storm spout，bolt超时处理和fail处理

最新推荐文章于 2025-10-13 10:19:13 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-13 10:19:13 发布 · 2.6k 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#storm

本文深入探讨了在使用Apache Storm进行实时流处理时，遇到ack超时与消息失败的情况如何诊断与解决。通过分析系统Tick与Ack Fail的打印信息，我们能更好地理解这些错误的根本原因，并采取相应的措施避免其发生。

如果toplogy在debug模式下，如果发现__tick打印，则是ack超时导致的，如果打印__ack_fail打印则是消息fail导致的

分别对应的变量backtype.storm.SYSTEM_TICK_STREAM_ID = "__tick";

(def ACKER-FAIL-STREAM-ID "__ack_fail")


Storm常见问题排查：性能瓶颈异常处理
AI架构师小马
06-10 511
Storm常见问题排查：性能瓶颈、异常处理 1. 背景介绍 1.1 Storm简介 Apache Storm是一个开源的分布式实时计算系统,用于处理大规模的流式数据。它提供了一个简单且强大的编程模型,允许开发人员构建可扩展、容错、
Storm排错调优之Spout拉取造成内存溢出（OOM）
Simon的博客
08-16 3387
                                                               Storm排错调优之Spout拉取造成内存溢出         原因分析：          Storm框架的两个组件spout和bolt,由于Spout从Kafka拉取消息，bolt用于处理。一般情况下，处理速度低于拉取速度，导致bolt处理消耗资源过多。最终造成内存...
Storm UI界面上出现的Spout Failed 问题解决方案！！！
u012874209的博客
08-03 4031
这个问题比较麻烦！定位了很久（至少花了我10天左右的时间）才解决此问题！ 出现此问题的原因是： spout在默认超时时间(30s)内发射出去的Tuple没有被bolt处理就会出现spout failed。 尝试解决问题的过程： 1、调整bolt的worker、executor、task数目，希望能够解决问题。结果失败！ 2、调整修改默认超时时间（topology.me
storm的ack和fail
新节点
08-31 1513
文章原始地址 http://macrochen.iteye.com/blog/1414568       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, 会调用spout的ack方法, 如果失败, 会调用fail方法. 而在处理tuple的每一个bolt都会通过OutputCol
jstorm kafkaspout未能实现fail机制重发功能
amc1989的博客
08-15 938
问题的发现是zookeeper kafka的消费offset很久没有更新，通过打日志发现 lastoffset其实是从发送的保存了所有发送的offset的pendingOffsets（源码里只是个treeset，阿里实现了ack，fail的异步，居然没用ConcurrentSkipListSet）中获取的，而该pendingOffsets删除数据，是ack后才调用的；如果某个offset...
storm学习笔记（二）——Storm组件详解之Tuple、Spout
咕噜君的博客
06-30 1481
目录 Tuple元组 结构 生命周期 Spout数据源 结构 开发spout组件 Storm的核心概念包括：Stream、Spout、Bolt、Tuple、Task、Worker、StreamGrouping、Topology Stream是被处理的数据，Spout是数据源，Bolt是处理数据的容器，Tuple是数据单元，Task是运行Spout和Bolt中的线程，Worker是运行这些线程的进程，StreamGrouping规定了Bolt接受何种类型的数据最为输入，Topology是由..
jstorm源码解析之bolt异常处理方法
10-19
如果在执行bolt的execute方法时抛出了FailedException异常，那么只会catch这个异常并且发送fail消息，以标记tuple处理失败。而其他未被显式catch住的异常会被放过，不会进行处理。 在BoltExecutors的...
jstorm源码解析之bolt异常处理方法.docx
01-20
例如，KafkaSpout会等待消息被ack才会继续拉取新的数据，因此，一条消息的超时可能会阻塞同一分区下后续所有消息的处理。 总结来说，JStorm的Bolt异常处理机制旨在平衡容错性与快速故障恢复之间的需求。开发者应...
