大数据(十四) - Storm

storm是一个分布式实时计算引擎

storm/Jstorm的安装、配置、启动几乎一模一样

storm是twitter开源的

storm的特点

storm支持热部署，即时上限或下线app

可以在storm上使用各种编程语言如clojure、java、ruby、python等

本地模式：storm有一个本地模式，可以在处理过程中完全模拟storm集群，便于开发和测试。

storm使用场景

    1、流聚合：把两个或多个数据流聚合成一个数据流：基于一些共同的tuple字段

    2、批处理：因为性能或其他原因

    3、BasicBolt：太常见的一种场景，所以storm内置了实现

    4、内存内缓存+fields grouping组合

    5、计算top N

    6、TImecachemapping

    7、分布式DRPC

基本概念

Topology:计算拓扑，即一个应用程序app（通过storm jar发布），因为各个组件间的消息流动形成逻辑上的一个拓扑结构，因此得名。

    TopologyBuilder是拓扑构建器，将spout、bolt等组合起来

spout：消息流的源头，消息生产者。

bolt：消息处理者

Reliability：可靠性，storm保证每个tuple都会被处理。

task：任务，每个spout和bolt都是一个任务，每个任务默认是一个线程。

worker：工作进程，每个工作进程都有多个task

Values：数据容器

Tuple   英[tʌpl]：一个消息传递的基本单元，发送的数据封装到tuple中，实际就是一个value list

        JStorm将流中数据抽象为tuple，一个tuple就是一个值列表value list，list中的每个value都有一个name，并且该value可以是基本类型，字符类型，字节数组等，当然也可以是其他可序列化的类型。

Stream：消息流，源源不断的tuple组成了stream

stream grouping：消息分发策略，一共6种，定义每个bolt接收什么样的消息。

Cofig：设置一些配置信息

StormSubmitter/LocalCluster拓扑提交器

tuple在传输过程中需要序列化和反序列化

http://www.51studyit.com/html/notes/20140329/44.html

spout从外部数据源读取tuple，emit到topology里

spout分可靠的和非可靠的两种，对可靠的，还支持ack和fail方法

Storm Topology是基于Thrift结构, 并且Nimbus是个Thrift server, 所以对于Topology可以用任何语言实现, 最终都是转化为Thrift结构

重要的是, nimbus和supervisor的fail或restart不会影响worker的工作

打比方

Nimbus是老总，下放代码

zookeeper是项目经理，管理集群中的组件，管理任务task，负责nimbus和supervisor协调工作

supervisor是工程主管或技术主管，管理工作进程worker

work是工人，工作进程，他们处理任务task

task即任务，worker进程中每一个spout、bolt、actor的线程都是一个task任务

actor负责跟踪监控任务spout、bolt的执行，他也是任务task

executor是线程，一个task默认由一个executor线程执行，当然一个executor线程里可以处理多个task

storm集群结构

集群由一个主节点和多个子节点（控制节点和工作节点）组成。

1、主节点/控制节点：运行着一个叫做Nimbus的守护进程，负责分配代码、布置任务、故障将侧。

2、子节点/工作节点，运行着一个名为Supervisor的守护进程，负责监听工作，开始并终止工作进程worker

nimubus和storm ui需要在同一台机子上

tuple流的分组机制，即消息分发策略（以下是常用的策略）

    shuffle grouping：随机分组，随机派发stream里的tuple，保证每个bolt收到的tuple数量相同。

    field grouping：按字段分组，如userid，具有相同uiserid的tuple会被分到相同的bolt。（相同userid的tuple会分到相同的bolt中，但是这个bolt中可以有多种tuple）

    all grouping：广播发送，针对一个tuple，所有bolt都会受到（谨慎使用）

    global grouping：全局分组，指全部流都发送到Bolt的同一个任务中，再具体一点，是发送给ID最小的任务。

    non grouping：不分组，不需要关心怎么分组，目前等效于随机分组

storm组件生命周期

Spout方法调用顺序

    declareOutputFields     topology提交过程中会调用spout和bolt的这个方法

    open     类似bolt的prepare方法，而且参数也类似，可以处理配置信息，做准备工作

    activate

    nextTuple    循环调用

    deactivate

Bolt方法调用顺序

    declareOutputFields

    prepare

    execute    循环调用

storm可靠性

storm有默认的配置文件，在storm jar包里 storm.yaml

storm有一种机制可以保证从spout发出的每个tuple都会被完全处理。

什么样的消息被认为完整处理了：

    1、tuple tree不再生长

    2、树中的任何消息都标识为"已处理"

storm配置

storm.zookeeper.servers	ZooKeeper服务器列表
storm.zookeeper.port	ZooKeeper连接端口
storm.local.dir	storm使用的本地文件系统目录(必须存在并且storm进程可读写)
storm.cluster.mode	Storm集群运行模式([distributed|local])
storm.local.mode.zmq	Local模式下是否使用ZeroMQ作消息系统，如果设置为false则使用java消息系统。默认为false
storm.zookeeper.root	ZooKeeper中Storm的根目录位置
storm.zookeeper.session.timeout	客户端连接ZooKeeper超时时间
storm.id	运行中拓扑的id,由storm name和一个唯一随机数组成。

