Storm Ack容错机制

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, spout发送的每一条消

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tuple加到pending list里面    并发消息给acker,通知acker开

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

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树的跟踪. 具体原理: acker对于每个spout-tuple

一. 容错机制 1.背景 要理解Spark Streaming提供的容错机制,先回忆一下Spark RDD的基础容错语义: 1.RDD,Ressilient Distributed Dataset,是不可变的.确定的.可重新计算的.分布式的数据集.每个RDD都会记住确定好的计算操作的血缘关系, (val lines = sc.textFile(hdfs file); val words = lines.flatMap(); val pairs = words.map(); val wordCou

本文主要内容如下: 有状态的流数据处理: Flink中的状态接口: 状态管理和容错机制实现: 阿里相关工作介绍: 一.有状态的流数据处理# 1.1.什么是有状态的计算# 计算任务的结果不仅仅依赖于输入,还依赖于它的当前状态,其实大多数的计算都是有状态的计算. 比如wordcount,给一些word,其计算它的count,这是一个很常见的业务场景.count做为输出,在计算的过程中要不断的把输入累加到count上去,那么count就是一个state. 1.2.传统的流计算系统缺少对于程序状态的有效

引入 一般来说,分布式数据集的容错性有两种方式:数据检查点和记录数据的更新. 面向大规模数据分析,数据检查点操作成本很高,需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集,而网络带宽往往比内存带宽低得多,同时还需要消耗更多的存储资源. 因此,Spark选择记录更新的方式.但是,如果更新粒度太细太多,那么记录更新成本也不低.因此,RDD只支持粗粒度转换,即只记录单个块上执行的单个操作,然后将创建RDD的一系列变换序列(每个RDD都包含了他是如何由其他RDD变换过来的以及如何重建某一块数据的信息

今天和搜索部门一起做了一下MQ的迁移,顺便交流一下业务和技术.发现现在90后小伙都挺不错.我是指能力和探究心.我家男孩,不招女婿. 在前面的文章中也提到,我们有媒资库(乐视视频音频本身内容)和全网作品库(外部视频音频内容),数据量级都在千万级.我们UV,PV,CV,VV都是保密的.所以作为一个合格的员工来说………………数值我也不知道.总之,这些数据作为最终数据源,要走一个跨多个部门的工作流才最终出现在用户点击搜索按钮出现的搜索框里.大体流程图如下: 这个流程图之所以没像以往一样手绘,嗯,那是因为

引入 一般来说,分布式数据集的容错性有两种方式:数据检查点和记录数据的更新. 面向大规模数据分析,数据检查点操作成本很高,需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集,而网络带宽往往比内存带宽低得多,同时还需要消耗更多的存储资源. 因此,Spark选择记录更新的方式.但是,如果更新粒度太细太多,那么记录更新成本也不低.因此,RDD只支持粗粒度转换,即只记录单个块上执行的单个操作,然后将创建RDD的一系列变换序列(每个RDD都包含了他是如何由其他RDD变换过来的以及如何重建某一块数据的信息