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。

【转帖】Storm基本原理概念及基本使用的更多相关文章

  1. Storm基本原理概念及基本使用

    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.H ...

  2. 【原】Storm基本概念

    Storm入门教程 1. Storm基础 Storm Storm主要特点 Storm基本概念 Topologies Streams Spouts Bolts Stream groupings Reli ...

  3. Storm基础概念与单词统计示例

    Storm基本概念 Storm是一个分布式的.可靠地.容错的数据流处理系统.Storm分布式计算结构称为Topology(拓扑)结构,顾名思义,与拓扑图十分类似.该拓扑图主要由数据流Stream.数据 ...

  4. Storm 01之 Storm基本概念及第一个demo

    2.1 Storm基本概念 在运行一个Storm任务之前,需要了解一些概念: Topologies :[tə'pɑ:lədʒɪ]拓扑结构 Streams Spouts:[spaʊt]喷出; 喷射; 滔 ...

  5. Storm 学习之路(二)—— Storm核心概念详解

    一.Storm核心概念 1.1 Topologies(拓扑) 一个完整的Storm流处理程序被称为Storm topology(拓扑).它是一个是由Spouts 和Bolts通过Stream连接起来的 ...

  6. Storm 系列(二)—— Storm 核心概念详解

    一.Storm核心概念 1.1 Topologies(拓扑) 一个完整的 Storm 流处理程序被称为 Storm topology(拓扑).它是一个是由 Spouts 和 Bolts 通过 Stre ...

  7. apache storm基本原理及使用总结

    什么是Apache Storm Apache Storm是一个分布式实时大数据处理系统.Storm设计用于在容错和水平可扩展方法中处理大量数据.它是一个流数据框架,具有最高的摄取率.虽然Storm是无 ...

  8. 对CLR基本原理概念&垃圾回收机制的简单理解

    前言,之前有说过C语言的函数&变量的一些基本概念,说得可能不是很好,先也把C#的.里相关的也说下,已成一统. 而说函数变量,其实主要就是GC,而GC又是CLR的主要内容,故就有了此文. CLR ...

  9. storm - 基础概念整理

    理论 Hadoop的出现虽然为大数据计算提供了一条捷径,但其仍然存在自身难以克服的缺点:实时性不足.Hadoop的一轮计算的启动需要较长时间,因此其满足不了对实时性有较高要求的场景. Storm由此应 ...

随机推荐

  1. python 学习之 基础篇二 字符编码

    声明: 博文参考1:字符编码发展历程(ASCII,Unicode,UTF-8) 博文参考2:Python常见字符编码间的转换 (1)为什么要用字符编码 早期的计算机使用的是通电与否的特性的真空管,如果 ...

  2. 初学Mybatis

    首先配置mybatis配置文件 <!DOCTYPE configuration PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN" &qu ...

  3. Spark GraphX图计算核心算子实战【AggreagteMessage】

    一.简介 参考博客:https://www.cnblogs.com/yszd/p/10186556.html 二.代码实现 package graphx import org.apache.log4j ...

  4. 七、Docker启动tocmat 8

    七.Docker启动tocmat 8 tomcat官方镜像中tomcat:7 和tomcat:8的目录. CATALINA_BASE: /usr/local/tomcat CATALINA_HOME: ...

  5. 单文件WebUploader做大文件的分块和断点续传

    前言: WebUploader是由Baidu WebFE(FEX)团队开发的一个简单的以HTML5为主,FLASH为辅的现代文件上传组件.在现代的浏览器里面能充分发挥HTML5的优势,同时又不摒弃主流 ...

  6. 【转】Pandas学习笔记(五)合并 concat

    Pandas学习笔记系列: Pandas学习笔记(一)基本介绍 Pandas学习笔记(二)选择数据 Pandas学习笔记(三)修改&添加值 Pandas学习笔记(四)处理丢失值 Pandas学 ...

  7. springboot2.0整合logback日志(详细)

    <div class="post"> <h1 class="postTitle"> springboot2.0整合logback日志(详 ...

  8. Comet OJ 夏季欢乐赛 距离产生美

    距离产生美 https://cometoj.com/contest/59/problem/B?problem_id=2680 题目描述 JWJU放暑假了,于是鸡尾酒就和女朋友璇璇一起出去玩.但是外面太 ...

  9. Pandas | 02 Series 系列

    系列(Series)是能够保存任何类型的数据(整数,字符串,浮点数,Python对象等)的一维标记数组.轴标签统称为索引. pandas.Series Pandas系列可以使用以下构造函数创建 - p ...

  10. 在执行一行代码之前CLR做的68件事

    因为CLR是一个托管环境,所以运行时中有几个组件需要在执行任何代码之前初始化.本文将介绍EE(执行引擎)启动程序,并详细检查初始化过程.68只是一个粗略的指南,它取决于您使用的运行时版本.启用了哪些功 ...