Storm - 大数据Big Data实时处理架构
什么是Storm？
Storm是：
• 快速且可扩展伸缩
• 容错
• 确保消息能够被处理
• 易于设置和操作
• 开源的分布式实时计算系统
- 最初由Nathan Marz开发
- 使用Java 和 Clojure 编写
Storm和Hadoop主要区别是实时和批处理的区别：
Storm概念 组成：Spout 和Bolt组成Topology。
Tuple是Storm的数据模型，如['jdon',12346]
多个Tuple组成事件流：
Spout是读取需要分析处理的数据源，然后转为Tuples，这些数据源可以是Web日志、 API调用、数据库等等。Spout相当于事件流的生产者。
Bolt 处理Tuples然后再创建新的Tuples流，Bolt相当于事件流的消费者。
Bolt 作为真正业务处理者，主要实现大数据处理的核心功能，比如转换数据，应用相应过滤器，计算和聚合数据(比如统计总和等等) 。
以Twitter的某个Tweet为案例，看看Storm如何处理：
这些tweett贴内容是：“No Small Cell Lung #Cancer(没有小细胞肺癌＃癌症)” "An #OnCology Consult...."
这些贴被Spout读取以后，产生Tuple，字段名是tweet，内容是"No Small Cell Lung #Cancer"，格式类似：['No Small Cell Lung #Cancer',133221]。
然后进入被流 消费者Bolt进行处理，第一个Bolt是SplitSentence，将tuple内容进行分离，结果成为：一个个单词："No" "Small" "Cell" "Lung" "#Cancer" ；然后经过第二个Bolt进行过滤HashTagFilter处理，Hash标签是单词中用#标注的，也就是Cancer；再经过HasTagCount计数，可以本地内存缓存这个计数结果，最后通过PrinterBolt打印出标签单词统计结果 。
我们使用Stom所要做的就是编制Spout和Bolt代码：
public class RandomSentenceSpout extends BaseRichSpout {
SpoutOutputCollector collector;
Random random;
//读入外部数据
public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) {
this.collector = collector;
random = new Random();
}
//产生Tuple
public void nextTuple() {
String[] sentences = new String[] {
"No Small Cell Lung #Cancer",
"An #OnCology Consultant apple a day keeps the doctor away",
"four score and seven years ago",
"snow white and the seven dwarfs",
"i am at two with nature"
};
String tweet = sentences[random.nextInt(sentences.length)];
//定义字段名"tweet" 的值
collector.emit(new Values(tweet));
}
// 定义字段名"tweet"
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
declarer.declare(new Fields("tweet"));
}
@Override
public void ack(Object msgId) {}
@Override
public void fail(Object msgId) {}
}
下面是Bolt的代码编写：
public class SplitSentenceBolt extends BaseRichBolt {
OutputCollector collector;
@Override
public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context, OutputCollector collector) {
this.collector = collector;
}
@Override 消费者激活主要方法：分离成单个单词
public void execute(Tuple input) {
for (String s : input.getString(0).split("\s")) {
collector.emit(new Values(s));
}
}
@Override 定义新的字段名
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
declarer.declare(new Fields("word"));
}
最后是装配运行Spout和Bolt的客户端调用代码：
public class WordCountTopology {
public static void main(String[] args) throws Exception {
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
builder.setSpout("tweet", new RandomSentenceSpout(), 2);
builder.setBolt("split", new SplitSentenceBolt(), 4)
.shuffleGrouping("tweet")
.setNumTasks(8);
builder.setBolt("count", new WordCountBolt(), 6)
.fieldsGrouping("split", new Fields("word"));
..设置多个Bolt
Config config = new Config();
config.setNumWorkers(4);
StormSubmitter.submitTopology("wordcount", config, builder.createTopology());
// Local testing
//LocalCluster cluster = new LocalCluster();
// cluster.submitTopology("wordcount", config, builder.createTopology());
//Thread.sleep(10000);
//cluster.shutdown();
}
}
在这个代码中定义了一些参数比如Works的数目是4，其含义在后面详细分析。
下面我们要将上面这段代码发布部署到Storm中，首先了解Storm物理架构图：
Nimbus是一个主后台处理器，主要负责：
1.发布分发代码
2.分配任务
3.监控失败。
Supervisor是负责当前这个节点的后台工作处理器的监听。
Work类似Java的线程，采取JDK的Executor 。
下面开始将我们的代码部署到这个网络拓扑中：
将代码Jar包上传到Nimbus的inbox，包括所有的依赖包，然后提交。
Nimbus将保存在本地文件系统，然后开始配置网络拓扑，分配开始拓扑。
见下图：
Nimbus服务器将拓扑Jar 配置和结构下载到 Supervisor，负载平衡ZooKeeper分配某个特定的Supervisor服务器，而Supervisor开始基于配置分配Work，Work调用JDK的Executor启动线程，开始任务处理。
下面是我们代码对拓扑分配的参数示意图：
Executor启动的线程数目是12个，组件的实例是16个，那么如何在实际服务器中分配呢？如下图：
图中RsSpout代表我们的代码中RandomSentenceSpout；SplitSentenceBolt简写为SSbolt；
http://www.jdon.com/bigdata/storm.html