storm
分布式，可容错的实时计算框架，低延迟能做到毫秒级的响应，storm进程是常驻内存，Hadoop是不断启停的，storm中的数据不经过磁盘，都在内存中，处理完成后就没有了，但是可以写到数据库中，数据的交换经过网络，避免了磁盘io的开销
storm的集群需要设置多大还有计算能力如何，一般是看数据吞吐量（每秒处理多少数据）
Hadoop和storm的区别
Hadoop是批处理而且每次处理前需要进行资源分配，storm是实时处理一致运行在内存中，都可以进行分布式计算。
storm适用于的场景：数据一直源源不断的供storm处理
Hadoop适用场景：一定量的比较大的数据直接交给Hadoop进行处理
Hadoop的数据来源一般来自于hdfs中，storm的数据来源一般是流式的数据
storm可以用来做监控或者实时业务的计算
架构
nimbus主节点，进程，进行集群管理，nimbus定时通过zookeeper获取supervisor和worker的心跳信息，从而知道集群中有多少节点处于什么状态，运行着什么任务，如果发现worker挂了会重新启动一个；调度topology（也可以说是任务），因为client提交任务是通过nimbus进行提交的，然后将topology名字、启动时间、状态、几个worker执行每个worker中需要几个executor都发送给zk，supervisor然后从zk中获得任务启动worker并执行；处理一些接口请求，比如任务的sumbit、kill、rebalance等；提供查询集群状态的thrift接口，可通过这个接口返回一些信息，stormUI就是从该结构获取数据的；提供文件的上传下载的功能
supervisor从节点，进程（一个节点上可以启动多个supervisor，但是也可以看作是节点级别的，因为启动多个的话使用的槽数和一个是一样的），当接到任务后用于启停worker，监控worker，会定期将自己的信息发送给zk
worker处理数据的节点，一个jvm进程，如果不kill掉就不会停止，会一直运行下去，用来启动executor（一个或多个）；会定期去zk上查阅nimbus写的调度信息，然后看看有没有它要做的事，如果有就启动（先下载任务的jar包并解压，然后创建相应目录，后面就可以用这个jar包了）；worker还负责worker和worker之间的数据传输，分布式肯定会有数据传输；将自己的信息定期往本地系统和zk中各写一份
executor实际干活的线程，它的个数就是并行度；它会创建spout和bolt对象并启动执行线程（执行nextTuple和execute）和传输线程（用来进行一个worker中executor之间的数据传输）
如果是A-worker中executor往B-worker中传输数据过程：A-worker中executor把数据先放到线程队列中然后传给A-worker的worker_transfer_thread消息队列，然后把数据传给B-worker的worker_receive_thread消息队列，然后B-worker将消息发送给B-worker中executor的消息队列，最后executor从这个消息队列中获取使用
zookeeper，主从之间用zookeeper进行连接，但是需要3.4.5以上的版本，因为支持磁盘快照和namenode的定期删除，避免磁盘被打满，进行消息共享作用，里面存储了状态信息，调度信息，心跳
zookeeper目录中关心storm信息的存放位置
/storm/supervisor/supervisor-id supervisor心跳
/storm/storms/storm-id topology基本信息
/storm/assignments/storm-id topology调度信息
/storm/workerbeats/storm-id/node-port worker心跳
/storm/errors/storm-id/component-id spout/bolt错误信息
编程模型
DAG有向无环图，描述的是分布式框架计算任务的流程（有方向，没有环状流程）
spout数据来源，循环调度，每次调用都会从某个地方获取数据
bolt处理业务逻辑的单元
stream就是一个流，每个流会有一个id，如果没有指定id就是default流，每个spout/bolt都有一个默认的流，在代码emit中的第一个参数就是流ID（在ack消息保证机制中会用到）
数据传输基于netty网络框架，效率比较高
高可靠性
异常处理
消息可靠性的保证机制ack
可维护性
可通过webUI界面对程序进行监控
storm两种模式
实时请求，同步应答服务的请求，实时发消息实时收到结果，往storm中发送消息可以秒级之内得到结果。需要用DRPCServer（也是storm的一个组件）。
client将数据发送给DRPCServer，DRPCServer再把数据发送给spout，然后数据再经过一系列的bolt的逻辑处理，最后得到结果，这时会将结果传回给DRPCServer，DRPCServer再将结果返回给client。
DRPCServer的功能就是接收和返回请求给client，还有就是把数据交给spout，获取storm计算的结果。
异步流式处理，不需要实时得到结果
client发送一条数据交给消息队列，消息队列再把消息发送给spout，经过一系列的bolt后得到结果，将结果可以存储在数据库中。这种情况client不需要得到结果（比如client产生的日志发送给storm，只需要发送就可以了如果要做报表，client可以从数据库中获取数据展现在页面上）
分组策略
shuffleGrouping随机分
fieldsGrouping按照指定的词取hash，然后取模，这样就保证相同的field会分到相同的线程中，如果某个词的出现量非常大就会产生数据倾斜问题，那么可以使用shuffleGrouping让每个线程中都有这个词，然后后面再用filedGrouping这样filedGrouping只是统计一下各线程中词的个数没有其他计算逻辑
AllGrouping广播发送，所有的bolts都会收到一份完整的数据
globalGrouping全局分组，整个stream被分配到storm中的一个bolt的id最低的task（一个spout/bolt的对象，每个executor中都有多个对象，这个对象就是task）
NoneGrouping不分组，这个分组的意思是说stream不关心到底怎样分组。目前这种分组和Shuffle grouping是一样的效果， 有一点不同的是storm会把使用nonegrouping的这个bolt放到这个bolt的订阅者同一个线程里面去执行（如果可能的话）。
DirectGrouping指向型分组， 这是一种比较特别的分组方法，用这种分组意味着消息（tuple）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 DirectStream 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task的id (OutputCollector.emit方法也会返回task的id)
