這篇文章主要講解了“Storm組件有哪些”，文中的講解內(nèi)容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“Storm組件有哪些”吧！

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Storm 組件

     Storm集群表面上與hadoop集群類似。在hadoop集群上，你可以跑 mapreduce job，而在storm集群上你可以跑各種topology。但其實 mapreduce job 和 topology，他們是非常不一樣的——其中最主要的差別就是，一個Mapreduce job 可以運行結(jié)束，然后一個topology會一直處理信息直到你kill它。

      在一個Storm集群有兩種節(jié)點：master node 和 worker nodes。Master node 運行著一個守護進程，叫做"Nimbus"，這非常類似于hadoop 1.0時代的 JobTracker。Nimbus負責分發(fā)code，分配task給node，和監(jiān)控。

      每個worker node運行著一個守護進程，叫做"Supervisor"。Supervisor監(jiān)聽那些分配給當前node的任務，啟動和終止worker  processes(worker process處理那些Nimbus分配給它需要處理的任務)。而每個worker process執(zhí)行一部分的topolgy；一個執(zhí)行中的topology包含了很多worker processes執(zhí)行在集群中。

    

      Nimbus和 Supervisors之間的協(xié)作是通過Zookeeper集群完成的。另外，Nimbus 和 Supervisor是 快速失敗 和 無狀態(tài)化（TODO understand），而所有的狀態(tài)是保存在Zookeeper或者本地磁盤。換而言之，你可以用 kill -9 來殺死 Nimbus 或者 Supervisors，而它們會馬上變回好像什么都沒發(fā)生過一樣。這些設計致使Storm 集群非常穩(wěn)定。（但愿如此，馬上要用到項目中了......）

Topology

     在Storm上做實時計算，你需要創(chuàng)建 "Topology"。在Topology中的每個node涵蓋 邏輯處理， nodes間數(shù)據(jù)傳遞依賴等等。

        執(zhí)行一個Topology非常簡單。首先， 你需要打包你全部的代碼和依賴到一個jar，然后，你可以執(zhí)行接下來的命令：

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

       這命令會執(zhí)行類backtype.storm.MyTopology，并帶入外部參數(shù) arg1和arg2(給main函數(shù)用)。而這個類的main方法會定義topology，并提交給Nimbus。Storm jar會負責連接Nimbus，并上傳這個jar。

      由于topology的結(jié)構(gòu)定義是Thrift（facebook 寫的一個夸語言調(diào)用框架）結(jié)構(gòu)，同時Nimbus也是也是一個Thrift服務，所以你能創(chuàng)建和提交任何語言寫的topology。

Streams

    在Storm里最抽象的是 "stream"。Stream是一個無邊界且序列化的tuples。Storm提供了原語來把一個stream轉(zhuǎn)化成另一個新的stream，且這種轉(zhuǎn)化是分布式的，可靠的。下圖就是Stream的寫照。

     Storm提供的這種原語是 spouts 和 bolts。Spouts 和 bolts 都有接口，你需要實現(xiàn)來執(zhí)行你的應用邏輯。

     Spout是stream的來源。舉個栗子，一個spout可能讀取tuples從Kestrel隊列中，并且發(fā)射這些數(shù)據(jù)以流的形式。或者說，一個spout會連接Twitter的API 來發(fā)射數(shù)據(jù)流。（對于Storm來說，Spout就是源數(shù)據(jù)的抓取者，負責為整個流式計算提供源源不斷的數(shù)據(jù)流。）

     Bolt則是stream的消費者，做一些數(shù)據(jù)處理，同時也可能發(fā)射新的數(shù)據(jù)流。混合復雜的流轉(zhuǎn)化，需要多個步驟，多個bolts。Bolts能做任何事情，像執(zhí)行functions，過濾tuples，數(shù)據(jù)流聚合，數(shù)據(jù)流join，與數(shù)據(jù)庫間的協(xié)作 等等。（對于Storm來說，Bolt是數(shù)據(jù)流的處理者，可以有多個，負責真正業(yè)務邏輯上的聚合計算等等。）

     Spouts和Bolts間的網(wǎng)絡傳輸被打包進一個 topology，然后你交于一個Storm集群去執(zhí)行。當一個spout或bolt發(fā)射一個tuple到流里時， 它會發(fā)射這個tuple到所有的抓取這個流的bolt中。（需要注意的是，如果多個處理相同邏輯業(yè)務的bolt在發(fā)生數(shù)據(jù)聚合時，bolt的聚合結(jié)果未必是最終結(jié)果，這個和多個reducer計算Top one的情況是一樣的。）

     在Storm里每個node執(zhí)行是并行的。在你的topology里，你能指定node的并行度(比如 5)，然后Storm會產(chǎn)生與其相當數(shù)量的Thread在集群中執(zhí)行。

     一個Topology會一直執(zhí)行下去的，或者你kill了它。Storm也會自動地重分配那些失敗了task。當然，Storm也會保證沒有任何的數(shù)據(jù)丟失，甚至機器下線和數(shù)據(jù)刪除（TODO 有待深究原理）

感謝各位的閱讀，以上就是“Storm組件有哪些”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學習后，相信大家對Storm組件有哪些這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！

網(wǎng)頁題目：Storm組件有哪些
新聞來源：http://www.rwnh.cn/article48/jichep.html

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