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使用storm时，如果一台服务器崩溃(例如关机)，在主机上处理完元组后，拓扑是否会再次处理该元组

使用Storm时，如果一台服务器崩溃（例如关机），在主机上处理完元组后，拓扑不会再次处理该元组。

Storm是一个分布式实时计算系统，它将任务分配给多台服务器上的工作进程来执行。当一个元组进入Storm拓扑时，它会被分发到一个或多个工作进程进行处理。每个工作进程都会在本地处理元组，并将处理结果传递给下一个组件。

当一台服务器崩溃时，Storm会自动检测到该服务器不可用，并将该服务器上正在处理的元组重新分配给其他可用的服务器。这个过程称为任务重分配。重分配后，其他服务器上的工作进程会接管原本由崩溃服务器处理的元组，并继续进行处理。

一旦元组在主机上被处理完毕，它将被标记为已处理，并且不会再次被拓扑处理。这是因为Storm使用可靠性机制来确保每个元组只被处理一次，从而保证数据处理的准确性和一致性。

总结起来，当一台服务器崩溃时，Storm会重新分配该服务器上正在处理的元组给其他可用的服务器，确保元组的处理不会丢失或重复处理。一旦元组在主机上被处理完毕，拓扑不会再次处理该元组。

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如果用户停止当前作业运行后再次提交作业，由于流计算不提供数据存储服务，因此之前已经计算完成的数据无法重新再次计算。 二，加载流式数据进行流计算。...从上图中我们可以看出，在流计算系统中，有多个流处理节点，流处理节点会对数据进行预定义的处理操作，并在处理完后按照某种规则转发给后续节点继续处理。...因此，一个正在运行的拓扑任务，是由分布在许多计算机上的许多工作进程组成。 ?...如果所有数据和信息均存储在 Master Node 上，Master Node 故障后，会导致整个集群信息丢失，因此引入了 ZooKeeper 集群来加强可靠性。...通常情况下，Spout 会从一个外部的数据源读取数据元组，然后将它们发送到拓扑中。例如，Spout 从 Twitter API 读取推文并将其发布到拓扑中。

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(压缩->洗牌->解压)，对于某个数据包，其Postcard最终会被发送至同一个服务器进行处理，在该服务器处，关于此数据包的全部Postcard会被根据网络拓扑信息组装成为Packet History并作持久化存储...最终，同一个数据包流经各个交换机时产生的Postcard都在同一台处理服务器处，根据事先知道的网络拓扑信息，重新组装成为一个关于此数据包的Packet History，用于匹配用户查询。...，如果仅仅根据五元组哈希值进行转发，经过NAT交换机之前的(包括正在NAT交换机中的)数据包的五元组就是原始五元组，会被转发到某台服务器 $S_1$ 上，但是经过NAT交换机之后的数据包的五元组被修改了...之前，NetSight会利用拓扑信息而非时间戳来将属于各个数据包的Postcards排好序。...这些标记会覆盖原数据包的目的MAC地址字段，因此此数据包，实际就是Postcard无需像原数据包一样转发，只需发送到指定NetSight服务器处即可，因此目的MAC地址实际就没有作用了。

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