strom基礎(chǔ)-創(chuàng)新互聯(lián)

strom 經(jīng)典圖譜:

strom基礎(chǔ)

創(chuàng)新互聯(lián)建站服務(wù)項目包括大通網(wǎng)站建設(shè)、大通網(wǎng)站制作、大通網(wǎng)頁制作以及大通網(wǎng)絡(luò)營銷策劃等。多年來,我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè),利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢、行業(yè)經(jīng)驗、深度合作伙伴關(guān)系等,向廣大中小型企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案,大通網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會效益與經(jīng)濟(jì)效益。目前,我們服務(wù)的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到大通省份的部分城市,未來相信會繼續(xù)擴(kuò)大服務(wù)區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任!

strom基礎(chǔ)

  1. Topologies
  2. Streams
  3. Spouts
  4. Bolts
  5. Stream groupings
  6. Reliability
  7. Tasks
  8. Workers
  9. Configuration

1、Topologies

一個topology是spouts和bolts組成的圖, 通過stream groupings將圖中的spouts和bolts連接起來,如下圖:
strom基礎(chǔ)
一個topology會一直運(yùn)行直到你手動kill掉,Storm自動重新分配執(zhí)行失敗的任務(wù), 并且Storm可以保證你不會有數(shù)據(jù)丟失(如果開啟了高可靠性的話)。如果一些機(jī)器意外停機(jī)它上面的所有任務(wù)會被轉(zhuǎn)移到其他機(jī)器上。
運(yùn)行一個topology很簡單。首先,把你所有的代碼以及所依賴的jar打進(jìn)一個jar包。然后運(yùn)行類似下面的這個命令:

storm jar all-my-code.jar backtype.storm.MyTopology arg1 arg2

這個命令會運(yùn)行主類: backtype.strom.MyTopology, 參數(shù)是arg1, arg2。這個類的main函數(shù)定義這個topology并且把它提交給Nimbus。storm jar負(fù)責(zé)連接到Nimbus并且上傳jar包。
Topology的定義是一個Thrift結(jié)構(gòu),并且Nimbus就是一個Thrift服務(wù), 你可以提交由任何語言創(chuàng)建的topology。上面的方面是用JVM-based語言提交的最簡單的方法。


2、Streams

消息流stream是storm里的關(guān)鍵抽象。一個消息流是一個沒有邊界的tuple序列, 而這些tuple序列會以一種分布式的方式并行地創(chuàng)建和處理。通過對stream中tuple序列中每個字段命名來定義stream。在默認(rèn)的情況下,tuple的字段類型可以是:integer,long,short, byte,string,double,float,boolean和byte array。你也可以自定義類型(只要實現(xiàn)相應(yīng)的序列化器)。
每個消息流在定義的時候會被分配給一個id,因為單向消息流使用的相當(dāng)普遍, OutputFieldsDeclarer定義了一些方法讓你可以定義一個stream而不用指定這個id。在這種情況下這個stream會分配個值為‘default’默認(rèn)的id 。
Storm提供的最基本的處理stream的原語是spout和bolt。你可以實現(xiàn)spout和bolt提供的接口來處理你的業(yè)務(wù)邏輯。


3、Spouts

消息源spout是Storm里面一個topology里面的消息生產(chǎn)者。一般來說消息源會從一個外部源讀取數(shù)據(jù)并且向topology里面發(fā)出消息:tuple。Spout可以是可靠的也可以是不可靠的。如果這個tuple沒有被storm成功處理,可靠的消息源spouts可以重新發(fā)射一個tuple, 但是不可靠的消息源spouts一旦發(fā)出一個tuple就不能重發(fā)了。
消息源可以發(fā)射多條消息流stream。使用OutputFieldsDeclarer.declareStream來定義多個stream,然后使用SpoutOutputCollector來發(fā)射指定的stream。
Spout類里面最重要的方法是nextTuple。要么發(fā)射一個新的tuple到topology里面或者簡單的返回如果已經(jīng)沒有新的tuple。要注意的是nextTuple方法不能阻塞,因為storm在同一個線程上面調(diào)用所有消息源spout的方法。
另外兩個比較重要的spout方法是ack和fail。storm在檢測到一個tuple被整個topology成功處理的時候調(diào)用ack,否則調(diào)用fail。storm只對可靠的spout調(diào)用ack和fail。


