流式计算-Storm基本介绍

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1、离线计算是什么？

???????? 离线计算：批量获取数据、批量传输数据、周期性批量计算数据、数据展示

???????? 代表技术：Sqoop批量导入数据、HDFS批量存储数据、MapReduce批量计算数据、Hive批量计算数据、***任务调度

1，hivesql

2、调度平台

3、Hadoop集群运维

4、数据清洗（脚本语言）

5、元数据管理

6、数据稽查

7、数据仓库模型架构

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2、流式计算是什么

???????? 流式计算：数据实时产生、数据实时传输、数据实时计算、实时展示

???????? 代表技术：Flume实时获取数据、Kafka/metaq实时数据存储、Storm/JStorm实时数据计算、Redis实时结果缓存、持久化存储(mysql)。

???????? 一句话总结：将源源不断产生的数据实时收集并实时计算，尽可能快的得到计算结果

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3、离线计算与实时计算的区别

???????? 最大的区别：实时收集、实时计算、实时展示

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4、Storm是什么？

???????? Flume实时采集，低延迟

???????? Kafka消息队列，低延迟

???????? Storm实时计算，低延迟

???????? Redis实时存储，低延迟

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???????? Storm用来实时处理数据，特点：低延迟、高可用、分布式、可扩展、数据不丢失。提供简单容易理解的接口，便于开发。

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????????

???????? 海量数据？数据类型很多，产生数据的终端很多，处理数据能力增强

????????

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5、Storm与Hadoop的区别

1. Storm用于实时计算，Hadoop用于离线计算。
2. Storm处理的数据保存在内存中，源源不断；Hadoop处理的数据保存在文件系统中，一批一批。
3. Storm的数据通过网络传输进来；Hadoop的数据保存在磁盘中。
4. Storm与Hadoop的编程模型相似

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Job：任务名称

JobTracker：项目经理

TaskTracker：开发组长、产品经理

Child:负责开发的人员

Mapper/Reduce:开发人员中的两种角色，一种是服务器开发、一种是客户端开发

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Topology:任务名称

Nimbus:项目经理

Supervisor:开组长、产品经理

Worker:开人员

Spout/Bolt：开人员中的两种角色，一种是服务器开发、一种是客户端开发

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6、Storm应用场景及行业案例

???????? ???????? Storm用来实时计算源源不断产生的数据，如同流水线生产。

6.1、运用场景

1. 日志分析

从海量日志中分析出特定的数据，并将分析的结果存入外部存储器用来辅佐决策。

1. 管道系统

将一个数据从一个系统传输到另外一个系统，比如将数据库同步到Hadoop

1. 消息转化器

将接受到的消息按照某种格式进行转化，存储到另外一个系统如消息中间件

6.2、典型案列

1. 一淘-实时分析系统：实时分析用户的属性，并反馈给搜索引擎

最初，用户属性分析是通过每天在云梯上定时运行的MR job来完成的。为了满足实时性的要求，希望能够实时分析用户的行为日志，将最新的用户属性反馈给搜索引擎，能够为用户展现最贴近其当前需求的结果。

1. 携程-网站性能监控：实时分析系统监控携程网的网站性能

利用HTML5提供的performance标准获得可用的指标，并记录日志。Storm集群实时分析日志和入库。使用DRPC聚合成报表，通过历史数据对比等判断规则，触发预警事件。

1. 阿里妈妈-用户画像：实时计算用户的兴趣数据

为了更加精准投放广告，阿里妈妈后台计算引擎需要维护每个用户的兴趣点（理想状态是，你对什么感兴趣，就向你投放哪类广告）。用户兴趣主要基于用户的历史行为、用户的实时查询、用户的实时点击、用户的地理信息而得，其中实时查询、实时点击等用户行为都是实时数据。考虑到系统的实时性，阿里妈妈使用Storm维护用户兴趣数据，并在此基础上进行受众定向的广告投放。

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7、Storm核心组件（重要）

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1. Nimbus：负责资源分配和任务调度。
2. Supervisor：负责接受nimbus分配的任务，启动和停止属于自己管理的worker进程。---通过配置文件设置当前supervisor上启动多少个worker。
3. Worker：运行具体处理组件逻辑的进程。Worker运行的任务类型只有两种，一种是Spout任务，一种是Bolt任务。
4. Task：worker中每一个spout/bolt的线程称为一个task. 在storm0.8之后，task不再与物理线程对应，不同spout/bolt的task可能会共享一个物理线程，该线程称为executor。

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8、Storm编程模型（重要）

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1. Topology：Storm中运行的一个实时应用程序的名称。（拓扑）
2. Spout：在一个topology中获取源数据流的组件。

