问题导读:
1.你认为什么图形可以显示hadoop与storm的区别?(电梯)
2.本文是如何形象讲解hadoop与storm的?(离线批量处理、实时流式处理)
3.hadoop map/reduce对应storm那两个概念?(spout/bolt)
4.storm流由谁来组成?(Tuples)
5.tuple具体是什么形式?
什么是Storm?
Storm是:
- 快速且可扩展伸缩
- 容错
- 确保消息能够被处理
- 易于设置和操作
- 开源的分布式实时计算系统
- 最初由Nathan Marz开发
- 使用Java 和 Clojure 编写
区别:
我们知道hadoop是批处理,storm是流式处理,那么是什么是批处理,什么流式处理?
Storm和Hadoop主要区别是实时和批处理的区别:
Storm概念组成:Spout和Bolt组成Topology。
Tuple是Storm的数据模型,如['jdon',12346]
多个Tuple组成事件流:
Spout是读取需要分析处理的数据源,然后转为Tuples,这些数据源可以是Web日志、 API调用、数据库等等。Spout相当于事件流的生产者。
Bolt 处理Tuples然后再创建新的Tuples流,Bolt相当于事件流的消费者。
Bolt 作为真正业务处理者,主要实现大数据处理的核心功能,比如转换数据,应用相应过滤器,计算和聚合数据(比如统计总和等等) 。
以Twitter的某个Tweet为案例,看看Storm如何处理:
这些tweett贴内容是:“No Small Cell Lung #Cancer(没有小细胞肺癌#癌症)” "An #OnCology Consult...."
这些贴被Spout读取以后,产生Tuple,字段名是tweet,内容是"No Small Cell Lung #Cancer",格式类似:['No Small Cell Lung #Cancer',133221]。
然后进入被流 消费者Bolt进行处理,第一个Bolt是SplitSentence,将tuple内容进行分离,结果成为:一个个单词:"No" "Small" "Cell" "Lung" "#Cancer" ;然后经过第二个Bolt进行过滤HashTagFilter处理,Hash标签是单词中用#标注的,也就是Cancer;再经过HasTagCount计数,可以本地内存缓存这个计数结果,最后通过PrinterBolt打印出标签单词统计结果 。
我们使用Stom所要做的就是编制Spout和Bolt代码:
1 public class RandomSentenceSpout extends BaseRichSpout { 2 SpoutOutputCollector collector; 3 Random random; 4 //读入外部数据 5 public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) { 6 this.collector = collector; 7 random = new Random(); 8 } 9 //产生Tuple 10 public void nextTuple() { 11 String[] sentences = new String[] { 12 "No Small Cell Lung #Cancer", 13 "An #OnCology Consultant apple a day keeps the doctor away", 14 "four score and seven years ago", 15 "snow white and the seven dwarfs", 16 "i am at two with nature" 17 }; 18 String tweet = sentences[random.nextInt(sentences.length)]; 19 //定义字段名"tweet" 的值 20 collector.emit(new Values(tweet)); 21 } 22 // 定义字段名"tweet" 23 public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) { 24 declarer.declare(new Fields("tweet")); 25 } 26 @Override 27 public void ack(Object msgId) {} 28 @Override 29 public void fail(Object msgId) {} 30 }
下面是Bolt的代码编写:
1 public class SplitSentenceBolt extends BaseRichBolt { 2 OutputCollector collector; 3 @Override 4 public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context, OutputCollector collector) { 5 this.collector = collector; 6 } 7 @Override 消费者激活主要方法:分离成单个单词 8 public void execute(Tuple input) { 9 for (String s : input.getString(0).split("\s")) { 10 collector.emit(new Values(s)); 11 } 12 } 13 @Override 定义新的字段名 14 public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) { 15 declarer.declare(new Fields("word")); 16 }
最后是装配运行Spout和Bolt的客户端调用代码:
1 public class WordCountTopology { 2 public static void main(String[] args) throws Exception { 3 TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder(); 4 builder.setSpout("tweet", new RandomSentenceSpout(), 2); 5 builder.setBolt("split", new SplitSentenceBolt(), 4) 6 .shuffleGrouping("tweet") 7 .setNumTasks(8); 8 builder.setBolt("count", new WordCountBolt(), 6) 9 .fieldsGrouping("split", new Fields("word")); 10 ..设置多个Bolt 11 Config config = new Config(); 12 config.setNumWorkers(4); 13 14 StormSubmitter.submitTopology("wordcount", config, builder.createTopology()); 15 //Local testing 16 //LocalCluster cluster = new LocalCluster(); 17 //cluster.submitTopology("wordcount", config, builder.createTopology()); 18 //Thread.sleep(10000); 19 //cluster.shutdown(); 20 } 21 }
在这个代码中定义了一些参数比如Works的数目是4,其含义在后面详细分析。
下面我们要将上面这段代码发布部署到Storm中,首先了解Storm物理架构图:
Nimbus是一个主后台处理器,主要负责:
1.发布分发代码
2.分配任务
3.监控失败。
Supervisor是负责当前这个节点的后台工作处理器的监听。
Work类似Java的线程,采取JDK的Executor 。
下面开始将我们的代码部署到这个网络拓扑中:
将代码Jar包上传到Nimbus的inbox,包括所有的依赖包,然后提交。
Nimbus将保存在本地文件系统,然后开始配置网络拓扑,分配开始拓扑。
见下图:
Nimbus服务器将拓扑Jar 配置和结构下载到 Supervisor,负载平衡ZooKeeper分配某个特定的Supervisor服务器,而Supervisor开始基于配置分配Work,Work调用JDK的Executor启动线程,开始任务处理。
下面是我们代码对拓扑分配的参数示意图:
Executor启动的线程数目是12个,组件的实例是16个,那么如何在实际服务器中分配呢?如下图:
图中RsSpout代表我们的代码中RandomSentenceSpout;SplitSentenceBolt简写为SSbolt。