storm知识点学习总结（一）

storm --流式处理框架

   storm是个实时的、分布式以及具备高容错的计算系统

   - storm 进程常驻内存

  - storm 数据不经过磁盘，在内存中处理

  Twitter开源的分布式实时大数据处理框架，最早开源于github

  storm 架构   -Nimbus  -Supervisor  -Worker

  编程模型： - DAG      -Spout  -Bolt

  数据传输： - ZMQ （Twitter早起的产品）

                     - ZeroMQ 开源的消息传递框架，并不是一个MessageQueue

                    -Netty Netty是基于NIO的网络框架，更加高效 （之所以storm0.9版本之后使用netty,是因为ZMQ的license和storm的licemse不兼容）

  高可靠性： -异常处理    -消息可靠性保障机制（ACK）

  可维护性： -stormUI图形化监控接口

  流式处理（同步与异步）：客户端提交数据进行计算，并不会等待数据计算结果 

  逐条处理：例如ETL（数据清洗）

  统计分析： 例如计算pv、uv、访问热点以及某些数据的聚合、加和、平均等

  --客户端提交数据之后，计算完成结果存储到redis、Hbase、Mysql或者其他的MQ当中

   客户端并不关心最终的计算结果是多少

  实时请求应答服务（同步） -客户端提交数据请求之后，立刻取得计算结果并返回给客户端

 DRPC：

 实时请求处理：

storm : 进程 、线程常驻内存运行，数据不仅如此磁盘，数据通过网络进行传递

MapReduce: 为TB、PB级别数据设计 的批处理计算框架

storm与mapreduce的比较：

storm： 流式处理、毫秒级、DAG模型、常驻运行

MapReduce： 批处理、分钟级、map+reduce模型 、反复启停

storm：纯流式处理 

           - 专门为流式处理设计

          - 数据传输模式更为简单，很多地方也更为高效

         -并不是不能做批处理，它也可以用来做微批处理，来提高吞吐

 Spark Streaming ：微批处理  

       -- 将RDD做的很小来用小的批处理来接近流式处理

      --基于内存和DAG处理任务做的很快

 storm： 流式处理，毫秒级，已经很稳定，独立系统专门流式计算设计

 SparkStreaming: 微批处理、秒级、稳定性改进中、spark核心之上的一种计算模型，能与其他的组件进行很好的结合

 storm计算模型： 

          Topology-DAG 有向无环图的实现

          --对于strom实时计算逻辑的封装

          --即、由一系列通过数据流相互关联的spout、bolt所组成的拓扑结构

         --生命周期：此拓扑只要启动就会一直在集群中运行，直到手动将其kill,否则不会终止

       tuple  --元祖

   ---storm中最小的数据组成单元

      stream --数据流

      --从spout中源源不断传递数据给bolt、以及上一个bolt传递给下一个bolt,所形成的这些数据通道即叫做stream

      --stream声明时需给其指定一个ID

      spout -数据源 

      -拓扑中数据流的来源。一般会从指定外部的数据源读取元祖（tuple）发送到拓扑（Topology）中

     -一个spout可以发送多个数据流（stream）

    --可先通过OutputFieldsDeclear中的declear方法声明定义的不同数据流，发送数据时SpoutOutPutCollector中的emit方法指定数据流的参数将数据发送出去

   --spout中最核心的方法是nextyouple,该方法会被storm线程不断对的调用、主动从数据源拉取数据，在通过emit方法将数据生成元祖（tuple）发送给只有的bolt计算

  

    -bolt  数据流处理组件

    - 拓扑中数据处理均有bolt完成。对于简单的任务或者数据流转换，单个bolt可以简单的实现；更加复杂的场景往往需要多个bolt分多个步骤处理完成

    -一个bolt可以发送多个数据流（Stream）

   --可以先通过outputFiledDeclear中的declear方法生命定义的不同数据流，发送数据时通过spoutOutputcollector中的emit方法指定数据流id参数将数据发送出去

