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Storm文档详解

时间:2018-01-02 13:23:52      阅读:273      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:resource   bak   jvm   port   可扩展   产生   数据存储   orm   等于   

1、Storm基础概念

1.1、什么是storm?

Apache Storm is a free and open source distributed realtime computation system.

Storm是免费开源的分布式实时计算系统

 

实时和离线的区别:

  1 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、***任务调度

  2 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)

 

Storm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。

1.2、Storm的核心组件

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  • TopologyStorm中运行的一个实时应用程序的名称。(拓扑)
  •  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(Slot的个数)
  •  Worker:运行具体处理组件逻辑的进程(其实就是一个JVM)。Worker运行的任务类型只有两种,一种是Spout任务,一种是Bolt任务。
  •  Taskworker中每一个spout/bolt的线程称为一个task. storm0.8之后,task不再与物理线程对应,不同spout/bolttask可能会共享一个物理线程,该线程称为executor(Task=线程=executor)
  •  Zookeeper:保存任务分配的信息、心跳信息、元数据信息。

 

1.3、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WorkerJVM)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。

 

1.4、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。

 

 

1.5、Storm的编程模型

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  • DataSource:外部数据源
  • Spout:接受外部数据源的组件,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:接受Spout发送的数据,或上游的bolt的发送的数据。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。
  • TupleStorm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
  1. 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数目大致相同。(Random函数)
  2.  Fields Grouping:按字段分组,比如按userid来分组,具有同样useridtuple会被分到相同的Bolts里的一个task,而不同的userid则会被分配到不同的bolts里的task(Hash取模)
  3.  All Grouping:广播发送,对于每一个tuple,所有的bolts都会收到。
  4.  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
  5.  Non Grouping:不分组,这stream grouping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。(Random函数),
  6.  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)。
  7.  Local or shuffle grouping:如果目标bolt有一个或者多个task在同一个工作进程中,tuple将会被随机发生给这些tasks。否则,和普通的Shuffle Grouping行为一致。

 

2、Storm程序的并发机制

2.1、概念

  • Workers (JVMs): 在一个物理节点上可以运行一个或多个独立的JVM 进程。一个Topology可以包含一个或多个worker(并行的跑在不同的物理机上), 所以worker process就是执行一个topology的子集, 并且worker只能对应于一个topology 
  • Executors (threads): 在一个worker JVM进程中运行着多个Java线程。一个executor线程可以执行一个或多个tasks。但一般默认每个executor只执行一个task。一个worker可以包含一个或多个executor, 每个component (spoutbolt)至少对应于一个executor, 所以可以说executor执行一个compenent的子集, 同时一个executor只能对应于一个component 
  •  Tasks(bolt/spout instances)Task就是具体的处理逻辑对象,每一个SpoutBolt会被当作很多task在整个集群里面执行。每一个task对应到一个线程,而stream grouping则是定义怎么从一堆task发射tuple到另外一堆task。你可以调用TopologyBuilder.setSpoutTopBuilder.setBolt来设置并行度 — 也就是有多少个task 

 

2.2、配置并行度

l 对于并发度的配置, storm里面可以在多个地方进行配置, 优先级为:

defaults.yaml < storm.yaml < topology-specific configuration <

<internal component-specific configuration < external component-specific configuration 

  • worker processes的数目, 可以通过配置文件和代码中配置, worker就是执行进程, 所以考虑并发的效果, 数目至少应该大于machines的数目 
  •  executor的数目, component的并发线程数,只能在代码中配置(通过setBoltsetSpout的参数), 例如, setBolt("green-bolt", new GreenBolt(), 2) 
  •  tasks的数目, 可以不配置, 默认和executor1:1, 也可以通过setNumTasks()配置 

Topologyworker数通过config设置,即执行该topologyworkerjava)进程数。它可以通过 storm rebalance 命令任意调整。 

Config conf = newConfig();

conf.setNumWorkers(2); //用2个worker

topologyBuilder.setSpout("blue-spout", newBlueSpout(), 2); //设置2个并发度

topologyBuilder.setBolt("green-bolt", newGreenBolt(), 2).setNumTasks(4).shuffleGrouping("blue-spout"); //设置2个并发度,4个任务

topologyBuilder.setBolt("yellow-bolt", newYellowBolt(), 6).shuffleGrouping("green-bolt"); //设置6个并发度

StormSubmitter.submitTopology("mytopology", conf, topologyBuilder.createTopology());

 

 

 

 

 

 

 

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3个组件的并发度加起来是10,就是说拓扑一共有10executor,一共有2worker,每个worker产生10 / 2 = 5条线程。