Localorshufflegrouping本地或随机分组。如果目标bolt有一个或者多个task与源bolt的task在同一个工作进程中，tuple将会被随机发送给这些同进程中的tasks。否则，和普通的Shuffle Grouping行为一致
并发模型
cluster集群
supervisor节点，虽然是一个进程但是启动多个占用的槽位和一个是一样的，所以可以看作是一个节点
worker是jvm进程，启动一个topology就会启动几个worker
executor是一个线程，可以构建一个或多个task
task对象
单点性能问题
当supervisor个数比较多的时候，nimbus还是会有瓶颈的，网卡很快会打满，遇到这种问题可以将文件分发变成p2p的.
如果nimbus挂掉其实也是没有关系的，只要任务已经提交给supervisor中的worker进行执行了，那么就和nimbus无关了，发现之后再启动起来就可以了，因为storm是松耦合的建构设计nimbus和supervisor没有直接联系，是通过zk进行信息转递的
ack机制
在storm中一个任务，spout会通过emit向下游发送一个数据，而这条数据往往需要经过多个bolt处理，如果跑到某个bolt失败或者超时（默认30s，具体参看defaults.yaml中的 topology.message.timeout.secs: 30也可以在定义 topology时，通过conf.setMessageTimeoutSecs设置，代码的优先级高一些）了，
那么可以通过ack机制进而保证每个tuple都能被toplology处理，或者说保证能跑完一次完整的toplology。
只要检测到数据没有在所有touple上都跑完就重新跑一次就可以了，ack会先记录一下跑过哪几个bolt，如果没跑完所有的bolt就让spout重新发一次，它是用了一个很小的数据作为了ack的值，
只需要20字节进行追踪数据有没有把所有的bolt都跑一次
acker跟踪算法的原理：acker对于每个spout-tuple保存一个ack-val的校验值，它的初始值是0，然后每发射一个Tuple或Ack一个Tuple时，这个Tuple的id就要跟这个校验值异或一下，并且把得到的值更新为ack-val的新值。那么假设每个发射出去的Tuple都被ack了，那么最后ack-val的值就一定是0。Acker就根据ack-val是否为0来判断是否完全处理，如果为0则认为已完全处理。
Storm的Bolt有BasicBolt和RichBolt，在BasicBolt中，BasicOutputCollector在emit数据的时候，会自动和输入的tuple相关联，而在execute方法结束的时候那个输入tuple会被自动ack(有一定的条件，需要stormID（不是默认的）才会自动执行ack)。
在使用RichBolt时要实现ack，则需要在emit数据的时候，显示指定该数据的源tuple，即collector.emit(oldTuple, newTuple);并且需要在execute执行成功后调用源tuple的ack进行ack。
ack会消耗资源，速度会慢一些，如果可靠性对你来说不是那么重要 — 你不太在意在一些失败的情况下损失一些数据， 那么你可以通过不跟踪这些tuple树来获取更好的性能
有两种方法可以去掉可靠性:
第一是把Config.TOPOLOGY_ACKERS 设置成 0. 在这种情况下， storm会在spout发射一个tuple之后马上调用spout的ack方法。也就是说这个tuple树不会被跟踪。
第二个方法是在tuple层面去掉可靠性。 你可以在发射tuple的时候不指定messageid来达到不跟踪某个特定的spout tuple的目的。
搭建（需要依赖zookeeper）
vi conf/storm.yaml
修改storm.zookeeper.servers的值，指定storm节点
修改nimbus.seeds的值，指定nimbus主节点
mkdir logs
分发节点
./bin/storm nimbus >> logs/nimbus.out 2>&1 & 后台启动numbus，并将所有日志写到nimbus.out文件中，启动后后台有nimbus进程
./bin/storm ui >> logs/ui.out 2>&1 & 后台启动StormUI（依赖于nimbus），默认端口8080，并将所有日志写到ui.out文件中，启动后后台有core进程
./bin/storm supervisor >> logs/supervisor.out 2>&1 & 后台启动supervisor，并将所有日志写到supervisor.out文件中，启动后后台有supervisor、worker、logworker进程
如果需要drpc还需要配置
修改drpc.servers的值，指定drpc节点（也可以指定多个drpc节点）
./bin/storm drpc >> logs/drpc.out 2>&1 & 后台启动drpc，并将所有日志写到drpc.out文件中
集群模式启动
./bin/storm jar jar包 类路径 名字（可加，代码中设置了可不加）
java操作storm
实例一：异步模式wordcount（一个spout发送到一个bolt再发送到一个bolt中）
public class TestStorm {
public static class SetenceSpout extends BaseRichSpout {
SpoutOutputCollector collector;
@Override//定义输出数据的名字，下游可以通过这个名字get到数据
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer outputFieldsDeclarer) {
outputFieldsDeclarer.declare(new Fields("sentence"));
}
@Override//初始化spout，构造spout对象
public void open(Map map, TopologyContext topologyContext, SpoutOutputCollector spoutOutputCollector) {
collector = spoutOutputCollector;
}
@Override//该方法启动后不停的调用，不停的推送数据
public void nextTuple() {
Utils.sleep(100);//如果下游没处理完，会休眠100毫秒，如果执行的足够快，那么这句是不用执行的
String[] sentences = new String[]{ "the cow jumped over the moon", "an 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 sentence = sentences[new Random().nextInt(sentences.length)];