   --bolt最核心的方法是executor方法，该方法负责接收一个元祖数据、真正实现核心的业务逻辑

  stream Grouping --数据流分组

用storm 实现wordcount单词统计

 数据发送类

package com.storm.spout;

import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Random;

import backtype.storm.spout.SpoutOutputCollector;
import backtype.storm.task.TopologyContext;
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import backtype.storm.topology.base.BaseRichSpout;
import backtype.storm.tuple.Fields;
import backtype.storm.tuple.Values;
import backtype.storm.utils.Utils;

public class Wdcspout extends BaseRichSpout{

    private SpoutOutputCollector collector;

    String[] text = {
            "nihao hello ok",
            "nice to meet hello",
            "where are you ok",
            "where is you home"
            
    };
    
    Random r = new Random();
    @Override
    public void nextTuple() {
        // TODO Auto-generated method stub
        
        List line = new Values(text[r.nextInt(3)]);
        this.collector.emit(line);
    
        System.out.println("line==============="+line);
        Utils.sleep(1000);
        
    }

    @Override
    public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) {
        // TODO Auto-generated method stub
        this.collector = collector;
        
        
        
    }

    /**
     * 
     * 
     */
    @Override
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
        // TODO Auto-generated method stub
        declarer.declare(new Fields("line"));
    }

}

数据处理类：

package com.storm.bolt;

import java.util.List;
import java.util.Map;

import backtype.storm.task.OutputCollector;
import backtype.storm.task.TopologyContext;
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import backtype.storm.topology.base.BaseRichBolt;
import backtype.storm.tuple.Fields;
import backtype.storm.tuple.Tuple;
import backtype.storm.tuple.Values;

public class Wcdbolt extends BaseRichBolt{

    private OutputCollector collector;

    @Override
    public void execute(Tuple input) {
        // TODO Auto-generated method stub
        //1、获取数据,并对获取的数据进行切分
        String[] words =  input.getString(0).split(" ");
        //2、发送数据
        for(String word: words) {
            
            List tuple = new Values(word);
            this.collector.emit(tuple);
            
        }
        
        
        
        
    }

    @Override
    public void prepare(Map conf, TopologyContext context, OutputCollector collector) {
        // TODO Auto-generated method stub
        this.collector = collector;
    }

    @Override
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
        // TODO Auto-generated method stub
        declarer.declare(new Fields("tuple"));
    }

}

第二个处理数据的bolt

package com.storm.bolt;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;


import backtype.storm.task.OutputCollector;
import backtype.storm.task.TopologyContext;
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import backtype.storm.topology.base.BaseRichBolt;
import backtype.storm.tuple.Tuple;

public class wcdsbolt extends BaseRichBolt{

    private OutputCollector collector;

    
    Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
    @Override
    public void execute(Tuple input) {
        // TODO Auto-generated method stub
        //对接受到的数据进行处理 
        String word = input.getStringByField("tuple");
        int count = 1;
        //如果单词不存在，则把单词的统计数添加到map中，否则，在原址value的基础之上加1 
        if(map.containsKey(word)) {
            count = map.get(word)+1;
        }
        
        map.put(word, count);
        
        System.err.println(word+"----------------------------"+count);
        
        
    }

    @Override
    public void prepare(Map conf, TopologyContext context, OutputCollector collector) {
        // TODO Auto-generated method stub
        this.collector = collector;
    }

    @Override
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer arg0) {
        // TODO Auto-generated method stub
        
    }

}

对处理结果提交到本地运行

package com.storm.test;

import org.jgrapht.alg.TarjanLowestCommonAncestor.LcaRequestResponse;

import com.storm.bolt.Wcdbolt;
import com.storm.bolt.wcdsbolt;
import com.storm.spout.Wdcspout;

import backtype.storm.LocalCluster;
import backtype.storm.topology.TopologyBuilder;
import backtype.storm.tuple.Fields;
import backtype.storm.Config;;

public class test1 {

    public static void main(String[] args) {
        
        TopologyBuilder tm = new TopologyBuilder();
        
        //单线程处理
        /*tm.setSpout("wcdspout", new Wdcspout());
        tm.setBolt("wcdbolt", new Wcdbolt()).shuffleGrouping("wcdspout");
        tm.setBolt("wcdsbolt", new wcdsbolt()).shuffleGrouping("wcdbolt");*/
        //多线程处理
        tm.setSpout("wcdspout", new Wdcspout());
        tm.setBolt("wcdbolt", new Wcdbolt(),3).shuffleGrouping("wcdspout");
        tm.setBolt("wcdsbolt", new wcdsbolt(),3).fieldsGrouping("wcdbolt", new Fields("tuple"));
        
