 一.场景 Node运行在单线程下,但这并不意味着无法利用多核/多机下多进程的优势 事实上,Node最初从设计上就考虑了分布式网络场景: Node is a single-threaded, single-process system which enforces shared-nothing design with OS process boundaries. It has rat

近期公司在做架构梳理已经项目架构方向,不知不觉就引起了使用“work”跑数据还是用“MQ”进行跑数据的争论! 对于争论这件事在各行各业都有,其实我觉得针对“争论”这个词的根源在于一件事情有很多解决方案,每个人的认知不同, 给出的解决方案也不同.然而如果有一个对实际情况都了解和对解决问题有充足认知的情况下,我想他是会权衡利弊的. 我们先列举几个已经算是比较成熟的开源框架: WORK:TBschedule.Quartz.spring schedule.JDK的time ,线程池定时等: MQ:Roc

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

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

jstorm开发指南-写个简单的jstorm应用 发表于 2015-07-18   |   分类于 大数据   |   暂无评论 jstorm 是阿里巴巴开源的基于storm采用Java重写的一套分布式实时流计算框架,使用简单,特点如下: 开发非常迅速: 接口简单,容易上手,只要遵守Topology,Spout, Bolt的编程规范即可开发出一个扩展性极好的应用,底层rpc,worker之间冗余,数据分流之类的动作完全不用考虑. 扩展性极好:当一级处理单元速度,直接配置一下并发数,即可线性扩展性

记一次,排查错误所遇到的问题,和学习到的内容. 上周五,刚上线的项目出现了503 ,查看日志发现如下内容: System.Exception: Request api/blogpost/zzkDocs <html>^M <head><title> Internal Server Error</title></head>^M <body bgcolor="white">^M <center><h1&

前面几篇记录了收发消息的demo,今天记录下关于 消息确认方面的 问题. 下面是几个问题: 1.为什么要进行消息确认? 2.rabbitmq消息确认 机制是什么样的? 3.发送方如何确认消息发送成功?什么样才算发送成功? 4.消费方如何告知rabbitmq消息消费成功或失败? 5.使用spring的代码示例 1.为什么要进行消息确认? 经常会听到丢消息的字眼, 对于前面的demo来说,就存在丢消息的隐患. 发送者没法确认是否发送成功,消费者处理失败也无法反馈. 没有消息确认机制,就会出现消息莫名

转载自:http://www.tuicool.com/articles/7VNfyif 王联辉,曾在腾讯,Intel 等公司从事大数据相关的工作.2013 年 - 2016 年先后负责腾讯 Yarn 集群和 Spark 平台的运营与研发.曾负责 Intel Hadoop 发行版的 Hive 及 HBase 版本研发.参与过百度用户行为数据仓库的建设和开发,以及淘宝数据魔方和淘宝指数的数据开发工作.给 Spark 社区贡献了 25+ 个 patch,接受的重要特性有 python on yarn-

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处. 记一次压测时Java内存泄漏问题的发现过程(2017-08-14) [前篇] ①20170811进行A系统与B系统之间的会话功能进行压测,加上脚本准备期间的聊天消息,预计累计聊天30w+条消息: ②20170814原计划加大量对会话功能进行压测,情况如下: [应用表现] ①B系统前台打开报错“504”: ②查看后台应用CPU情况,CPU利用率高达700+%(8核): ③查看后台内存情况,持续FullGC,且一次FullGC的时长在9s左右,从这里可