=========================================================声明：由于不同平台阅读格式不一致(尤其源码部分)，所以获取更多阅读体验！！个人网站地址：http://www.lhworldblog.com/========================================================== 一、前述Storm
原创
2022-12-30 16:56:19
183阅读
1.总体介绍在storm中，可靠的信息处理机制是从spout开始的。一个提供了可靠的处理机制的spout需要记录他发射出去的tuple，当下游bolt处理tuple或者子tuple失败时spout能够重新发射。Storm通过调用Spout的nextTuple()发送一个tuple。为实现可靠的消息处理，首先要给每个发出的tuple带上唯一的ID，并且将ID作为参数传递给SoputOutpu...
原创
2021-07-07 11:14:34
146阅读
# Storm的容错机制体实现
## 流程概述
为了实现Storm的容错机制体，我们需要完成以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 创建拓扑 | 创建Spout和Bolt的拓扑结构 |
| 2. 设置可靠性策略 | 配置可靠性策略来确保消息处理的可靠性 |
| 3. 设置acker数量 | 根据负载情况，设置acker的数量 |
| 4. 启动拓扑 |
原创
2024-01-24 09:46:51
50阅读
1.总体介绍在storm中，可靠的信息处理机制是从spout开始的。一个提供了可靠的处理机制的spout需要记录他发射出去的tuple，当下游bolt处理tuple或者子tuple失败时spout能够重新发射。Storm通过调用Spout的nextTuple()发送一个tuple。为实现可靠的消息处理，首先要给每个发出的tuple带上唯一的ID，并且将ID作为参数传递给SoputOutpu...
原创
2022-03-24 09:50:15
124阅读
Storm Acker机制详解和实战案例
原创
精选
2017-05-14 16:48:41
5052阅读
RDD的容错机制 在部分计算结果丢失时，只需要根据这个Lineage重算即可。 图1中，假如RDD2所在的计算作业先计算的话，那么计算完成后RDD1的结果就会被缓存起来。缓存起来的结果会被后续的计算使用。图中的示意是说RDD1的Partition2缓存丢失。如果现在计算RDD3所在的作业，那么它所依赖的Partition0、1、3和4的缓存都是可以使用的，无须再次计算。但是Part
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2024-02-20 22:32:28
38阅读
# Flink与Spark的容错机制
在大数据处理领域，Apache Flink和Apache Spark是两个备受欢迎的分布式计算框架。它们均有出色的性能和广泛的应用场景，但在容错机制上却存在一些明显的差异。本文将探讨这两者的容错机制，并通过代码示例进行详细说明。
## 1. 容错机制简介
**容错机制**是指在系统出现故障或错误时，能够自动恢复并继续执行的能力。这对于大数据处理至关重要，
原创
2024-09-18 06:43:41
128阅读
1. JobTracker容错 在MapReduce中，JobTracker掌握了整个集群的运行信息，包括节点健康状况，资源分布情况以及所有作业的运行时信息。如果JobTracker因故障而重启，像节点情况以及资源情况可以利用心跳来构造，但是对于作业运行状态可能会丢失，意味着之前已经运行完成的任务会重新运行。因此，
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2024-04-24 21:04:31
44阅读
spark是迭代式的内存计算框架，具有很好的高可用性。sparkStreaming作为其模块之一，常被用于进行实时的流式计算。实时的流式处理系统必须是7*24运行的，同时可以从各种各样的系统错误中恢复。在实际使用中，容错和数据无丢失显得尤为重要。最近看了官网和一些博文，整理了一下对Spark Streaming的容错和数据无丢失机制。checkPoint机制可保证其容错性。spark中的WAL用来
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2023-09-06 20:03:50
154阅读
storm的一些基本概念如下：
1、topology（计算拓扑）
一个实时计算应用程序逻辑被封装在topology对象中，相当于hadoop里面的一个job，跟job不同的是，topology会一直运行直到你显式杀死它。一个topology是spout和bolt组成的图状结构，而链接spout和bolt的就是stream grouping。
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2023-09-23 15:31:06
45阅读
# Storm特定组件序列化注册快速搭建容错机制
Apache Storm是一种实时计算系统，广泛用于处理流式数据。由于其分布式特性，某些组件在运行过程中可能出现故障。为了提高系统的容错性，我们可以利用Storm的特定组件序列化与注册机制快速搭建容错机制。本文将详细介绍这一过程，并通过实际代码示例来说明如何实现。
