一、Storm核心概念# 1.1 Topologies（拓扑）# 一个完整的 Storm 流处理程序被称为 Storm topology(拓扑)。它是一个是由 Spouts 和 Bolts 通过 Stream 连接起来的有向无环图，Storm 会保持每个提交到集群的 topology 持续地运行，从而处理源源不断的数据流，直到你将主动其杀死 (kill) 为止。 1.2 Streams（流）# Stream 是 Storm 中的核心概念。一个 Stream 是一个无界的、以分布式方式并行创建和处理的 Tuple 序列。Tuple 可以包含大多数基本类型以及自定义类型的数据。简单来说，Tuple 就是流数据的实际载体，而 Stream 就是一系列 Tuple。 1.3 Spouts# Spouts 是流数据的源头，一个 Spout 可以向不止一个 Streams 中发送数据。Spout 通常分为可靠和不可靠两种：可靠的 Spout 能够在失败时重新发送 Tuple, 不可靠的 Spout 一旦把 Tuple 发送出去就置之不理了。 1.4 Bolts# Bolts 是流数据的处理单元，它可以从一个或者多个 Streams 中接收数据，处理完成后再发射到新的 Streams 中。Bolts 可以执行过滤 (filtering)，聚合 (aggregations)，连接 (joins) 等操作，并能与文件系统或数据库进行交互。 1.5 Stream groupings（分组策略）# spouts 和 bolts 在集群上执行任务时，是由多个 Task 并行执行 (如上图，每一个圆圈代表一个 Task)。当一个 Tuple 需要从 Bolt A 发送给 Bolt B 执行的时候，程序如何知道应该发送给 Bolt B 的哪一个 Task 执行呢？ 这是由 Stream groupings 分组策略来决定的，Storm 中一共有如下 8 个内置的 Stream Grouping。当然你也可以通过实现 CustomStreamGrouping 接口来实现自定义 Stream 分组策略。 Shuffle grouping Tuples 随机的分发到每个 Bolt 的每个 Task 上，每个 Bolt 获取到等量的 Tuples。 Fields grouping Streams 通过 grouping 指定的字段 (field) 来分组。假设通过 user-id 字段进行分区，那么具有相同 user-id 的 Tuples 就会发送到同一个 Task。 Partial Key grouping Streams 通过 grouping 中指定的字段 (field) 来分组，与 Fields Grouping 相似。但是对于两个下游的 Bolt 来说是负载均衡的，可以在输入数据不平均的情况下提供更好的优化。 All grouping Streams 会被所有的 Bolt 的 Tasks 进行复制。由于存在数据重复处理，所以需要谨慎使用。 Global grouping 整个 Streams 会进入 Bolt 的其中一个 Task，通常会进入 id 最小的 Task。 None grouping 当前 None grouping 和 Shuffle grouping 等价，都是进行随机分发。 Direct grouping Direct grouping 只能被用于 direct streams 。使用这种方式需要由 Tuple 的生产者直接指定由哪个 Task 进行处理。 Local or shuffle grouping 如果目标 Bolt 有 Tasks 和当前 Bolt 的 Tasks 处在同一个 Worker 进程中，那么则优先将 Tuple Shuffled 到处于同一个进程的目标 Bolt 的 Tasks 上，这样可以最大限度地减少网络传输。否则，就和普通的 Shuffle Grouping 行为一致。 二、Storm架构详解# 2.1 Nimbus进程# 也叫做 Master Node，是 Storm 集群工作的全局指挥官。主要功能如下： 通过 Thrift 接口，监听并接收 Client 提交的 Topology； 根据集群 Workers 的资源情况，将 Client 提交的 Topology 进行任务分配，分配结果写入 Zookeeper; 通过 Thrift 接口，监听 Supervisor 的下载 Topology 代码的请求，并提供下载 ; 通过 Thrift 接口，监听 UI 对统计信息的读取，从 Zookeeper 上读取统计信息，返回给 UI; 若进程退出后，立即在本机重启，则不影响集群运行。 2.2 Supervisor进程# 也叫做 Worker Node , 是 Storm 集群的资源管理者，按需启动 Worker 进程。主要功能如下： 定时从 Zookeeper 检查是否有新 Topology 代码未下载到本地 ，并定时删除旧 Topology 代码 ; 根据 Nimbus 的任务分配计划，在本机按需启动 1 个或多个 Worker 进程，并监控所有的 Worker 进程的情况； 若进程退出，立即在本机重启，则不影响集群运行。 2.3 zookeeper的作用# Nimbus 和 Supervisor 进程都被设计为快速失败（遇到任何意外情况时进程自毁）和无状态（所有状态保存在 Zookeeper 或磁盘上）。 这样设计的好处就是如果它们的进程被意外销毁，那么在重新启动后，就只需要从 Zookeeper 上获取之前的状态数据即可，并不会造成任何数据丢失。 2.4 Worker进程# Storm 集群的任务构造者 ，构造 Spoult 或 Bolt 的 Task 实例，启动 Executor 线程。主要功能如下： 根据 Zookeeper 上分配的 Task，在本进程中启动 1 个或多个 Executor 线程，将构造好的 Task 实例交给 Executor 去运行； 向 Zookeeper 写入心跳 ； 维持传输队列，发送 Tuple 到其他的 Worker ； 若进程退出，立即在本机重启，则不影响集群运行。 2.5 Executor线程# Storm 集群的任务执行者 ，循环执行 Task 代码。主要功能如下： 执行 1 个或多个 Task； 执行 Acker 机制，负责发送 Task 处理状态给对应 Spout 所在的 worker。 2.6 并行度# 1 个 Worker 进程执行的是 1 个 Topology 的子集，不会出现 1 个 Worker 为多个 Topology 服务的情况，因此 1 个运行中的 Topology 就是由集群中多台物理机上的多个 Worker 进程组成的。1 个 Worker 进程会启动 1 个或多个 Executor 线程来执行 1 个 Topology 的 Component(组件，即 Spout 或 Bolt)。 Executor 是 1 个被 Worker 进程启动的单独线程。每个 Executor 会运行 1 个 Component 中的一个或者多个 Task。 Task 是组成 Component 的代码单元。Topology 启动后，1 个 Component 的 Task 数目是固定不变的，但该 Component 使用的 Executor 线程数可以动态调整（例如：1 个 Executor 线程可以执行该 Component 的 1 个或多个 Task 实例）。这意味着，对于 1 个 Component 来说，#threads<=#tasks（线程数小于等于 Task 数目）这样的情况是存在的。默认情况下 Task 的数目等于 Executor 线程数，即 1 个 Executor 线程只运行 1 个 Task。 总结如下： 一个运行中的 Topology 由集群中的多个 Worker 进程组成的； 在默认情况下，每个 Worker 进程默认启动一个 Executor 线程； 在默认情况下，每个 Executor 默认启动一个 Task 线程； Task 是组成 Component 的代码单元。 参考资料# storm documentation -> Concepts Internal Working of Apache Storm Understanding the Parallelism of a Storm Topology Storm nimbus 单节点宕机的处理 更多大数据系列文章可以参见 GitHub 开源项目： 大数据入门指南 作者： 黑白影 出处：https://www.cnblogs.com/heibaiying/p/11450830.html 本站使用「CC BY 4.0」创作共享协议，转载请在文章明显位置注明作者及出处。 分类: stormhttps://www.cnblogs.com/heibaiying/p/11450830.html