Storm概念讲解和工作原理介绍

Strom的结构

Storm与传统关系型数据库     传统关系型数据库是先存后计算,而storm则是先算后存,甚至不存     传统关系型数据库很难部署实时计算,只能部署定时任务统计分析窗口数据     关系型数据库重视事务,并发控制,相对来说Storm比较简陋     Storm不Hadoop,Spark等是流行的大数据方案 与Storm关系密切的语言:核心代码用clojure书写,实用程序用python开发,使用java开发拓扑

topology

    Storm集群中有两种节点,一种是控制节点(Nimbus节点),另一种是工作节点(Supervisor节点)。所有Topology任务的 提交必须在Storm客户端节点上进行(需要配置 storm.yaml文件),由Nimbus节点分配给其他Supervisor节点进行处理。 Nimbus节点首先将提交的Topology进行分片,分成一个个的Task,并将Task和Supervisor相关的信息提交到 zookeeper集群上,Supervisor会去zookeeper集群上认领自己的Task,通知自己的Worker进程进行Task的处理。     和同样是计算框架的MapReduce相比,MapReduce集群上运行的是Job,而Storm集群上运行的是Topology。但是Job在运行结束之后会自行结束,Topology却只能被手动的kill掉,否则会一直运行下去     Storm不处理计算结果的保存,这是应用代码需要负责的事情,如果数据不大,你可以简单地保存在内存里,也可以每次都更新数据库,也可以采用NoSQL存储。这部分事情完全交给用户。     数据存储之后的展现,也是你需要自己处理的,storm UI 只提供对topology的监控和统计。     总体的Topology处理流程图为:

zookeeper集群

    storm使用zookeeper来协调整个集群, 但是要注意的是storm并不用zookeeper来传递消息。所以zookeeper上的负载是非常低的,单个节点的zookeeper在大多数情况下 都已经足够了, 但是如果你要部署大一点的storm集群, 那么你需要的zookeeper也要大一点。关于如何部署zookeeper,可以看http://zookeeper.apache.org/doc /r3.3.3/zookeeperAdmin.html     部署zookeeper有些需要注意的地方:     1、对zookeeper做好监控非常重要, zookeeper是fail-fast的系统,只要出现什么错误就会退出, 所以实际场景中要监控,更多细节看http://zookeeper.apache.org/doc/r3.3.3 /zookeeperAdmin.html#sc_supervision     2、实际场景中要配置一个cron job来压缩zookeeper的数据和业务日志。zookeeper自己是不会去压缩这些的,所以你如果不设置一个cron job, 那么你很快就会发现磁盘不够用了,更多细节可以查看http://zookeeper.apache.org/doc/r3.3.3 /zookeeperAdmin.html#sc_maintenance

Component

    Storm中,Spout和Bolt都是Component。所以,Storm定义了一个名叫IComponent的总接口     全家普如下:绿色部分是我们最常用、比较简单的部分。红色部分是与事务相关的

Spout

    Spout是Stream的消息产生源, Spout组件的实现可以通过继承BaseRichSpout类或者其他Spout类来完成,也可以通过实现IRichSpout接口来实现 public interface ISpout extends Serializable {   void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector);   void close();   void nextTuple();   void ack(Object msgId);   void fail(Object msgId); }     open()方法 -- 初始化方法     close() -- 在该spout将要关闭时调用。但是不保证其一定被调用,因为在集群中supervisor节点,可以使用kill -9来杀死worker进程。只有当Storm是在本地模式下运行,如果是发送停止命令,可以保证close的执行     ack(Object msgId) -- 成功处理tuple时回调的方法,通常情况下,此方法的实现是将消息队列中的消息移除,防止消息重放     fail(Object msgId) -- 处理tuple失败时回调的方法,通常情况下,此方法的实现是将消息放回消息队列中然后在稍后时间里重放     nextTuple() -- 这是Spout类中最重要的一个方法。发射一个Tuple到Topology都是通过这个方法来实现的。调用此方法时,storm向spout发出请求,让spout发出元组(tuple)到输出器(ouput collector)。这种方法应该是非阻塞的,所以spout如果没有元组发出,这个方法应该返回。nextTuple、ack 和fail 都在spout任务的同一个线程中被循环调用。 当没有元组的发射时,应该让nextTuple睡眠一个很短的时间(如一毫秒),以免浪费太多的CPU。 继承了BaseRichSpout后,不用实现close、 activate、 deactivate、 ack、 fail 和 getComponentConfiguration 方法,只关心最基本核心的部分。 通常情况下(Shell和事务型的除外),实现一个Spout,可以直接实现接口IRichSpout,如果不想写多余的代码,可以直接继承BaseRichSpout