6、深入探索Kafka与Storm：消息处理与数据集成的综合指南
最新发布
lambda的博客
10-13 15
本文深入探讨了Kafka与Storm在消息处理与数据集成中的核心机制与实际应用。内容涵盖Kafka的基础架构、主题与分区设计、消费者组工作机制及其安装使用；同时详细解析了Storm的多种输入源（如文件、套接字、Kafka）、数据处理的可靠性保障、锚定机制以及bolt的分类与应用场景。通过图示和代码示例，全面展示了如何构建高效、可扩展且可靠的数据处理系统，为实时流处理项目提供了综合性的实践指南。
Storm实战常见问题及解决方案
热门推荐
xiaolang85的专栏
08-11 6万+
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://blo
storm中，ack与fail信息的处理
shuaiOKshuai的专栏
03-10 5776
在网上看到了很多有关于storm的资料，不过很多具体的问题还是没有解答。 本文的主要内容主要是进行storm中ack和fail消息的处理。 大家都知道，spout和bolt的实现需要继承或者实现接口。对于spout来说，有两个基类以供继承：BaseBasicSpout和BaseRichSpout。两个类的区别是：前者隐式的传递了ack和fail信息，系统会自动传递，然后自动处理；而后者
【Streaming】我在拓扑中使用了Ack机制，为什么在Storm UI上有大量Failed数据？
yangyutong0506的专栏
07-03 2268
提问： 1. 在Storm UI上，有大量Failed数据，且往往是一旦开始有Fail数据，则Fail数据越积越多 2. 整体事件端到端延迟很大 分析： 当spout接收到大量数据，而后端bolt处理较慢，如果spout发送的事件在超时时间(topology.message.timeout.secs 默认为30s)内没有最终ACK闭环，即在超时时间内最初的原始消息没有最终获
Storm中的可靠性
Heaven Wang 的专栏
12-02 8661
我们知道Storm有一个很重要的特性，那就是Storm API能够保证它的一个Tuple能够被完全处理，这一点尤为重要，下面就给大家介绍一下storm中的可靠性。 1.Spout的可靠性保证      在Storm中，消息处理可靠性从Spout开始。为了保证数据能正确的被处理, 对于spout产生的每一个tuple,storm都能进行跟踪, 这里面涉及到ack/fail的处理, 如果一个tup
解析storm的KafkaSpout
FengYeDeYanLei的博客
09-09 7784
kafkaspout源码解析
storm入门
weixin_41978551的博客
07-17 429
stom适合处理流式数据，类似于sparkStreaming stom运行流程： 网络数据-> Spout-> bolts1-> bolts2->…->运行结束 **NOTE:**一个spout发布一个定义域列表。这个架构允许你使用不同的bolts从同一个spout流读取数据，它们的输出也可作为其它bolts的定义域，以此类推。 Tuple Tuple是Storm的主要数据结构 Storm中的Tuple与python中的tuple类似，其可以是任意长度的，只读的，每一个元素的数
Storm参数配置及代码优化
持续学习，持续分享AI
03-05 803
转载请注明出处，欢迎访问 fangchao.me 背景 本人在维护一套由storm、kafka、zookeeper组成的分布式实时计算系统。当数据量很小的时候，系统处理起来其实是绰绰有余的，基本上按照系统默认配置来就可以了。然而当数据量增长到一定规模的时候，系统的各个配置都对整个系统的性能有着至关重要的影响。在不断的处理现网问题、研究的过程中，对系统的一些关键配置有一些心得。在这里分享出来，同大家...
storm-kafka spout获取数据的异常解决办法
linux_ja的专栏
01-09 6826
20391 [Thread-8-kfkaSpout] WARN storm.kafka.KafkaUtils - Got fetch request with offset out of range: [140885176]; retrying with default start offset time from configuration. configured start offset t
使用Storm进行实时流处理实战解析
文章并未涉及Storm和Zookeeper集群的部署细节，而是通过案例介绍如何利用Storm进行实时数据分析处理。 Storm的核心概念包括Stream、Spout和Bolt。Stream代表无界的元组序列，Spout作为数据源产生流，而Bolt负责处理...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值