nimbus.host	nimbus服务器地址
nimbus.thrift.port	nimbus的thrift监听端口
nimbus.childopts	通过storm-deploy项目部署时指定给nimbus进程的jvm选项
nimbus.task.timeout.secs	心跳超时时间，超时后nimbus会认为task死掉并重分配给另一个地址。
nimbus.monitor.freq.secs	nimbus检查心跳和重分配任务的时间间隔.注意如果是机器宕掉nimbus会立即接管并处理。
nimbus.supervisor.timeout.secs	supervisor的心跳超时时间,一旦超过nimbus会认为该supervisor已死并停止为它分发新任务.
nimbus.task.launch.secs	task启动时的一个特殊超时设置.在启动后第一次心跳前会使用该值来临时替代nimbus.task.timeout.secs.
nimbus.reassign	当发现task失败时nimbus是否重新分配执行。默认为真，不建议修改。

nimbus.file.copy.expiration.secs	nimbus判断上传/下载链接的超时时间，当空闲时间超过该设定时nimbus会认为链接死掉并主动断开
ui.port	Storm UI的服务端口
drpc.servers	DRPC服务器列表，以便DRPCSpout知道和谁通讯
drpc.port	Storm DRPC的服务端口
supervisor.slots.ports	supervisor上能够运行workers的端口列表.每个worker占用一个端口,且每个端口只运行一个worker.通过这项配置可以调整每台机器上运行的worker数.(调整slot数/每机)
supervisor.childopts	在storm-deploy项目中使用,用来配置supervisor守护进程的jvm选项
supervisor.worker.timeout.secs	supervisor中的worker心跳超时时间,一旦超时supervisor会尝试重启worker进程.
supervisor.worker.start.timeout.secs	supervisor初始启动时，worker的心跳超时时间，当超过该时间supervisor会尝试重启worker。因为JVM初始启动和配置会带来的额外消耗，从而使得第一次心跳会超过supervisor.worker.timeout.secs的设定

supervisor.enable	supervisor是否应当运行分配给他的workers.默认为true,该选项用来进行Storm的单元测试,一般不应修改.
supervisor.heartbeat.frequency.secs	supervisor心跳发送频率(多久发送一次)
supervisor.monitor.frequency.secs	supervisor检查worker心跳的频率
worker.childopts	supervisor启动worker时使用的jvm选项.所有的”%ID%”字串会被替换为对应worker的标识符
worker.heartbeat.frequency.secs	worker的心跳发送时间间隔
task.heartbeat.frequency.secs	task汇报状态心跳时间间隔
task.refresh.poll.secs	task与其他tasks之间链接同步的频率.(如果task被重分配,其他tasks向它发送消息需要刷新连接).一般来讲，重分配发生时其他tasks会理解得到通知。该配置仅仅为了防止未通知的情况。
topology.debug	如果设置成true，Storm将记录发射的每条信息。
topology.optimize	master是否在合适时机通过在单个线程内运行多个task以达到优化topologies的目的.

topology.workers	执行该topology集群中应当启动的进程数量.每个进程内部将以线程方式执行一定数目的tasks.topology的组件结合该参数和并行度提示来优化性能
topology.ackers	topology中启动的acker任务数.Acker保存由spout发送的tuples的记录，并探测tuple 何时被完全处理.当Acker探测到tuple被处理完毕时会向spout发送确认信息.通常应当根据topology的吞吐量来确定acker的数目， 但一般不需要太多.当设置为0时,相当于禁用了消息可靠性,storm会在spout发送tuples后立即进行确认.
topology.message.timeout.secs	topology中spout发送消息的最大处理超时时间.如果一条消息在该时间窗口内未被成功ack,Storm会告知spout这条消息失败。而部分spout实现了失败消息重播功能。
topology.kryo.register	注册到Kryo(Storm底层的序列化框架)的序列化方案列表.序列化方案可以是一个类名,或者是com.esotericsoftware.kryo.Serializer的实现.
topology.skip.missing.kryo.registrations	Storm是否应该跳过它不能识别的kryo序列化方案.如果设置为否task可能会装载失败或者在运行时抛出错误.
topology.max.task.parallelism	在一个topology中能够允许的最大组件并行度.该项配置主要用在本地模式中测试线程数限制.

topology.max.spout.pending	一个spout task中处于pending状态的最大的tuples数量.该配置应用于单个task,而不是整个spouts或topology.
topology.state.synchronization.timeout.secs	组件同步状态源的最大超时时间(保留选项,暂未使用)
topology.stats.sample.rate	用来产生task统计信息的tuples抽样百分比
topology.fall.back.on.java.serialization	topology中是否使用java的序列化方案
zmq.threads	每个worker进程内zeromq通讯用到的线程数
zmq.linger.millis	当连接关闭时,链接尝试重新发送消息到目标主机的持续时长.这是一个不常用的高级选项,基本上可以忽略.
java.library.path	JVM启动(如Nimbus,Supervisor和workers)时的java.library.path设置.该选项告诉JVM在哪些路径下定位本地库.

命令

发布启动任务

    storm jar jar包名 包含main方法的类

     storm jar jar包名 包含main方法的类  拓扑名

查看任务

    storm list

停止任务

    storm kill 任务名称