        
        
        LocalCluster lm = new LocalCluster();
        
        lm.submitTopology("w", new Config(), tm.createTopology());    
    }
}

注： 当用多线程处理的时候，注意对于分发策略的选择。   否则会发生数据统计异常的错误 。分发策略主要由grouping方法来进行处理的。

storm grouping --数据流分组；（即数据的分发策略）

1、 shuffle grouping

      --随机分组，随机派发stream里面的tuple，保证每个bolt task 接受到的tuple数目大致相同 。

     --轮询，平均分配。

  2、 Fields grouping

     --按字段分组，比如，按“user-id”这个字段来进行分组，那么具有同样“user-id”的tuple会被分到相同的bolt里面的一个task，而不同的"user-id"则可能会被分到不同的task

     --

 3、 All grouping

   -- 广播分发，对于每一个tuple，所有的bolt都会收到

4、Global Grouping

   --全局分组，把tuple分配给task id 最低的task

  5、None grouping

    -- 不分组，这个分组的意思是说storm不关心到底是怎样进行分组的，目前这种分组和shufflegrouping 的分组效果是一样的。有一点不同的地方就是storm会把使用none grouping 的这个bolt放到这个bolt的订阅者的同一个线程中区，（未来storm如果可能的话，会进行这样的设计）

  6、direct grouping

   --指向型分组，这是一种比较特殊的分组方法，用这种分组意味着消息（tuple）的发送者指定由消息接受者的那个task处理这个消息。只要被声明为Direct stream 的消息流可以声明这种分组方法。而且这种消息的tuple必须使用emitDirect方式来发送。消息处理着可以通过TopologyContext来获取处理它的消息的task的id

7、Local or shuffle grouping 

   --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task,否则，和普通的shuffle grouping 行为一致

8、 customgrouping

   --自定义，相当于mapreduce哪里自己去实现一个partition一样。

storm 架构设计

    

Nimbus： --资源调度  --任务分配  --接受jar包

Supervisor： --接受Nimbus分配的任务

-- 启动、停止自己管理的worker进程（当前supervisor上worker数量由配置文件设定）

--Worker

   --运行具体处理运算组件的进程（每个worker对应执行一个Topology的子集）

   --worker任务类型，即spout，bolt任务两种

   --启动executor（executor即worker JVM进程中的一个java线程，一般默认每个executor负责执行一个task任务 ）

--zookeeper:

storm 提交任务流程：  1、将提交的jar包上传至nimbus服务器numbus/inbox目录下  2、对topology进行检验处理   3、建立Topology在本地的存放目录nimbusstormdist opology-id(该目录下包含三个文件)

       stormjar.jar：  --从nimbus/inbox目录下移动来的Topology的jar包

       stormcode.ser:   --对Topology对象序列化法

       stormconf.ser:  --topology的运行配置

  nimbus任务分配：即根据代码初始化spout/bolt的task数目，并分配给对应的task-id，最后将这些信息写入到zookeeper的/task节点下

  nimbus在zookeeper上创建taskbeats节点，监控task的心跳

  将任务分配信息写入到assignment/topology-id节点中，此时即可认为任务提交完毕

  在zookeeper的/storms/topology-id节点下存放任务运行的时间、状态等信息

  定期检查zookeeper上storm节点，是否有新任务提交，删除本地不在运行的任务

  根据nimbus指定的任务信息启动该节点上的worker

   查看需要执行的task任务信息，获取到相应的task信息，即spout/bolt任务信息，执行具体的运算，并根据IP以及端口发送消息数据

  

 

  

storm的安装：

伪分布式的安装：

1、 上传安装压缩包   2、将安装压缩包解压  3、配置环境变量  4、启动storm相关命令

storm dev-zookeeper >> ./logs/zk.out 2>&1 & (将启动日志重定向到logs目录中，2>&1代表将标准的错误输出重定向到标准的正确输出中)