## 1. Storm架构概述
在深入容错机制之前，先了解一下Storm的基本
原创
2024-10-11 07:37:10
37阅读
首先我们先了解一下Dubbo调用的流程本文主要讲解Cluster。在集群调用失败时，Dubbo提供了多种容错方案，默认值为failover重试。Dubbo中现在有Failover、Failfast、Failsafe、Failback、Forking、Broadcast等容错机制，每个容错机制的特性如下表。机制名机制简介FailoverDubbo容错机制的默认值。当出现失败的时候，会尝试其他服务。用
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2024-04-07 10:01:40
47阅读
Spark 容错机制任何容错机制的设计都是先考虑正常情况下是如何处理的，然后去考虑各种失败场景，失败场景可分 Crash（kill -9，掉电等），正常退出（例如抛异常，程序可以做善后处理），网络分区。Task我们先考虑最底层的失败，即某一个 Task 执行失败了。先来看应该如何处理：某 task A 因为取 shuffle 数据取失败而失败了。
首先，确认失败前应该重试几次，以防止网
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2023-10-24 18:15:43
120阅读
状态一致性： at-most-once：数据最多处理一次，可能缺失数据。 at-least-once：数据最少处理一次，可能重复处理。 exactlly-once：数据正确处理，不重复不缺失。 端到端（end-to-end）状态一致性： 内部保证：checkpoint source端：外部源重设数据 ...
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2021-09-14 10:58:00
259阅读
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# Java 容错机制
在开发应用程序的过程中，我们希望程序能够具备一定的容错能力，以应对各种异常情况。Java 提供了一些机制来实现容错，保证程序的可靠性和稳定性。本文将介绍 Java 容错机制的概念、常见的容错方式以及如何在代码中实现。
## 容错机制概述
容错机制是指系统在面临异常或错误时，能够做出适当的响应或恢复，而不会导致应用程序的崩溃或不可用。Java 提供了以下几种常见的容错机
原创
2023-10-09 15:07:32
203阅读
一般而言，分布式数据集的容错性具备两种方式：数据检查点和记录数据的更新checkpoint机制——数据检查点记录更新机制（在Saprk中对应Lineage机制）
checkpoint机制checkpoint的意思是建立检查点，类似于快照，传统的Spark任务计算过程中，DAG特别长，集群需要将整个DAG计算完成得到结果，但是如果在这个漫长的计算过程中出现数据丢失，Spark又会根据依赖关系
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2023-09-07 16:09:36
156阅读
所谓容错机制，举个简单例子，我们在使用电脑的某个程序时，常常会遇到“程序无反应”或“程序未响应”的情况发生，此时这个程序便不能在进行下去，但经常会在过了几秒钟后恢复到正常使用的状态。这种“无反应”或“未响应”几秒钟的错误状态，我们便称之为“容错”。在分布式系统中常常各个系统之间是一个链路的调用过程，如果链路中的某个节点出现故障，很可能会发生雪崩效应。比如如果Node3节点发生故障会导致整个分布式系
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2024-03-26 06:39:08
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一致性检查点（Checkpoints） Flink 故障恢复机制的核心，就是应用状态的一致性检查点 有状态流应用的一致检查点，其实就是所有任务的状态，在某个时间点的一份拷贝（一份快照）；这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同的输入数据的时候 某一时刻,Flink中所有的Operator的当前 ...
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2021-09-10 14:19:00
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原创
2022-12-30 16:56:07
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Storm集群结构 1.Nimbus 2.Nimbus进程和 Supervisors 进程是无法直接连接和无状态的; 所有的状态维持在Zookeeper中或保存在本地磁盘上。
这意味着你可以
Storm工作原理
Nimbus 负责在集群分发的代码，topo只能在nimbus机器上提交，将任务分配给其他机器，和故障监测。
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2023-09-05 16:23:36
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