Storm基本原理概念及基本使用

Storm基本原理概念及基本使用

 

https://www.cnblogs.com/swordfall/p/8821453.html

 

1. 背景介绍

1.1 离线计算是什么

离线计算：批量获取数据、批量传输数据、周期性批量计算数据、数据展示；

代表技术：Sqoop批量导入数据、HDFS批量存储数据、MapReduce批量计算数据、Hive批量计算数据

1.2 流式计算是什么

流式计算：数据实时产生、数据实时传输、数据实时计算、实时展示

代表技术：Flume实时获取数据、Kafka/metaq实时数据存储、Storm/JStorm实时数据计算、Redis实时结果缓存、持久化存储(mysql)

一句话总结：将源源不断产生的数据实时收集并实时计算，尽可能快的得到计算结果

1.3 Storm是什么

Storm用来实时处理数据，特点：低延迟、高可用、分布式、可扩展、数据不丢失。提供简单容易理解的接口，便于开发。

1.4 Storm与Hadoop的区别

1. Storm用于实时计算，Hadoop用于离线计算；

2. Storm处理的数据保存在内存中，源源不断；Hadoop处理的数据保存在文件系统中，一批一批；

3. Storm的数据通过网络传输进来；Hadoop的数据保存在磁盘中；

4. Storm与Hadoop的编程模型相似；

2. Storm核心组件

组件说明补充：

Nimbus：负责资源分配和任务调度。

Supervisor：负责接受nimbus分配的任务，启动和停止属于自己管理的worker进程。通过配置文件设置当前supervisor上启动多少个worker。

Worker：运行具体处理组件逻辑的进程（其实就是一个JVM）。Worker运行的任务类型只用两种，一种是Spout任务，一种是Bolt任务。

Task：worker中每一个spout/bolt的线程称为一个task。在storm0.8之后，task不再与物理线程对应，不同spout/bolt的task可能会共享一个物理线程，该线程称为executor。

Zookeeper：保存任务分配信息、心跳信息、元数据信息。

并发度：用户指定的一个任务，可以被多个线程执行，并发度的数量等于线程的数量。一个任务的多个线程，会被运行在多个Worker(JVM)上，有一种类似于平均算法的负载均衡策略。尽可能减少网络IO，和Hadoop中的MapReduce中的本地计算的道理一样。

3. Storm编程模型

 

组件说明补充：

DataSource：外部数据源。

Spout：接收外部数据源的组件，将外部数据源转化成Storm内部的数据，以Tuple为基本的传输单元下发给Bolt。

Bolt：接收Spout发送的数据，或上游的Bolt发送的数据。根据业务逻辑进行处理。发送给下一个Bolt或者是存储到某种介质上。介质可以是Redis，可以是Mysql，或者其他。

Tuple：Storm内部中数据传输的基本单元，里面封装了一个List对象，用来保存数据。

StreamGrouping：数据分组策略。7种，shuffleGrouping(Random函数)、Non Grouping(Random函数)、FieldGrouping(Hash取模)、Local or ShuffleGrouping、本地或随机、优先本地。

Worker与Topology

一个worker只属于一个topology，每个worker中运行的task只能属于这个topology。反之，一个topology包含多个worker，其实就是这个topology运行在多个worker上。一个topology要求的worker数量如果不被满足，集群在任务分配时，根据现有的worker先运行topology。如果当前集群中worker数量为0，那么最新提交的topology将只会被标识active，不会运行。只有当集群有了空闲资源之后，才会被运行。

4. Storm常用操作命令

storm有许多简单且有用的命令可以用来管理拓扑，它们可以提交、杀死、禁用、再平衡拓扑。

4.1 提交任务命令

storm jar 【jar路径】【拓扑包名.拓扑类名】【拓扑名称】

storm  jar  examples/storm-starter/storm-starter-topologies-0.9.6.jar  storm.starter.WordCountTopology  wordcount

4.2 杀死任务命令

storm kill 【拓扑名称】 -w  10 (执行kill命令时可以通过-w [等待秒数] 指定拓扑停用以后的等待时间)

storm  kill  topology-name  -w  10

4.3 停用任务命令

storm  deactivte  【拓扑名称】

storm  deactivte  topology-name

我们能够挂起或停用运行中的拓扑。当停用拓扑时，所有已分发的元组都会得到处理，但是spouts的nextTuple方法不会被调用。销毁一个拓扑，可以使用kill命令。它会以一种安全的方式销毁一个拓扑，首先停用拓扑，在等待拓扑消息的时间段内允许拓扑完成当前的数据流。

