Storm 简介及组件的基本概念

缺乏、安全感 2022-07-16 01:07 259阅读 0赞

## 如果需要实现一个实时计算系统 ##

全量数据处理使用的大多是鼎鼎大名的hadoop或者hive，作为一个批处理系统，hadoop以其吞吐量大、自动容错等优点，在海量数据处理上得到了广泛的使用。但是，hadoop不擅长实时计算，因为它天然就是为批处理而生的，这也是业界一致的共识。否则最近这两年也不会有s4, Storm ,puma这些实时计算系统如雨后春笋般冒出来啦。先抛开s4, Storm ,puma这些系统不谈，我们首先来看一下，如果让我们自己设计一个实时计算系统，我们要解决哪些问题。

● 低延迟。都说了是实时计算系统了，延迟是一定要低的。  
● 高性能。性能不高就是浪费机器，浪费机器就是浪费钱。  
● 分布式。系统都是为应用场景而生的，如果你的应用场景、你的数据和计算单机就能搞定，那么不用考虑这些复杂的问题了。我们所说的是单机搞不定的情况。  
● 可扩展。伴随着业务的发展，我们的数据量、计算量可能会越来越大，所以希望这个系统是可扩展的。  
● 容错。这是分布式系统中通用问题。一个节点挂了不能影响我的应用。  
好，如果仅仅需要解决这5个问题，可能会有无数种方案，而且各有千秋，随便举一种方案，使用消息队列+分布在各个机器上的工作进程就可以了。  
1. 容易在上面开发应用程序。你设计的系统需要应用程序开发人员考虑各个处理组件的分布、消息的传递吗？如果是，那有点麻烦啊，开发人员可能会用不好，也不会想去用。  
2. 消息不丢失。用户发布的一个宝贝消息不能在实时处理的时候给丢了，对吧？更严格一点，如果是一个精确数据统计的应用，那么它处理的消息要不多不少才行。这个要求有点高。  
3. 消息严格有序。有些消息之间是有强相关性的，比如同一个宝贝的更新和删除操作消息，如果处理时搞乱顺序完全是不一样的效果了。  
不知道大家对这些问题是否都有了自己的答案，下面让我们带着这些问题，一起来看一看 Storm 的吧。

## Storm 是什么 ##

如果只用一句话来描述 Storm 的话，可能会是这样：分布式实时计算系统。按照 Storm 作者的说法， Storm 对于实时计算的意义类似于hadoop对于批处理的意义。我们都知道，根据google mapreduce来实现的hadoop为我们提供了map、reduce原语，使我们的批处理程序变得非常地简单和优美。同样， Storm 也为实时计算提供了一些简单优美的原语。我们会在第三节中详细介绍。  
我们来看一下 Storm 的适用场景。

1.**流数据处理**：Storm可以用来用来处理源源不断的消息，并将处理之后的结果保存到数据库中。  
2.**连续计算**：Storm可以进行连续查询并把结果即时反馈给客户，比如将热门话题发送到客户端，网站指标等。  
3.**分布式RPC**：由于Storm的处理组件都是分布式的，而且处理延迟都极低，所以可以Storm可以做为一个通用的分布式RPC框架来使用。

## Storm 中的一些概念 ##

首先我们通过一个 Storm 和 hadoop 的对比来了解 Storm 中的基本概念。

![图1][1]

接下来我们再来具体看一下这些概念。  
1. **Nimbus**：负责资源分配和任务调度。  
2. **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。  
3. **Worker**：运行具体处理组件逻辑的进程。  
4. **Task**：worker中每一个 Spout /bolt的线程称为一个task. 在 Storm 0.8之后，task不再与物理线程对应，同一个 Spout /bolt的task可能会共享一个物理线程，该线程称为executor。  
下面这个图描述了以上几个角色之间的关系：

![图片2][2]

5，**Topology**： Storm 中运行的一个实时应用程序，因为各个组件间的消息流动形成逻辑上的一个拓扑结构。  
6， **Spout**：在一个topology中产生源数据流的组件。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。 Spout 是一个主动的角色，其接口中有个nextTuple()函数， Storm 框架会不停地调用此函数，用户只要在其中生成源数据即可。  
7，**Bolt**：在一个topology中接受数据然后执行处理的组件。Bolt可以执行过滤、函数操作、合并、写数据库等任何操作。Bolt是一个被动的角色，其接口中有个execute(Tuple input)函数,在接受到消息后会调用此函数，用户可以在其中执行自己想要的操作。  
8， **Tuple**：一次消息传递的基本单元。  
9，**Stream**：源源不断传递的tuple就组成了stream。  
10，**Stream Grouping**：即消息的partition方法。流分组策略告诉topology如何在两个组件之间发送tuple。 Storm 中提供若干种实用的grouping方式，包括shuffle, fields hash, all, global, none, direct和localOrShuffle等。

![这里写图片描述][20160926153112852]

![这里写图片描述][20160926153125530]

## 运行中的Topology ： ##

•运行中的Topology主要由以下三个组件组成的：  
•Worker processes（进程）  
•Executors (threads)（线程）  
•Tasks

![这里写图片描述][20160926153142650]

## Stream的概念 ##

•Stream是storm里面的关键抽象。一个stream是一个没有边界的tuple序列。storm提供一些原语来分布式地、可靠地把一个stream传输进一个新的stream。  
•通常Spout会从外部数据源（队列、数据库等）读取数据，然后封装成Tuple形式，之后发送到Stream中，bolt可以接收任意多个输入stream， 作一些处理， 有些bolt可能还会发射一些新的stream

![这里写图片描述][20160926153155015]

## Stream Grouping ##

定义topology的很重要的一部分就是定义数据流数据流应该发送到那些bolt中。数据流分组就是将数据流进行分组，按需要进入不同的bolt中。可以使用Storm提供的分组规则，也可以实现backtype.storm.grouping.CustomStreamGrouping自定义分组规则。Storm定义了8种内置的数据流分组方法：  
1. Shuffle grouping（随机分组）：随机分发tuple给bolt的各个task，每个bolt实例接收到相同数量的tuple；  
2. Fields grouping（按字段分组）：根据指定字段的值进行分组。比如，一个数据流按照”user-id”分组，所有具有相同”user-id”的tuple将被路由到同一bolt的task中，不同”user-id”可能路由到不同bolt的task中；  
3. Partial Key grouping（部分key分组）：数据流根据field进行分组，类似于按字段分组，但是将在两个下游bolt之间进行均衡负载，当资源发生倾斜的时候能够更有效率的使用资源。  
4. All grouping（全复制分组）：将所有tuple复制后分发给所有bolt的task。小心使用。  
5. Global grouping（全局分组）：将所有的tuple路由到唯一一个task上。Storm按照最小的task ID来选取接收数据的task；（注意，当时用全局分组是，设置bolt的task并发是没有意义的，因为所有tuple都转发到一个task上。同时需要注意的是，所有tuple转发到一个jvm实例上，可能会引起storm集群某个jvm或服务器出现性能瓶颈或崩溃）  
6. None grouping（不分组）：这种分组方式指明不需要关心分组方式。实际上，不分组功能与随机分组相同。预留功能。  
7. Direct grouping（指向型分组）：数据源会调用emitDirect来判断一个tuple应该由哪个storm组件接收，只能在声明了指向型的数据流上使用。  
8. Local or shuffle grouping（本地或随机分组）：当同一个worker进程中有目标bolt，将把数据发送到这些bolt中。否则，功能将与随机分组相同。该方法取决与topology的并发度，本地或随机分组可以减少网络传输，降低IO，提高topology性能。

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