storm

理论

Hadoop的出现虽然为大数据计算提供了一条捷径，但其仍然存在自身难以克服的缺点：实时性不足。Hadoop的一轮计算的启动需要较长时间，因此其满足不了对实时性有较高要求的场景。

Storm由此应运而生，提供了可扩展的，可靠的，易于使用，而且是编程语言无关的实时大数据处理框架。

使用

Components of a storm cluster

Storm集群类似于Hadoop集群，storm运行与topo之上。

Storm集群中存在两类节点：master节点和worker节点。master运行在一个守护进程上，该守护进程称为Nimbus，负责集群中的代码分发，任务分配以及错误处理。

每个worker节点运行在守护进程Supervisor上，Supervisor根据Nimbus的命令，负责worker的启停。

每个worker都运行一个topo的子集，一个topo是由分布于多台主机间的多个worker组成的。

 

另外，Nimbus和Supervisor是由zookeeper来协调的，Nimbus和Supervisor是无状态的，所有的状态都被zookeeper保存在本地硬盘上，因此对Nimbus和Supervisor的操作是非常安全的，在强行终止进程后，状态也能够快速从zookeeper中恢复。

Topology

Topology是一个计算拓扑，拓扑中的每个节点都包含着计算逻辑，而且节点中的连接代表了数据的流向。

启动命令：

storm jar all-my-code.jar backtype.storm.MyTopology arg1 arg2

all-my-code.jar中通过main()实现了topo，storm命令连接Nimbus并上传jar。

Stream

Stream是Storm的核心抽象，由无限的tuple组成，storm提供将stream转换为另外的stream的能力。

能力的提供是由spout和bolt来实现的。Spout和bolt都有接口可以实现自己的业务逻辑。

spout是stream的入口，spout可以从不同的数据源读入数据。

bolt消费stream，并且做处理，可能在处理后会输出新的stream，通过多个bolt的连接，可以实现复杂的处理流程。

spout和bolt的网络构成了topo，是storm的最高层次的抽象。

 

topo中的所有节点都是并行运行的，在topo中，我们可以指定并行度，storm将会根据并行度生成线程并在整个集群内运行。

topo使用运行，不会停止，除非人为干预。最为重要的是，storm保证数据不丢失，包括消息，任务等。

Data Model

storm使用tuple作为其数据模型，tuple是一组值的集合，tuple中的值域可以是任意类型，包括java中的基本类型或者其他自定义类型（需要实现serializer）。

集群中的每个节点都需要声明它要输出的tuple的值域。如下这个bolt就声明了“double”和“triple”这两个域。

public class DoubleAndTripleBolt extends BaseRichBolt {

    private OutputCollectorBase _collector;

 

    @Override

    public void prepare(Map conf, TopologyContext context, OutputCollectorBase collector) {

        _collector = collector;

    }

 

    @Override

    public void execute(Tuple input) {

        int val = input.getInteger(0);       

        _collector.emit(input, new Values(val*2, val*3));

        _collector.ack(input);

    }

 

    @Override

    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {

        declarer.declare(new Fields("double", "triple"));

}   

}

declareOutputFields声明了两个输出域“double”和“triple”。该bolt后续的bolt将会根据这个输入解析bolt。

A simple topology

setSpout/setBolt

TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();        
builder.setSpout("words", new TestWordSpout(), 10); //设置spout的ID及并行度       
builder.setBolt("exclaim1", new ExclamationBolt(), 3)
        .shuffleGrouping("words");  //设置bolt的id及并行度，且在spout后
builder.setBolt("exclaim2", new ExclamationBolt(), 2)
        .shuffleGrouping("exclaim1"); 

使用上面的语句就构造了一个topo，该topo有一个spout和两个bolt。

构成的topo为：

 

parallelism

并行度是节点上的概念，表示在整个集群执行该节点的逻辑应当启动几个线程。

shuffleGroup方法表示消息在节点中的分发是随机的，也会有其他的分发方式，需要另文解释。

另外，可以采用链式调用来指定多个输入。

builder.setBolt("exclaim2", new ExclamationBolt(), 5)
            .shuffleGrouping("words")
            .shuffleGrouping("exclaim1");

如果Bolt如此定义，则整个topo将会修改为：

 

由此可见bolt节点可以存在多个输入。

nextTuple

public void nextTuple() {
    Utils.sleep(100);
    final String[] words = new String[] {"nathan", "mike", "jackson", "golda", "bertels"};
    final Random rand = new Random();
    final String word = words[rand.nextInt(words.length)];
    _collector.emit(new Values(word));
}

如上面的方法所示，实现了该方法的节点将会随机的发送word。

Bolt实现的方法类ExclamationBolt会读取输入，并在文字末尾加入“!!!”。实现如下：

public static class ExclamationBolt implements IRichBolt {
    OutputCollector _collector;
 
    public void prepare(Map conf, TopologyContext context, OutputCollector collector) {
        _collector = collector;
    }
 
    public void execute(Tuple tuple) {
        _collector.emit(tuple, new Values(tuple.getString(0) + "!!!"));
        _collector.ack(tuple);
    }
 
    public void cleanup() {
    }
 
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
        declarer.declare(new Fields("word"));
    }
 
    public Map getComponentConfiguration() {
        return null;
    }
}

Prepare

prepare方法想bolt节点中设置了OutputCollector，通过OutputCollector发射tuples。可以在任何时候调用outputcollector.emit()方法发射tuple。

prepare方法仅起到初始化作用。

Execute

execute方法时bolt的主要逻辑，可以通过调用方法Tuple#getSourceComponent来获取tuple的来源。

方法ACK用于向上一个节点反馈执行情况。

Cleanup

清理方法，不可靠调用，通常用于本地调试

declareOutputFields

用于声明输出域

getComponentConfigurateion

允许用户设置节点的一些配置参数，属于高级特性

Example

public static class ExclamationBolt extends BaseRichBolt {
    OutputCollector _collector;
 
    public void prepare(Map conf, TopologyContext context, OutputCollector collector) {
        _collector = collector;
    }
 
    public void execute(Tuple tuple) {
        _collector.emit(tuple, new Values(tuple.getString(0) + "!!!"));
        _collector.ack(tuple);
    }
 
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
        declarer.declare(new Fields("word"));
    }    
}

Running Topology in local mode

采用本地模式可以进行topo调试，此时，所有的worker将会使用线程进行模拟。

Config conf = new Config();
conf.setDebug(true);
conf.setNumWorkers(2);
 
LocalCluster cluster = new LocalCluster();
cluster.submitTopology("test", conf, builder.createTopology());
Utils.sleep(10000);
cluster.killTopology("test");
cluster.shutdown();

Stream grouping

stream grouping表示怎样在两个component（spout和bolt都是组件）发送tuple。需要记住的是，spouts和blots在整个集群中实际上是并行执行的，如下图：

 

此时，就需要stream groups来决定tuple是发送到Bolt A还是Bolt B。

STORM中已有有一些成熟的实现，如shuffleGrouping和fieldGrouping。

具体使用，可以参考文档：

http://storm.apache.org/documentation/Concepts.html

Guaranteeing message processing

http://storm.apache.org/documentation/Guaranteeing-message-processing.html

使用该机制保证消息都被正确处理

Transactional topologies