在伪分布式环境上运行wordcount步骤：

1、将wordcount代码打成jar包

2、将打好的jar包上传到linux服务器

3、运行上传的jar 包 

运行jar包的命令： storm jar tq.jar com.storm.wordcount.Main  (最后面写的是jar包文件在eclipse中所在的jar位置和类名称)--这种方式是本地模式来运行的
如果不打算用本地模式来运行那么就添加一个参数来运行
storm jar tq.jar com.storm.wordcount.Main ec

ack: 线程保障机制，监控线程的运行情况，并将监控的结果发送给spout，如果ack监控到线程运行出现了问题，那么就让spout将数据重新发送一遍

结束运行任务的命令： storm kill 任务名称 -w 时间长短

注：关闭storm所有已经启动的任务命令： killall java  

storm 完全分布式的搭建： 1、准备环境  jdk python 2.6.6

  2、 部署zookeeper :          3、上传安装包并解压        4、在storm中创建logs目录   5、修改配置文件 -conf/storm.yaml

  在配置文件中指定对应的zookeeper：  storm.zookeeper.servers: - "node2"  - "node3" - "node4"

 nimbus.host: "node1"      (指定nimbus所在的节点)            

storm.local.dir: "/tmp/storm"

supervisor.slots.ports:

     - 6700

    - 6701

   - 6702

   - 6703

然后将配置好的文件分发到其他的节点 scp -r ./storm node2:/opt/

完全分布式的启动：node1上面启动主节点  

./bin/storm nimbus >> ./logs/nimbus.out 2>&1 &

./bin/storm ui >> ./logs/ui.out 2>&1 &

node2、node3上面启动从节点

./bin/storm supervisor >> ./logs/supervisor.out 2>&1 &

storm的并发机制：

worker： --进程

     一个Topology拓扑会包含一个或者多个worker（每个worker只能从属于一个特定的Topology）

     这些Worker进程会并行跑在集群中不同的服务器上，即一个Topology拓扑其实是由并行运行在storm集群中多台服务器上的进程所组成

Executor  --线程

     --executor是由Worker进程中生成的一个线程

     --每个worker进程中会运行一个或多个拓扑当中的executor线程

    --一个executor线程中可以执行一个或多个task任务（默认每个executor只执行一个task任务），但是这些task任务都是对应着同一个组件

Task 

    --实际执行数据处理的最小单元

    --每个task即为一个spout或者一个bolt

   task数量在整个Topology生命周期中保持不变，executor数量可以变化或者手动调整

  （默认情况下，task数量和executor是相同的，即每个executor线程中默认运行一个task任务）

  设置worker 进程数： -Config.setNumWorkers(Int workers)

  设置Executor线程数

    - TopologyBuilder.setspout()

   --TopologyBuilder.setbolt()

 设置task数量：

   --componentConfigurationDeclare.setNumTasks(Number val)

 rebalance  --再平衡

 --即，动态调整Topology拓扑的worker进程数、以及executor的线程数

  支持两种调整方式： 1、通过storm ui  2、通过storm cli

 通过storm CLI 动态调整：

用shell命令调整并行度：

 ./bin/storm rebalance wc -w 30 -n 2 -e 组件名称=（调整的并行度）

storm的通信机制：

      worker进程之间的通信：

      -ZMQ   -zeroMQ开源的消息传递框架，并不是一个MessageQueue

     -Netty -netty是基于NIO的网络框架，更加高效。

     Worker内部的数据通信： 

      -Disruptor  --实现队列的功能   --可以理解为一种事件监听或者消息处理机制，即在队列中一边由生产者放入消息数据，另一边由消费者并行去除消息数据处理

       