collector.emit(new Values(sentence));//将数据发送给下游，declare和emit方法中的对象要一一对应，declare里面定义名字，emit里面定义值
}
}
public static class SplitBolt extends BaseBasicBolt {
@Override//该方法只要上游有数据发送过来就会被调用
public void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector basicOutputCollector) {
String sentence = tuple.getStringByField("sentence");//或tuple.getString(0)方式
String[] split = sentence.split(" ");
for(String word:split){
basicOutputCollector.emit(new Values(word));
}
}
@Override//定义输出数据的名字，下游可以通过这个名字get到数据，要和emit里面的数据一一对应
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer outputFieldsDeclarer) {
outputFieldsDeclarer.declare(new Fields("word"));
}
}
public static class WordCount extends BaseBasicBolt{
Map<String, Integer> counts = new HashMap<String, Integer>();
@Override
public void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector basicOutputCollector) {
String word = tuple.getStringByField("word");
Integer count = counts.get(word);
if(count == null){
count=0;
}
count++;
counts.put(word,count);
System.out.println(word+":"+count);
//这句代码该逻辑中没有用了，如果后续还需要下游bolt接收，方便一些，建议写上
basicOutputCollector.emit(new Values(word,count));
}
@Override
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer outputFieldsDeclarer) {
//这句代码该逻辑中没有用了，如果后续还需要下游bolt接收，方便一些，建议写上
outputFieldsDeclarer.declare(new Fields("word","count"));
}
}
public static void main(String[] args){
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();//定义一个拓扑对象
builder.setSpout("spout",new SetenceSpout(),5);//设置spout，并设置有几个并行度（executor，每个executor默认启动1个task）
builder.setBolt("split",new SplitBolt(),8).shuffleGrouping("spout");
builder.setBolt("count",new WordCount(),12).setNumTasks(4).fieldsGrouping("split",new Fields("word"));
Config conf = new Config();
conf.setDebug(true);//true记录每个组件所发送的消息，线上会影响性能
conf.setMaxTaskParallelism(3);//设置task最大的并行度
conf.setNumWorkers(3);//配置3个worker运行程序
//集群模式下运行，需要打jar包放到nimbus节点上取执行
try {
StormSubmitter.submitTopologyWithProgressBar("WordCount",conf,builder.createTopology());
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
//本地多线程模拟
// LocalCluster cluster = new LocalCluster();
// cluster.submitTopology("WordCount", conf, builder.createTopology());//提交拓扑图开始运行，第一个参数是名字
}
}
实例二：和实例一一样，只是这个是一个spout发送到两个bolt中，然后这两个bolt再合并到一个bolt中（只需要改main中部分代码）
builder.setSpout("spout",new SetenceSpout(),5);//设置spout，并设置有几个并行度（executor，每个executor默认启动1个task）
builder.setBolt("split1",new SplitBolt(),8).shuffleGrouping("spout");
builder.setBolt("split2",new SplitBolt(),8).shuffleGrouping("spout");
builder.setBolt("count",new WordCount(),12).fieldsGrouping("split1",new Fields("word")).fieldsGrouping("split2",new Fields("word"));
实例三：DRPC同步的方式返回数据，本地多线程模式
public class TestStorm {
public static class ExclamationBolt extends BaseBasicBolt {
@Override
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
declarer.declare(new Fields("result", "return-info"));
}
@Override //获取结果
public void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector collector) {
