Storm入门简介

柔光的暖阳◎ 2022-06-01 20:17 216阅读 0赞

*  目录
 *  前言：
    
     *  1、Storm简介
     *  2、Storm与Hadoop的区别
     *  3、Storm核心组件
     *  4、Storm编程模型
     *  5、流式计算一般架构图（重要）
     *  总结：

# 目录 #

# 前言： #

在介绍Storm之前，先介绍下离线计算。  
**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、azkaban任务调度**  
与之对应的就是流式计算即Storm的应用场景——流式计算。那么流式计算是什么呢？  
**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实时采集数据、kafka实时数据存储、Storm实时计算数据、redius实时结果缓存、持久化存储（Mysql）。**  
一句话总结：**将源源不断产生的数据实时收集并实时计算，尽可能快的得到计算结果。**

## 1、Storm简介 ##

**Storm用来实时处理数据，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。**

## 2、Storm与Hadoop的区别 ##

• **Storm处理的数据保存在内存中**，**源源不断**；**Hadoop处理的数据保存在文件系统中，一批一批**。  
• **Storm的数据通过网络传输进来；Hadoop的数据保存在磁盘中。**  
• **Storm与Hadoop的编程模型相似**

![这里写图片描述][SouthEast]

## 3、Storm核心组件 ##

![这里写图片描述][SouthEast 1]  
• 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。  
• Worker：运行具体处理组件逻辑的进程。Worker运行的任务类型只有两种，一种是Spout任务，一种是Bolt任务。  
• Task：worker中每一个spout或bolt的线程称为一个task. 在storm0.8之后，task不再与物理线程对应，不同spout/bolt的task可能会共享一个物理线程，该线程称为executor。Task=线程=executor

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**补充知识：**  
Zookeeper：保存任务分配的信息、心跳信息、元数据信息。  
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  
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。**

## 4、Storm编程模型 ##

![这里写图片描述][SouthEast 2]  
• Topology：Storm中运行的一个实时应用程序的名称。（拓扑）  
• Spout：在一个topology中获取源数据流的组件。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：接受数据然后执行处理的组件,用户可以在其中执行自己想要的操作。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。  
• Tuple：一次消息传递的基本单元，里面封装了一个List对象，用来保存数据,理解为一组消息就是一个Tuple。  
• Stream：表示数据的流向。  
• 通常情况下spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为topology内部的源数据。

## 5、流式计算一般架构图（重要） ##

![这里写图片描述][70]  
其中

*  flume用来获取数据。
 *  Kafka用来临时保存数据。
 *  Strom用来计算数据。
 *  Redis是个内存数据库，用来保存数据。

## 总结： ##

对于Storm来说首先你要了解以下几个知识点：  
1、离线计算和流式计算是什么以及对应的区别。  
2、Storm是什么以及是干什么用的。  
3、Storm与Hadoop的区别。  
4、Storm的核心组件。（重点）  
5、Storm的编程模型。（在新的文章中详细介绍）  
6、流式计算的一般架构图。(重点)  
7、Storm的应用场景及行业案例。  
了解了以上的知识点，你就算是和博主一样刚刚入门。下面将会围绕上面的一些重要的知识点就行详细的介绍（如编程模型以及对应的WC案例的分析：详见：[https://blog.csdn.net/qq\_16633405/article/details/79835012][https_blog.csdn.net_qq_16633405_article_details_79835012]）

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[https_blog.csdn.net_qq_16633405_article_details_79835012]: https://blog.csdn.net/qq_16633405/article/details/79835012