storm的容错机制：  1、集群节点宕机  -Nimbus服务器  单点故障

                                                            --非Nimbus服务器  故障时，该节点上所有的task任务都会超时，Nimbus会将这些task任务重新分配到其他服务器上运行

2、 进程挂掉 

      --worker

      挂掉时，Supervisor会重启这个进程，如果启动过程中任然一直失败，并且无法向nimbus发送心跳，Nimbus会将该worker重新分配到其他服务器上

    --Supervisor

      无状态（所有的状态信息都放在zookeeper中进行管理）

      快速失败 （每当遇到异常情况，都会自动毁灭）

   --Nimbus 

      无状态（所有的状态信息都存放在zookeeper中来管理）

      快速失败（每当遇到任何的异常情况都会自动毁灭）

3、消息的完整性

     acker --消息完整性的实现机制

   -- storm 的拓扑当中 特殊的一些任务

  -- 负责跟踪每个spout发出的tuple的DAG（有向无环图）

  注：容错机制无法保证数据只被处理一次 ，但可以保证所有的数据都被处理

storm -DRPC 

   客户端通过向DRPC服务器发送待执行函数的名臣以及该函数的参数来获取处理结果。实现该函数的拓扑使用一个DRPspout从DRPC服务器中接受一个函数的调用流。DRPC会为每一个函数调用都标记一个唯一的id，随后拓扑会执行函数来计算结果，并在拓扑的最后使用一个名为returnResult的bolt连接到DRPC服务器，根据函数调用的id来将函数调用的结果返回。

   DRPC （Distributed RPC）   --分布式远程调用

   DRPC 是通过一个DRPC服务端（DRPC server）来实现分布式RPC功能

   DRPC server 负责接收RPC请求，并将该请求发送到Strom中运行的Topology，等待接收Topology发送的处理结果，并将该结果返回给发送请求的客户端

    DPRC设计目的：

    为了充分利用Storm的计算能力实现高密度的并行实时计算

   DRPC在集群中运行，首先需要配置配置文件，添加DRPC运行的节点，其次需要将启动DRPC服务器。

   ./bin/storm drpc >> ./logs/drpc.out 2>&1 &

   

flume整合kafka： 安装flume 和 kafka ,启动zookeeper+kafka+flume

flume的安装：

1、加压安装包   2、修改配置文件名称： mv flume-env.sh.propertise flume-env.sh  3、在配置文件中配置java_home路径

启动三个节点kafka：bin/kafka-server-start.sh config/server.properties   

启动flume：bin/flume-ng agent -n a1 -c conf -f conf/fk.conf -Dflume.root.logger=DEBUG,console

添加flume启动的配置文件：

a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.bind = node01
a1.sources.r1.port = 41414

# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a1.sinks.k1.topic = testflume
a1.sinks.k1.brokerList = node1:9092,node2:9092,node3:9092
a1.sinks.k1.requiredAcks = 1
a1.sinks.k1.batchSize = 20
a1.sinks.k1.channel = c1

# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 10000

# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

Flume+Kafka+Storm架构设计：

package com.storm.flume;


/**
 * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
 * or more contributor license agreements.  See the NOTICE file
 * distributed with this work for additional information
 * regarding copyright ownership.  The ASF licenses this file
 * to you under the Apache License, Version 2.0 (the
 * "License"); you may not use this file except in compliance
 * with the License.  You may obtain a copy of the License at
 *
 * http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
 *
 * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
 * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
 * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
 * See the License for the specific language governing permissions and
 * limitations under the License.
 */

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Properties;

import backtype.storm.Config;
import backtype.storm.LocalCluster;
import backtype.storm.spout.SchemeAsMultiScheme;
import backtype.storm.topology.BasicOutputCollector;
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import backtype.storm.topology.TopologyBuilder;
import backtype.storm.topology.base.BaseBasicBolt;
import backtype.storm.tuple.Fields;
import backtype.storm.tuple.Tuple;
import backtype.storm.tuple.Values;
import storm.kafka.KafkaSpout;
import storm.kafka.SpoutConfig;
import storm.kafka.StringScheme;
import storm.kafka.ZkHosts;
import storm.kafka.bolt.KafkaBolt;
import storm.kafka.bolt.mapper.FieldNameBasedTupleToKafkaMapper;
import storm.kafka.bolt.selector.DefaultTopicSelector;

/**
 * This topology demonstrates Storm's stream groupings and multilang
 * capabilities.
 */
public class LogFilterTopology {

    public static class FilterBolt extends BaseBasicBolt {
        @Override
        public void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector collector) {
            String line = tuple.getString(0);
            System.err.println("Accept:  " + line);
            // 包含ERROR的行留下
            if (line.contains("SUCCESS")) {
                System.err.println("Filter:  " + line);
                collector.emit(new Values(line));
            }
        }

        @Override
        public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
            // 定义message提供给后面FieldNameBasedTupleToKafkaMapper使用
            declarer.declare(new Fields("message"));
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();