String string = tuple.getString(0);//数据aaa
Object retInfo = tuple.getValue(1);//主机，端口，流id的json数据
collector.emit(new Values(string+"======="+retInfo, retInfo));//最少两个值，前面是返回值
}
}
public static void main(String[] args){
LocalDRPC drpc = new LocalDRPC();//为了本地测试用，构建了LocalDRPC对象
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();//定义一个拓扑对象
//设置spout名字和drpc，接收的数据从DRPC上来的，DRPC上数据是从客户端上来拿数据
DRPCSpout spout = new DRPCSpout("exclamation",drpc);
builder.setSpout("drpcSpout", spout);
builder.setBolt("exclaim", new ExclamationBolt(), 3).shuffleGrouping("drpcSpout");
//最后一个bolt一定是ReturnResults，这样才会返回结果
builder.setBolt("return", new ReturnResults(), 3).shuffleGrouping("exclaim");
Config conf = new Config();
LocalCluster cluster = new LocalCluster();
cluster.submitTopology("exclaim", conf, builder.createTopology());
//exclamation是spout的名字，aaa是数据
System.out.println("++++++"+drpc.execute("exclamation", "aaa"));
//返回结果
//++++++aaa======={"port":0,"host":"e0089355-3b92-414c-a6e2-3ed91415bb8b","id":"1"}
}
}
实例四：drpc同步模式下本地测试LinearDRPCTopologyBuilder方式，LinearDRPCTopologyBuilder的好处：不用写DRPCSpout和ReturnResults，里面已经自己封装了
public class TestStorm {
public static class ExclamationBolt extends BaseBasicBolt {
@Override
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
declarer.declare(new Fields("return-info","result"));
}
@Override //获取结果
public void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector collector) {
Object retInfo = tuple.getValue(0);//流id
String string = tuple.getString(1);//数据aaa
collector.emit(new Values(retInfo,string+"======="+retInfo));//最少两个值，后面是返回值
}
}
public static void main(String[] args){
LinearDRPCTopologyBuilder builder = new LinearDRPCTopologyBuilder("reach");
builder.addBolt(new ExclamationBolt(), 3).shuffleGrouping();
Config conf = new Config();
LocalDRPC drpc = new LocalDRPC();
LocalCluster cluster = new LocalCluster();
cluster.submitTopology("drpc-demo", conf, builder.createLocalTopology(drpc));
System.out.println("+++++++++++++++++++++"+drpc.execute("reach", "hello"));//reach拓扑名字，hallo数据
}
}
实例五：drpc同步模式下在本地向集群中提交storm程序的jar包，同上只改了main方法，client将jar包上传到nimbus上，supervisor再将jar包下载到自己本地再跑
LinearDRPCTopologyBuilder builder = new LinearDRPCTopologyBuilder("reach");
builder.addBolt(new ExclamationBolt(), 3).shuffleGrouping();
Config conf = new Config();
conf.put(Config.NIMBUS_HOST, "node1");
conf.put(Config.STORM_ZOOKEEPER_SERVERS, Arrays.asList(new String[]{"node1","node2","node3"}));
System.setProperty("storm.jar","C:\Users\wanghao\Desktop\a.jar");
conf.setNumWorkers(6);
try {
StormSubmitter.submitTopologyWithProgressBar("reach", conf, builder.createRemoteTopology());
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
实例六：drpc同步模式下本地构建DRPCClient提交到上面再集群中运行的jar包程序
public class Test {
public static void main(String[] args){
Map conf = Utils.readDefaultConfig();
try {
DRPCClient client = new DRPCClient(conf, "node1", 3772);
System.out.println(client.execute("reach", "aaa"));
} catch (TException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}