4.4 启用任务命令

storm  activate  【拓扑名称】

storm  activate  topology-name

4.5 重新部署任务命令

storm  rebalance  【拓扑名称】

storm  rebalance  topology-name

再平衡使你重新分配集群任务。这是个很强大的命令。比如，你向一个运行中的集群增加了节点。再平衡命令将会停用拓扑，然后在相应超时时间之后重新分配工人，并重启拓扑。

1. 背景介绍

1.1 离线计算是什么

离线计算：批量获取数据、批量传输数据、周期性批量计算数据、数据展示；

代表技术：Sqoop批量导入数据、HDFS批量存储数据、MapReduce批量计算数据、Hive批量计算数据

1.2 流式计算是什么

流式计算：数据实时产生、数据实时传输、数据实时计算、实时展示

代表技术：Flume实时获取数据、Kafka/metaq实时数据存储、Storm/JStorm实时数据计算、Redis实时结果缓存、持久化存储(mysql)

一句话总结：将源源不断产生的数据实时收集并实时计算，尽可能快的得到计算结果

1.3 Storm是什么

Storm用来实时处理数据，特点：低延迟、高可用、分布式、可扩展、数据不丢失。提供简单容易理解的接口，便于开发。

1.4 Storm与Hadoop的区别

1. Storm用于实时计算，Hadoop用于离线计算；

2. Storm处理的数据保存在内存中，源源不断；Hadoop处理的数据保存在文件系统中，一批一批；

3. Storm的数据通过网络传输进来；Hadoop的数据保存在磁盘中；

4. Storm与Hadoop的编程模型相似；

2. Storm核心组件

组件说明补充：

Nimbus：负责资源分配和任务调度。

Supervisor：负责接受nimbus分配的任务，启动和停止属于自己管理的worker进程。通过配置文件设置当前supervisor上启动多少个worker。

Worker：运行具体处理组件逻辑的进程（其实就是一个JVM）。Worker运行的任务类型只用两种，一种是Spout任务，一种是Bolt任务。

Task：worker中每一个spout/bolt的线程称为一个task。在storm0.8之后，task不再与物理线程对应，不同spout/bolt的task可能会共享一个物理线程，该线程称为executor。

Zookeeper：保存任务分配信息、心跳信息、元数据信息。

并发度：用户指定的一个任务，可以被多个线程执行，并发度的数量等于线程的数量。一个任务的多个线程，会被运行在多个Worker(JVM)上，有一种类似于平均算法的负载均衡策略。尽可能减少网络IO，和Hadoop中的MapReduce中的本地计算的道理一样。

3. Storm编程模型

 

组件说明补充：

DataSource：外部数据源。

Spout：接收外部数据源的组件，将外部数据源转化成Storm内部的数据，以Tuple为基本的传输单元下发给Bolt。

Bolt：接收Spout发送的数据，或上游的Bolt发送的数据。根据业务逻辑进行处理。发送给下一个Bolt或者是存储到某种介质上。介质可以是Redis，可以是Mysql，或者其他。

Tuple：Storm内部中数据传输的基本单元，里面封装了一个List对象，用来保存数据。

StreamGrouping：数据分组策略。7种，shuffleGrouping(Random函数)、Non Grouping(Random函数)、FieldGrouping(Hash取模)、Local or ShuffleGrouping、本地或随机、优先本地。

Worker与Topology

一个worker只属于一个topology，每个worker中运行的task只能属于这个topology。反之，一个topology包含多个worker，其实就是这个topology运行在多个worker上。一个topology要求的worker数量如果不被满足，集群在任务分配时，根据现有的worker先运行topology。如果当前集群中worker数量为0，那么最新提交的topology将只会被标识active，不会运行。只有当集群有了空闲资源之后，才会被运行。

4. Storm常用操作命令

storm有许多简单且有用的命令可以用来管理拓扑，它们可以提交、杀死、禁用、再平衡拓扑。

4.1 提交任务命令

storm jar 【jar路径】【拓扑包名.拓扑类名】【拓扑名称】

storm  jar  examples/storm-starter/storm-starter-topologies-0.9.6.jar  storm.starter.WordCountTopology  wordcount

4.2 杀死任务命令

storm kill 【拓扑名称】 -w  10 (执行kill命令时可以通过-w [等待秒数] 指定拓扑停用以后的等待时间)

storm  kill  topology-name  -w  10

4.3 停用任务命令

storm  deactivte  【拓扑名称】

storm  deactivte  topology-name

我们能够挂起或停用运行中的拓扑。当停用拓扑时，所有已分发的元组都会得到处理，但是spouts的nextTuple方法不会被调用。销毁一个拓扑，可以使用kill命令。它会以一种安全的方式销毁一个拓扑，首先停用拓扑，在等待拓扑消息的时间段内允许拓扑完成当前的数据流。

4.4 启用任务命令

storm  activate  【拓扑名称】

storm  activate  topology-name

4.5 重新部署任务命令

storm  rebalance  【拓扑名称】

storm  rebalance  topology-name

再平衡使你重新分配集群任务。这是个很强大的命令。比如，你向一个运行中的集群增加了节点。再平衡命令将会停用拓扑，然后在相应超时时间之后重新分配工人，并重启拓扑。

来源：https://www.cnblogs.com/jinanxiaolaohu/p/11923878.html