storm数据积压处理方式

最新推荐文章于 2025-09-19 20:38:45 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-19 20:38:45 发布 · 1k 阅读 · 0 ·
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。

博客主要介绍了Storm的反压机制和分流策略，这两项内容属于信息技术中大数据开发领域，对Storm系统的稳定运行和数据处理有重要意义。

一、strom的反压机制

二、storm的分流策略

Storm实时流处理框架原理与代码实例讲解
AI天才研究院
06-19 1039
Storm实时流处理框架原理与代码实例讲解 1.背景介绍 1.1 实时流处理的重要性 在当今数据爆炸式增长的时代,能够实时处理海量数据流并及时做出响应变得越来越重要。传统的批处理模式已经无法满足实时性要求,因此流处理框架应运而生
Storm常见问题排查：解决大数据实时处理中的疑难杂症
SuperAGI2025
09-14 916
本文聚焦Storm在生产环境中最常出现的5类问题（消息丢失、延迟过高、资源异常、拓扑停滞、数据重复），覆盖开发、运维两个视角，既讲解底层原理（如Acker机制、并行度模型），也提供可落地的排查步骤（日志分析、监控指标、配置调优），帮助读者建立“定位-分析-解决”的完整排查体系。本文先通过“快递分拣厂”类比Storm核心组件，再拆解5大常见问题的排查逻辑，最后结合实战案例演示完整排查过程，确保“原理易懂、方法能用”。Topology（拓扑）：Storm的实时计算任务，类似“快递分拣流水线”。
2018.5.12 storm数据源kafka堆积
weixin_30768661的博客
05-14 223
问题现象： 　　　　storm代码依赖4个源数据topic,2018.5.12上午8点左右开始收到告警短信，源头的4个topic数据严重堆积。 排查： 　　1、查看stormUI， storm拓扑结构如下： 看现象： a、storm代码2月份上线，已经平稳运行3个月，没有任何代码改动； b、四个spout发出消息的complete latency 延时较高，高的可达30s，f...
Storm的消息队列接入以及多种方式落地实例代码实现
实践求真知
01-13 834
一 pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"; xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"; xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0http://maven.apache.org/
Storm 性能优化
weixin_34249678的博客
11-10 582
为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ...
storm消费kafka数据监控问题——KafkaOffsetMonitor
白昼的晚上
05-15 2174
storm消费kafka的速度在ui里面是看不到的。 所以是需要 一款kafka的监控软件，来监控storm消费kafka的情况。 经过比较，选择了KafkaOffsetManager这款工具。 这款软件的优点是，直接是一个jar，可以直接运行，对kafka集群没有要影响。 但是使用中有几个问题要注意。 1、版本问题。 现在网络上0.2.0版本提供下载较多，但是该版本不提供storm的支持。所以应...
storm-[3]-Trident Tutorial 与调优
hjw199089的博客
05-10 449
源文档：http://storm.apache.org/releases/1.1.0/Trident-tutorial.html Trident是Storm顶层实时计算的高度抽象，无缝处理数以百万每秒的高吞吐量，提供低延迟高可用性的分布式查询。 提供 joins, aggregations, grouping, functions, and filters操作，此外，可在任何数据库或持
Storm整合Kafka
03-02
- **Backpressure机制**：Storm具有背压机制，当下游处理速度跟不上上游数据流入速度时，可以自动减缓数据流入速度，防止数据积压。 8. **监控与管理**： 为了确保系统的稳定运行，需要监控Kafka和Storm的性能...
Storm与Kafka集成：构建实时大数据处理管道
最新发布
小程序开发
09-19 555
在当今数字化时代，数据就像汹涌的潮水般不断涌现。从社交媒体上的海量帖子，到电商平台上的交易记录，再到物联网设备源源不断上传的传感器数据，数据量以惊人的速度增长。而这些数据蕴含着巨大的价值，能够帮助企业做出更明智的决策，优化业务流程，甚至开拓新的商业模式。然而，要充分挖掘这些数据的价值，传统的批量数据处理方式已经力不从心。因为很多场景需要对数据进行实时处理，比如金融领域的实时风险监测，一旦市场出现异常波动，需要立即做出反应；又如在线广告系统，要根据用户的实时行为精准投放广告，以提高广告的点击率和转化率。
数据积压问题
weixin_34194317的博客
03-14 1002
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
大数据（Storm）-原理
不瘦十斤不换名字
05-06 1159
角色 Client client的主要作用是提交topology到集群 Worker Worker是运行在Supervisor节点上的一个独立的JVM进程，主要作用是运行topology，一个topology可以包含多个worker，但一个worker只能属于一个topology Exceutor 在Worker中运行的线程，一个Executor可以对应一个或多个Task，每个...
kafka实际生产问题
qq_36250202的博客
11-13 355
1.场景 storm从kafka消费处理T+0的数据 2.问题 kafka出现数据延迟问题 例如：在处理T+0的数据拓扑中出现了T-1的数据 3.排查 因为kafka数据出现了数据延迟积压问题 原因：生产者吞吐量太高导致消费者数量太少 4.解决 根据估算增加消费者数量 具体术语稍后补上 ...
kafka主题消费积压问题总结
murray2081的博客
12-09 7710
  故障描述： 12月6日下午运维反馈说，某个主题的一个分区消费积压，由于这个主题非常重要，且已经有用户投诉所以运维很紧张，紧急打印堆栈并Dump堆内存后，就重启了这台机器。   故障分析1： 消费这个主题的集群的业务逻辑相对比较简单，主要就是读取某些主题，然后逻辑判断+DB操作后，分流写入到另外某些主题。运维通过kafka监控平台找到积压的主题，发现主题的某个分区积压了几万消息后，...
07、完了！生产事故！几百万消息在消息队列里积压了几个小时！
一诺
12-22 9183
1、面试题 如何解决消息队列的延时以及过期失效问题？消息队列满了以后该怎么处理？有几百万消息持续积压几小时，说说怎么解决？ 2、面试官心里分析 你看这问法，其实本质针对的场景，都是说，可能你的消费端出了问题，不消费了，或者消费的极其极其慢。接着就坑爹了，可能你的消息队列集群的磁盘都快写满了，都没人消费，这个时候怎么办？或者是整个这就积压了几个小时，你这个时候怎么办？或者是你积压的时间太长了，...
理解Storm内部的消息缓冲区
jinjiating的专栏
03-30 6390
当对Storm topology进行性能优化时，理解如何配置和应用Storm内部的消息队列会很有帮助，在这篇文章中我将会解释和展示Storm 0.8/0.9实现worker间通信时worker及内部的thread executor时如何工作的。 storm work进程间Message 术语：我将会使用message/tuple,它们代表相同的意思。 当我说internal messagi
【Storm】【三】本地模式
鸟人的博客
02-23 1035
1、本地模式(Local Mode)： 即Topology（相当于一个任务，后续会详细讲解） 运行在本地机器的单一JVM上，这个模式主要用来开发、调试。2、远程模式(Remote Mode):在这个模式，我们把我们的Topology提交到集群，在这个模式中，Storm的所有组件都是线程安全的，因为它们都会运行在不同的Jvm或物理机器上，这个模式就是正式的生产模式。
Storm的性能测试报告
weixin_33873846的博客
11-26 267
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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