        // https://github.com/apache/storm/tree/master/external/storm-kafka
        // config kafka spout，话题
        String topic = "testflume";
        ZkHosts zkHosts = new ZkHosts("node1:2181,node2:2181,node3:2181");
        // /MyKafka，偏移量offset的根目录，记录队列取到了哪里
        SpoutConfig spoutConfig = new SpoutConfig(zkHosts, topic, "/MyKafka", "MyTrack");// 对应一个应用
        List<String> zkServers = new ArrayList<String>();
        System.out.println(zkHosts.brokerZkStr);
        for (String host : zkHosts.brokerZkStr.split(",")) {
            zkServers.add(host.split(":")[0]);
        }

        spoutConfig.zkServers = zkServers;
        spoutConfig.zkPort = 2181;
        // 是否从头开始消费
        spoutConfig.forceFromStart = true;
        spoutConfig.socketTimeoutMs = 60 * 1000;
        // StringScheme将字节流转解码成某种编码的字符串
        spoutConfig.scheme = new SchemeAsMultiScheme(new StringScheme());

        KafkaSpout kafkaSpout = new KafkaSpout(spoutConfig);

        // set kafka spout
        builder.setSpout("kafka_spout", kafkaSpout, 3);

        // set bolt
        builder.setBolt("filter", new FilterBolt(), 8).shuffleGrouping("kafka_spout");

        // 数据写出
        // set kafka bolt
        // withTopicSelector使用缺省的选择器指定写入的topic： LogError
        // withTupleToKafkaMapper tuple==>kafka的key和message
        KafkaBolt kafka_bolt = new KafkaBolt().withTopicSelector(new DefaultTopicSelector("LogError"))
                .withTupleToKafkaMapper(new FieldNameBasedTupleToKafkaMapper());

        builder.setBolt("kafka_bolt", kafka_bolt, 2).shuffleGrouping("filter");

        Config conf = new Config();
        // set producer properties.
        Properties props = new Properties();
        props.put("metadata.broker.list", "node1:9092,node2:9092,node3:9092");
        /**
         * Kafka生产者ACK机制 0 ： 生产者不等待Kafka broker完成确认，继续发送下一条数据 1 ：
         * 生产者等待消息在leader接收成功确认之后，继续发送下一条数据 -1 ：
         * 生产者等待消息在follower副本接收到数据确认之后，继续发送下一条数据
         */
        props.put("request.required.acks", "1");
        props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");
        conf.put("kafka.broker.properties", props);

        conf.put(Config.STORM_ZOOKEEPER_SERVERS, Arrays.asList(new String[] { "node1", "node2", "node3" }));

        // 本地方式运行
        LocalCluster localCluster = new LocalCluster();
        localCluster.submitTopology("mytopology", conf, builder.createTopology());

    }
}

storm --事务 

       强顺序流（强有序） 

       --引入事物（transaction）的概念，每个transaction关联一个transaction id。

      --transaction id从1开始，每个tuple会按照顺序加1

      --在处理tuple时，将处理成功的tuple结果以及transaction同时写入数据库中进行存储

     --两种情况

       1、当前transaction id 与数据库中的transaction id 不一致

       2、两个transaction id 相同

    缺点：一次只能处理一个tuple，无法实现分布式计算

   

      将Topology拆分成两个阶段：

      1、Processing phase  ： 允许并行处理多个batch

      2、commit phase  ： 保证batch的强有序，一次只能处理一个batch

    

   Design details

   Manages state -状态管理 

    --storm 通过 Zookeeper 存储所有的transaction相关信息 （包含了： 当前transaction id 以及 batch的元数据信息 ）

    Coordinates the transaction --事物协调

    --storm会管理决定transaction应该处理什么阶段（processing,committing）

    Fault detection --故障检测

    --storm 内部通过ACKER 机制保障消息被正常处理（用户不需要手动区维护）

  First class batch processing API  : storm 提供的batch bolt接口

   三种事物：  

   1、普通事物  2、 partition transaction --分区事物  3、 opaque transaction --不透明分区事物  

   事务性拓扑（transaction topoligies） 保证消息（tuple）被且仅被处理一次