Storm 中任务 ID、消息 ID 和流 ID 之间的区别？ "anchoring tuples" 和 "acker tasks" 与上下文有何关系？
Difference between Task ID vs Message ID vs Stream ID in Storm? And how "anchoring tuples" and "acker tasks" are related to the context?
我想知道它们之间的区别，它们之间的关系，以及"anchoring tuples"和"acker tasks"的作用是什么。如果可能，请提供详细的解释和示例。看了官方文档和一些相关的文章，但是对这个问题的理解不是很清楚
StreamID：默认情况下有一个名为 default 的（逻辑）流。在某些用例中，有必要的不是单个（逻辑）流，而是多个（每个流中有不同的数据）。为此，您可以声明其他流并为它们分配一个 ID（即名称）以区分它们（这是在 declareOutputFields(...) 方法中完成的）。当 "plugging" 您的拓扑在一起时，默认情况下，您总是分配给默认流（作为输入流），但您也可以明确指定要接收的流的名称。
任务 ID。每个 Spout/Bolt 都有一个指定的并行度（即并行度，dop）。因此，每个 Spout/Bolt 都在多个任务中执行，并且每个任务都分配了一个 ID，以便可以区分它们。
MessageID：如果你想使用容错机制，你需要为Spouts发出的每个元组分配一个唯一的ID。
Acker 任务：这些任务用于处理来自您的螺栓的 ack 消息（即，当您调用 collector.ack(...) 时系统发送的消息或 collector.fail(...)) 来跟踪元组是成功处理还是失败。平时不用理会。
锚定：锚定是一种告诉Storm，哪些输入元组用于产生哪些输出元组的机制。例如，如果你有一个 Bolt，它将一个句子分成单词并为每个单词发出一个元组，你会将所有单词锚定到同一个句子。 （如果单词元组中的一个失败，Storm 知道它需要回复句子元组以便恢复丢失的元组）。另一方面，如果您汇总最后 5 个输入元组来计算平均值，您将缓冲所有 5 个输入元组，直到发出平均元组并将所有 5 个输入元组用作此单个 avg 输出元组的锚点。 （同样，如果输出元组丢失，Storm 知道它需要回复所有 5 个输入元组，以便可以重新计算丢失的平均元组）。请注意，您不能将元组用作锚点，它们已经被 Storm 确认。因此，您需要延迟确认输入元组，直到不再需要它作为锚元组。
我想知道它们之间的区别，它们之间的关系，以及"anchoring tuples"和"acker tasks"的作用是什么。如果可能，请提供详细的解释和示例。看了官方文档和一些相关的文章，但是对这个问题的理解不是很清楚
StreamID：默认情况下有一个名为 default 的（逻辑）流。在某些用例中，有必要的不是单个（逻辑）流，而是多个（每个流中有不同的数据）。为此，您可以声明其他流并为它们分配一个 ID（即名称）以区分它们（这是在 declareOutputFields(...) 方法中完成的）。当 "plugging" 您的拓扑在一起时，默认情况下，您总是分配给默认流（作为输入流），但您也可以明确指定要接收的流的名称。
任务 ID。每个 Spout/Bolt 都有一个指定的并行度（即并行度，dop）。因此，每个 Spout/Bolt 都在多个任务中执行，并且每个任务都分配了一个 ID，以便可以区分它们。
MessageID：如果你想使用容错机制，你需要为Spouts发出的每个元组分配一个唯一的ID。
Acker 任务：这些任务用于处理来自您的螺栓的 ack 消息（即，当您调用 collector.ack(...) 时系统发送的消息或 collector.fail(...)) 来跟踪元组是成功处理还是失败。平时不用理会。
锚定：锚定是一种告诉Storm，哪些输入元组用于产生哪些输出元组的机制。例如，如果你有一个 Bolt，它将一个句子分成单词并为每个单词发出一个元组，你会将所有单词锚定到同一个句子。 （如果单词元组中的一个失败，Storm 知道它需要回复句子元组以便恢复丢失的元组）。另一方面，如果您汇总最后 5 个输入元组来计算平均值，您将缓冲所有 5 个输入元组，直到发出平均元组并将所有 5 个输入元组用作此单个 avg 输出元组的锚点。 （同样，如果输出元组丢失，Storm 知道它需要回复所有 5 个输入元组，以便可以重新计算丢失的平均元组）。请注意，您不能将元组用作锚点，它们已经被 Storm 确认。因此，您需要延迟确认输入元组，直到不再需要它作为锚元组。