4、Bolts

所有的消息處理邏輯被封裝在bolts里面。Bolts可以做很多事情:過濾,聚合,查詢數(shù)據(jù)庫等等。
Bolts可以簡單的做消息流的傳遞。復(fù)雜的消息流處理往往需要很多步驟,從而也就需要經(jīng)過很多bolts。比如算出一堆圖片里面被轉(zhuǎn)發(fā)最多的圖片就至少需要兩步:第一步算出每個圖片的轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量。第二步找出轉(zhuǎn)發(fā)最多的前10個圖片。(如果要把這個過程做得更具有擴(kuò)展性那么可能需要更多的步驟)。
Bolts可以發(fā)射多條消息流, 使用OutputFieldsDeclarer.declareStream定義stream,使用OutputCollector.emit來選擇要發(fā)射的stream。
Bolts的主要方法是execute, 它以一個tuple作為輸入,bolts使用OutputCollector來發(fā)射tuple,bolts必須要為它處理的每一個tuple調(diào)用OutputCollector的ack方法,以通知Storm這個tuple被處理完成了,從而通知這個tuple的發(fā)射者spouts。 一般的流程是: bolts處理一個輸入tuple, 發(fā)射0個或者多個tuple, 然后調(diào)用ack通知storm自己已經(jīng)處理過這個tuple了。storm提供了一個IBasicBolt會自動調(diào)用ack。


5、Stream groupings

定義一個topology的其中一步是定義每個bolt接收什么樣的流作為輸入。stream grouping就是用來定義一個stream應(yīng)該如果分配數(shù)據(jù)給bolts上面的多個tasks。
Storm里面有7種類型的stream grouping

  1. Shuffle Grouping: 隨機(jī)分組, 隨機(jī)派發(fā)stream里面的tuple,保證每個bolt接收到的tuple數(shù)目大致相同。
  2. Fields Grouping:按字段分組, 比如按userid來分組, 具有同樣userid的tuple會被分到相同的Bolts里的一個task, 而不同的userid則會被分配到不同的bolts里的task。
  3. All Grouping:廣播發(fā)送,對于每一個tuple,所有的bolts都會收到。
  4. Global Grouping:全局分組, 這個tuple被分配到storm中的一個bolt的其中一個task。再具體一點(diǎn)就是分配給id值最低的那個task。
  5. Non Grouping:不分組,這個分組的意思是說stream不關(guān)心到底誰會收到它的tuple。目前這種分組和Shuffle grouping是一樣的效果, 有一點(diǎn)不同的是storm會把這個bolt放到這個bolt的訂閱者同一個線程里面去執(zhí)行。
  6. Direct Grouping: 直接分組, 這是一種比較特別的分組方法,用這種分組意味著消息的發(fā)送者指定由消息接收者的哪個task處理這個消息。 只有被聲明為Direct Stream的消息流可以聲明這種分組方法。而且這種消息tuple必須使用emitDirect方法來發(fā)射。消息處理者可以通過TopologyContext來獲取處理它的消息的task的id (OutputCollector.emit方法也會返回task的id)。
  7. Local or shuffle grouping:如果目標(biāo)bolt有一個或者多個task在同一個工作進(jìn)程中,tuple將會被隨機(jī)發(fā)生給這些tasks。否則,和普通的Shuffle Grouping行為一致。

6、Reliability

Storm保證每個tuple會被topology完整的執(zhí)行。Storm會追蹤由每個spout tuple所產(chǎn)生的tuple樹(一個bolt處理一個tuple之后可能會發(fā)射別的tuple從而形成樹狀結(jié)構(gòu)),并且跟蹤這棵tuple樹什么時候成功處理完。每個topology都有一個消息超時的設(shè)置,如果storm在這個超時的時間內(nèi)檢測不到某個tuple樹到底有沒有執(zhí)行成功, 那么topology會把這個tuple標(biāo)記為執(zhí)行失敗,并且過一會兒重新發(fā)射這個tuple。
為了利用Storm的可靠性特性,在你發(fā)出一個新的tuple以及你完成處理一個tuple的時候你必須要通知storm。這一切是由OutputCollector來完成的。通過emit方法來通知一個新的tuple產(chǎn)生了,通過ack方法通知一個tuple處理完成了。
Storm的可靠性我們在第四章會深入介紹。


7、Tasks

每一個spout和bolt會被當(dāng)作很多task在整個集群里執(zhí)行。每一個executor對應(yīng)到一個線程,在這個線程上運(yùn)行多個task,而stream grouping則是定義怎么從一堆task發(fā)射tuple到另外一堆task。你可以調(diào)用TopologyBuilder類的setSpout和setBolt來設(shè)置并行度(也就是有多少個task)。


8、Workers

一個topology可能會在一個或者多個worker(工作進(jìn)程)里面執(zhí)行,每個worker是一個物理JVM并且執(zhí)行整個topology的一部分。比如,對于并行度是300的topology來說,如果我們使用50個工作進(jìn)程來執(zhí)行,那么每個工作進(jìn)程會處理其中的6個tasks。Storm會盡量均勻的工作分配給所有的worker。


9、Configuration

Storm里面有一堆參數(shù)可以配置來調(diào)整Nimbus, Supervisor以及正在運(yùn)行的topology的行為,一些配置是系統(tǒng)級別的,一些配置是topology級別的。default.yaml里面有所有的默認(rèn)配置。你可以通過定義個storm.yaml在你的classpath里來覆蓋這些默認(rèn)配置。并且你也可以在代碼里面設(shè)置一些topology相關(guān)的配置信息(使用StormSubmitter)。

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