概述

Storm是一个免费开源的分布式实时计算系统。Storm能轻松可靠地处理无界的数据流,就像Hadoop对数据进行批处理

编程模型

spout:数据读取数据、接收数据、将数据写出到blot

bolt:可以有多个,它是处理数据的类,相当于将MapReduce中的map类整体抽取出来,Reduce整体抽取出来。可以单独写一个bolt去分割数据,写一个blot去合并数据。

元组(Tuple)

元组(Tuple),是消息传递的基本单元,是一个命名的值列表,元组中的字段可以是任何类型的对象。Storm使用元组作为其数据模型,元组支持所有的基本类型、字符串和字节数组作为字段值,只要实现类型的序列化接口就可以使用该类型的对象。元组本来应该是一个key-value的Map,但是由于各个组件间传递的元组的字段名称已经事先定义好,所以只要按序把元组填入各个value即可,所以元组是一个value的List。

流(Stream)

流是Storm的核心抽象,是一个无界的元组系列。源源不断传递的元组就组成了流,在分布式环境中并行地进行创建和处理。

水龙头(Spout)

Spout是拓扑的流的来源,是一个拓扑中产生源数据流的组件。通常情况下,Spout会从外部数据源中读取数据,然后转换为拓扑内部的源数据。

Spout可以是可靠的,也可以是不可靠的。如果Storm处理元组失败,可靠的Spout能够重新发射,而不可靠的Spout就尽快忘记发出的元组。

Spout可以发出超过一个流。

Spout的主要方法是nextTuple()。NextTuple()会发出一个新的Tuple到拓扑,如果没有新的元组发出,则简单返回。

Spout的其他方法是ack()和fail()。当Storm检测到一个元组从Spout发出时,ack()和fail()会被调用,要么成功完成通过拓扑,要么未能完成。Ack()和fail()仅被可靠的Spout调用。

IRichSpout是Spout必须实现的接口。

转接头(Bolt)

在拓扑中所有处理都在Bolt中完成,Bolt是流的处理节点,从一个拓扑接收数据,然后执行进行处理的组件。Bolt可以完成过滤、业务处理、连接运算、连接与访问数据库等任何操作。

Bolt是一个被动的角色,七接口中有一个execute()方法,在接收到消息后会调用此方法,用户可以在其中执行自己希望的操作。

Bolt可以完成简单的流的转换,而完成复杂的流的转换通常需要多个步骤,因此需要多个Bolt。

Bolt可以发出超过一个的流。

拓扑(Topology)

拓扑(Topology)是Storm中运行的一个实时应用程序,因为各个组件间的消息流动而形成逻辑上的拓扑结构。

把实时应用程序的运行逻辑打成jar包后提交到Storm的拓扑(Topology)。Storm的拓扑类似于MapReduce的作业(Job)。其主要的区别是,MapReduce的作业最终会完成,而一个拓扑永远都在运行直到它被杀死。一个拓扑是一个图的Spout和Bolt的连接流分组。

Storm核心组件(类似于yarn)

  • nimbus

是整个集群的控管核心,负责topology的提交、运行状态监控、任务重新分配等工作。

  • zk

就是一个管理者,监控者。

总体描述:nimbus下命令(分配任务),zk监督执行(心跳监控,worker、supurvisor的心跳都归它管),supervisor领旨(下载代码),招募人马(创建worker和线程等),worker、executor就给我干活!task就是具体要干的活。

主控节点与工作节点

Storm集群中有两类节点:主控节点(Master Node)和工作节点(Worker Node)。其中,主控节点只有一个,而工作节点可以有多个。

Nimbus进程与Supervisor进程

主控节点运行一个称为Nimbus的守护进程类似于Hadoop的JobTracker。Nimbus负责在集群中分发代码,对节点分配任务,并监视主机故障。

每个工作节点运行一个称为Supervisor的守护进程。Supervisor监听其主机上已经分配的主机的作业,启动和停止Nimbus已经分配的工作进程。

流分组(Stream grouping)

流分组,是拓扑定义中的一部分,为每个Bolt指定应该接收哪个流作为输入。流分组定义了流/元组如何在Bolt的任务之间进行分发。

Storm内置了8种流分组方式。

工作进程(Worker)

Worker是Spout/Bolt中运行具体处理逻辑的进程。一个worker就是一个进程,进程里面包含一个或多个线程。

执行器(Executor)

一个线程就是一个executor,一个线程会处理一个或多个任务。

任务(Task)

一个任务就是一个task。

实时流计算常见架构图



1)Flume获取数据。

2)Kafka临时保存数据。

3)Strom计算数据。

4)Redis是个内存数据库,用来保存数据。

本博客仅为博主学习总结,感谢各大网络平台的资料。蟹蟹!!

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