绿色的bolt配置成2executor4task。为此每个executor为这个bolt运行2task

 

l 动态的改变并行度

Storm支持在不 restart topology 的情况下, 动态的改变(增减) worker processes 的数目和 executors 的数目, 称为rebalancing. 通过Storm web UI,或者通过storm rebalance命令实现: 

storm rebalance mytopology -n 5 -e blue-spout=3 -e yellow-bolt=10

 

 

 

3、Storm组件本地树

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4、Storm zookeeper目录树

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5、Storm 任务提交的过程

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TopologyMetricsRunnable.TaskStartEvent[oldAssignment=<null>,newAssignment=Assignment[masterCodeDir=C:\Users\MAOXIA~1\AppData\Local\Temp\\e73862a8-f7e7-41f3-883d-af494618bc9f\nimbus\stormdist\double11-1-1458909887,nodeHost={61ce10a7-1e78-4c47-9fb3-c21f43a331ba=192.168.1.106},taskStartTimeSecs={1=1458909910, 2=1458909910, 3=1458909910, 4=1458909910, 5=1458909910, 6=1458909910, 7=1458909910, 8=1458909910},workers=[ResourceWorkerSlot[hostname=192.168.1.106,memSize=0,cpu=0,tasks=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],jvm=<null>,nodeId=61ce10a7-1e78-4c47-9fb3-c21f43a331ba,port=6900]],timeStamp=1458909910633,type=Assign],task2Component=<null>,clusterName=<null>,topologyId=double11-1-1458909887,timestamp=0]

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6.2、基本实现

Storm 系统中有一组叫做"acker"的特殊的任务,它们负责跟踪DAG(有向无环图)中的每个消息。

acker任务保存了spout id到一对值的映射。第一个值就是spout的任务id,通过这个idacker就知道消息处理完成时该通知哪个spout任务。第二个值是一个64bit的数字,我们称之为"ack val", 它是树中所有消息的随机id的异或计算结果。

 

ack val表示了整棵树的的状态,无论这棵树多大,只需要这个固定大小的数字就可以跟踪整棵树。当消息被创建和被应答的时候都会有相同的消息id发送过来做异或。 每当acker发现一棵树的ack val值为0的时候,它就知道这棵树已经被完全处理了

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6.3、可靠性配置

有三种方法可以去掉消息的可靠性:

将参数Config.TOPOLOGY_ACKERS设置为0,通过此方法,当Spout发送一个消息的时候,它的ack方法将立刻被调用;

Spout发送一个消息时,不指定此消息的messageID。当需要关闭特定消息可靠性的时候,可以使用此方法;

最后,如果你不在意某个消息派生出来的子孙消息的可靠性,则此消息派生出来的子消息在发送时不要做锚定,即在emit方法中不指定输入消息。因为这些子孙消息没有被锚定在任何tuple tree中,因此他们的失败不会引起任何spout重新发送消息。

 

7、Storm的安装

7.1、Storm安装

1、上传解压安装包

tar -zxvf apache-storm-1.1.1.tar.gz

mv apache-storm-1.1.1 storm

mv storm.yaml  storm.yaml.bak

 

2、修改配置文件

 

#指定storm使用的zk集群

storm.zookeeper.servers:

     - "zk-datanode-01"

     - "zk-datanode-02"

     - "zk-datanode-03"

#指定storm本地状态保存地址

storm.local.dir: "/usr/local/data/storm/workdir"

#指定storm集群中的nimbus节点所在的服务器

nimbus.host: "zk-datanode-01"

#指定nimbus启动JVM最大可用内存大小

nimbus.childopts: "-Xmx1024m"

#指定supervisor启动JVM最大可用内存大小

supervisor.childopts: "-Xmx4096m"

#指定supervisor节点上,每个worker启动JVM最大可用内存大小

worker.childopts: "-Xmx512m"

#指定ui启动JVM最大可用内存大小,ui服务一般与nimbus同在一个节点上。

ui.childopts: "-Xmx768m"

#指定supervisor节点上,启动worker时对应的端口号,每个端口对应槽,每个槽位对应一个worker

supervisor.slots.ports:

    - 6700

    - 6701

    - 6702

    - 6703

    

3、分发安装包

scp -r storm/ zk-datanode-02:/usr/local/

scp -r storm/ zk-datanode-03:/usr/local/    

 

4、启动集群

cd  /usr/local/storm

1、在nimbus.host所属的机器上启动 nimbus服务

 

nohup bin/storm nimbus &

2、在nimbus.host所属的机器上启动ui服务

nohup bin/storm ui &

3、在其它个点击上启动supervisor服务

nohup bin/storm supervisor &

 

 

7.2、Storm任务提交

提交任务到storm集群上运行

bin/storm  jar  /usr/local/data/package/rcp-streamingengine-cardhz-V0.0.1.jar

com.dinpay.bdp.rcp.CardHzTopology  CardHzTopology

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原文地址:https://www.cnblogs.com/atomicbomb/p/8176416.html

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