Bolt

    Bolt类接收由Spout或者其他上游Bolt类发来的Tuple,对其进行处理。Bolt组件的实现可以通过继承BasicRichBolt类或者IRichBolt接口等来完成     prepare方法 -- 此方法和Spout中的open方法类似,在集群中一个worker中的task初始化时调用。 它提供了bolt执行的环境     declareOutputFields方法 -- 用于声明当前Bolt发送的Tuple中包含的字段(field),和Spout中类似     cleanup方法 -- 同ISpout的close方法,在关闭前调用。同样不保证其一定执行。     execute方法 -- 这是Bolt中最关键的一个方法,对于Tuple的处理都可以放到此方法中进行。具体的发送是通过emit方法来完成的。execute接受一个tuple进行处理,并用prepare方法传入的OutputCollector的ack方法(表示成功)或fail(表示失败)来反馈处理结果。     Storm提供了IBasicBolt接口,其目的就是实现该接口的Bolt不用在代码中提供反馈结果了,Storm内部会自动反馈成功。如果你确实要反馈失败,可以抛出FailedException     通常情况下,实现一个Bolt,可以实现IRichBolt接口或继承BaseRichBolt,如果不想自己处理结果反馈,可以实现 IBasicBolt接口或继承BaseBasicBolt,它实际上相当于自动实现了collector.emit.ack(inputTuple)

Topology运行流程

    (1)Storm提交后,会把代码首先存放到Nimbus节点的inbox目录下,之后,会把当前Storm运行的配置生成一个stormconf.ser文件放到Nimbus节点的stormdist目录中,在此目录中同时还有序列化之后的Topology代码文件     (2) 在设定Topology所关联的Spouts和Bolts时,可以同时设置当前Spout和Bolt的executor数目和task数目,默认情况下,一个Topology的task的总和是和executor的总和一致的。之后,系统根据worker的数目,尽量平均的分配这些task的执行。worker在哪个supervisor节点上运行是由storm本身决定的     (3)任务分配好之后,Nimbus节点会将任务的信息提交到zookeeper集群,同时在zookeeper集群中会有workerbeats节点,这里存储了当前Topology的所有worker进程的心跳信息     (4)Supervisor 节点会不断的轮询zookeeper集群,在zookeeper的assignments节点中保存了所有Topology的任务分配信息、代码存储目录、任务之间的关联关系等,Supervisor通过轮询此节点的内容,来领取自己的任务,启动worker进程运行     (5)一个Topology运行之后,就会不断的通过Spouts来发送Stream流,通过Bolts来不断的处理接收到的Stream流,Stream流是无界的。     最后一步会不间断的执行,除非手动结束Topology。

Topology运行方式

    在开始创建项目之前,了解Storm的操作模式(operation modes)是很重要的。 Storm有两种运行方式     本地运行的提交方式,例: LocalCluster cluster = new LocalCluster(); cluster.submitTopology(TOPOLOGY_NAME, conf, builder.createTopology()); Thread.sleep(2000); cluster.shutdown();     分布式提交方式,例: StormSubmitter.submitTopology(TOPOLOGY_NAME, conf, builder.createTopology());       需要注意的是,在Storm代码编写完成之后,需要打包成jar包放到Nimbus中运行,打包的时候,不需要把依赖的jar都打迚去,否则如果把依赖的storm.jar包打进去的话,运行时会出现重复的配置文件错误导致Topology无法运行。因为Topology运行之前,会加载本地的 storm.yaml 配置文件。     运行的命令如下: storm jar StormTopology.jar mainclass [args]

storm守护进程的命令

    Nimbus: storm nimbus 启动nimbus守护进程     Supervisor: storm supervisor 启动supervisor守护迚程     UI:storm ui 这将启动stormUI的守护进程,为监测storm集群提供一个基于web的用户界面。     DRPC: storm drpc 启动DRPC的守护进程

storm管理命令

    JAR:storm jar topology_jar topology_class [arguments...]     jar命令是用于提交一个集群拓扑.它运行指定参数的topology_class中的main()方法,上传topology_jar到nimbus,由nimbus发布到集群中。一旦提交,storm将激活拓扑并开始处理topology_class 中的main()方法,main()方法负责调用StormSubmitter.submitTopology()方法,并提供一个唯一的拓扑(集群)的名。如果一个拥有该名称的拓扑已经存在于集群中,jar命令将会失败。常见的做法是在使用命令行参数来指定拓扑名称,以便拓扑在提交的时候被命名。     KILL:storm kill topology_name [-w wait_time]     杀死一个拓扑,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。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。也可以在Storm UI 界面上实现同样的功能     Deactivate:storm deactivate topology_name     停用拓扑时,所有已分发的元组都会得到处理,spouts的nextTuple方法将不会被调用。也可以在Storm UI 界面上实现同样的功能     Activate:storm activate topology_name     启动一个停用的拓扑。也可以在Storm UI 界面上实现同样的功能     Rebalance:storm rebalance topology_name [-w wait_time] [-n worker_count] [-e component_name=executer_count]...     rebalance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。rebalance命令将会停用拓扑,然后在相应超时时间之后重分配worker,并重启拓扑 例:storm rebalance wordcount-topology -w 15 -n 5 -e sentence-spout=4 -e split-bolt=8     还有其他管理命令,如:Remoteconfvalue、REPL、Classpath等

新建storm项目注意事项

    为了开发storm项目,你的classpath里面需要有storm的jar包。最推荐的方式是使用Maven,不使用maven的话你可以手动把storm发行版里面的所有的jar包添加到classpath     storm-starter项目使用Leiningen作为build和依赖管理工具,你可以下载这个脚本(https://raw.githubusercontent.com/technomancy/leiningen/stable/bin/lein)来安装Leiningen, 把它加入到你的PATH, 使它可执行。要拉取storm的所有依赖包,简单地在项目的根目录执行 lein deps 就可以了
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