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| Storm入门 |
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2018-2-26 |
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| 编辑推荐: |
| 本文来自于csdn,Storm是一个免费开源、分布式、高容错的实时计算系统。 |
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1. 什么是Storm
Storm是Twitter开源的一个分布式的实时计算系统。
2. Storm的设计思想
- Storm是对流Stream的抽象，流是一个不间断的无界的连续tuple，注意Storm在建模事件流时，把流中的事件抽象为tuple即元组。
- Storm将流中元素抽象为Tuple，一个tuple就是一个值列表value
list，list中的每个value都有一个name，并且该value可以是基本类型，字符类型，字节数组等，当然也可以是其他可序列化的类型。
- Storm认为每个stream都有一个stream源，也就是原始元组的源头，所以它将这个源头称为Spout。
- 有了源头即spout也就是有了stream，那么该如何处理stream内的tuple呢。将流的状态转换称为Bolt，bolt可以消费任意数量的输入流，只要将流方向导向该bolt，同时它也可以发送新的流给其他bolt使用，这样一来，只要打开特定的spout（管口）再将spout中流出的tuple导向特定的bolt，又bolt对导入的流做处理后再导向其他bolt或者目的地。
- 以上处理过程统称为Topology即拓扑。拓扑是storm中最高层次的一个抽象概念，它可以被提交到storm集群执行，一个拓扑就是一个流转换图，图中每个节点是一个spout或者bolt，图中的边表示bolt订阅了哪些流，当spout或者bolt发送元组到流时，它就发送元组到每个订阅了该流的bolt（这就意味着不需要我们手工拉管道，只要预先订阅，spout就会将流发到适当bolt上）。
- 拓扑的每个节点都要说明它所发射出的元组的字段的name，其他节点只需要订阅该name就可以接收处理。
3.Storm集群结构
- Storm集群表面类似Hadoop集群。但在Hadoop上你运行是”MapReduce
jobs”，在Storm上你运行的是”topologies”。”Jobs”和”topologies”是大不同的，一个关键不同是一个MapReduce的Job最终会结束，而一个topology永远处理消息（或直到你kill它）。
- Storm集群有两种节点：控制（master）节点和工作者（worker）节点。
- 控制节点运行一个称之为”Nimbus”的后台程序，它类似于Haddop的”JobTracker”。Nimbus负责在集群范围内分发代码、为worker分配任务和故障监测。
- 每个工作者节点运行一个称之”Supervisor”的后台程序。Supervisor监听分配给它所在机器的工作，基于Nimbus分配给它的事情来决定启动或停止工作者进程。每个工作者进程执行一个topology的子集（也就是一个子拓扑结构）；一个运行中的topology由许多跨多个机器的工作者进程组成。
- 一个Zookeeper集群负责Nimbus和多个Supervisor之间的所有协调工作（一个完整的拓扑可能被分为多个子拓扑并由多个supervisor完成）。
- 此外，Nimbus后台程序和Supervisor后台程序都是快速失败（fail-fast）和无状态的；所有状态维持在Zookeeper或本地磁盘。这意味着你可以kill -9杀掉nimbus进程和supervisor进程，然后重启，它们将恢复状态并继续工作，就像什么也没发生。这种设计使storm极其稳定。这种设计中Master并没有直接和worker通信，而是借助一个中介Zookeeper，这样一来可以分离master和worker的依赖，将状态信息存放在zookeeper集群内以快速回复任何失败的一方。
4.Storm的重要概念
- worker：
Supervisor会监听分配给它那台机器的工作，根据需要启动/关闭工作进程，这个工作进程就是worker
每一个worker都会占用工作节点的一个端口，这个端口可以在storm.yarm中配置。
一个topology可能会在一个或者多个工作进程里面执行，每个工作进程执行整个topology的一部分，所以一个运行的topology由运行在很多机器上的很多工作进程组成。
- Task:
每一个Spout和Bolt会被当作很多task在整个集群里面执行。默认情况下每一个task对应到一个线程（Executor），这个线程用来执行这个task，而stream grouping则是定义怎么从一堆task发射tuple到另外一堆task。
- 每台supervisor运行着若干个Worker进程，每个Worker进程运行着若干个Executor线程，每个Executor线程运行着同一个component（Spout或Bolt）的一个或多个task。
- Config(配置)：
storm里面有一堆参数可以配置来调整nimbus, supervisor以及正在运行的topology的行为， 一些配置是系统级别的， 一些配置是topology级别的。所有有默认值的配置的默认配置是配置在default.xml里面的。你可以通过定义个storm.xml在你的classpath厘米来覆盖这些默认配置。并且你也可以在代码里面设置一些topology相关的配置信息 – 使用StormSubmitter。当然，这些配置的优先级是: default.xml < storm.xml < TOPOLOGY-SPECIFIC配置。
- Stream Grouping（消息分发策略）：
- Shuffle Grouping：随机分组，随机派发stream里面的tuple，保证每个bolt接收到的tuple数目相同。
- FieldsGrouping：按字段分组，比如按userid来分组，具有同样userid的tuple会被分到相同的Bolts，而不同的userid则会被分配到不同的Bolts。
- All Grouping：广播发送，对于每一个tuple，所有的Bolts都会收到。
- Global Grouping:全局分组，这个tuple被分配到storm中的一个bolt的其中一个task。再具体一点就是分配给id值最低的那个task。
- NonGrouping：不分组，这个分组的意思是说stream不关心到底谁会收到它的tuple。目前这种分组和Shuffle grouping是一样的效果，有一点不同的是storm会把这个bolt放到这个bolt的订阅者同一个线程里面去执行。
- Direct Grouping：直接分组,
这是一种比较特别的分组方法，用这种分组意味着消息的发送者指定由消息接收者的哪个task处理这个消息。只有被声明为Direct Stream的消息流可以声明这种分组方法。而且这种消息tuple必须使用emitDirect方法来发射。消息处理者可以通过TopologyContext来获取处理它的消息的taskid
(OutputCollector.emit方法也会返回taskid)。
5.Storm可靠性：
1、worker进程挂掉
storm会重新再启动一个worker
2、supervisor进程挂掉
不会影响之前已经提交的topology，只是后期不会再向这个节点分配任务了。
3、nimbus进程挂掉
不会影响之前已经提交的topology，只是后期不能再向集群提交topology了。
4、ack/fail消息确认机制(确保一个tuple被完全处理)
在spout中发射tuple的时候需要同时发送messageid，这样才相当于开启了消息确认机制
如果你的topology里面的tuple比较多的话， 那么把acker的数量设置多一点,效率会高一点。
通过config.setNumAckers(num)来设置一个topology里面的acker的数量，默认值是1。
注意： acker用了特殊的算法，使得对于追踪每个spout tuple的状态所需要的内存量是恒定的（20 bytes)
注意：如果一个tuple在指定的timeout(Config.TOPOLOGY_MESSAGE_TIMEOUT_SECS默认值为30秒)时间内没有被成功处理，那么这个tuple会被认为处理失败了。
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