通常情况下spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为topology内部的源数据。

1. Bolt：接受数据然后执行处理的组件,用户可以在其中执行自己想要的操作。
2. Tuple：一次消息传递的基本单元，理解为一组消息就是一个Tuple。
3. Stream：表示数据的流向。

9、流式计算一般架构图（重要）

1. 其中flume用来获取数据。
2. Kafka用来临时保存数据。
3. Strom用来计算数据。
4. Redis是个内存数据库，用来保存数据。

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1. 集群部署的基本流程

集群部署的流程：下载安装包、解压安装包、修改配置文件、分发安装包、启动集群

注意：

? ? 所有的集群上都需要配置hosts

? ??vi ?/etc/hosts

?????? 192.168.239.128?storm01?zk01?hadoop01

? ? ? 192.168.239.129?storm02?zk02?hadoop02

?????? 192.168.239.130?storm03?zk03?hadoop03

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1. 集群部署的基础环境准备

安装前的准备工作（zk集群已经部署完毕）

1. 关闭防火墙

chkconfig iptables off? && setenforce 0

1. 创建用户

groupadd realtime &&　useradd realtime　&& usermod -a -G realtime realtime

1. 创建工作目录并赋权

mkdir /export

mkdir /export/servers

chmod 755 -R /export

1. 切换到realtime用户下

su realtime

3、Storm集群部署

3.1、下载安装包

???????? wget ? ?http://124.202.164.6/files/1139000006794ECA/apache.fayea.com/storm/apache-storm-0.9.5/apache-storm-0.9.5.tar.gz

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3.2、解压安装包

tar -zxvf apache-storm-0.9.5.tar.gz -C /export/servers/

cd /export/servers/

ln -s apache-storm-0.9.5 storm

3.3、修改配置文件

???????? mv /export/servers/storm/conf/storm.yaml /export/servers/storm/conf/storm.yaml.bak

vi /export/servers/storm/conf/storm.yaml

输入以下内容：

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3.4、分发安装包

scp -r /export/servers/apache-storm-0.9.5 storm02:/export/servers

然后分别在各机器上创建软连接

cd /export/servers/

ln -s apache-storm-0.9.5 storm

3.5、启动集群

1. 在nimbus.host所属的机器上启动 nimbus服务

cd /export/servers/storm/bin/

nohup ./storm nimbus &

1. 在nimbus.host所属的机器上启动ui服务

cd /export/servers/storm/bin/

nohup ./storm ui &

1. 在其它个点击上启动supervisor服务

cd /export/servers/storm/bin/

nohup ./storm supervisor &

3.6、查看集群

访问nimbus.host:/8080，即可看到storm的ui界面。

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4、Storm常用操作命令

有许多简单且有用的命令可以用来管理拓扑，它们可以提交、杀死、禁用、再平衡拓扑。

1. 提交任务命令格式：storm jar 【jar路径】 【拓扑包名.拓扑类名】 【拓扑名称】

bin/storm jar examples/storm-starter/storm-starter-topologies-0.9.6.jar storm.starter.WordCountTopology wordcount

1. 杀死任务命令格式：storm kill 【拓扑名称】 -w 10（执行kill命令时可以通过-w [等待秒数]指定拓扑停用以后的等待时间）

storm kill topology-name -w 10

1. 停用任务命令格式：storm deactivte? 【拓扑名称】

storm deactivte topology-name

我们能够挂起或停用运行中的拓扑。当停用拓扑时，所有已分发的元组都会得到处理，但是spouts的nextTuple方法不会被调用。销毁一个拓扑，可以使用kill命令。它会以一种安全的方式销毁一个拓扑，首先停用拓扑，在等待拓扑消息的时间段内允许拓扑完成当前的数据流。

1. 启用任务命令格式：storm activate【拓扑名称】

??????? storm activate topology-name

1. 重新部署任务命令格式：storm rebalance? 【拓扑名称】

??????? storm rebalance topology-name

??????? 再平衡使你重分配集群任务。这是个很强大的命令。比如，你向一个运行中的集群增加了节点。再平衡命令将会停用拓扑，然后在相应超时时间之后重分配工人，并重启拓扑。

5、Storm集群的进程及日志熟悉

5.1、部署成功之后，启动storm集群。

???????? 依次启动集群的各种角色

5.2、查看nimbus的日志信息

在nimbus的服务器上

cd /export/servers/storm/logs

tail -100f /export/servers/storm/logs/nimbus.log

5.3、查看ui运行日志信息

在ui的服务器上，一般和nimbus一个服务器

cd /export/servers/storm/logs

tail -100f /export/servers/storm/logs/ui.log

5.4、查看supervisor运行日志信息

在supervisor服务上

cd /export/servers/storm/logs

tail -100f /export/servers/storm/logs/supervisor.log

5.5、查看supervisor上worker运行日志信息

在supervisor服务上

cd /export/servers/storm/logs

tail -100f /export/servers/storm/logs/worker-6702.log

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(该worker正在运行wordcount程序)

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6、Storm源码下载及目录熟悉

6.1、在Storm官方网站上寻找源码地址

? ??Apache Storm downloads

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6.2、点击文字标签进入github

点击Apache/storm文字标签，进入github

? ????? ??GitHub - apache/storm: Mirror of Apache Storm

6.3、拷贝storm源码地址

在网页右侧，拷贝storm源码地址

? ??

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6.4、使用Subversion客户端下载

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https://github.com/apache/storm/tags/v0.9.5

6.5、Storm源码目录分析（重要）

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扩展包中的三个项目，使storm能与hbase、hdfs、kafka交互

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7、Storm单词技术案例（重点掌握）

7.1、功能说明

设计一个topology，来实现对文档里面的单词出现的频率进行统计。

整个topology分为三个部分：

1. RandomSentenceSpout：数据源，在已知的英文句子中，随机发送一条句子出去。
2. SplitSentenceBolt：负责将单行文本记录（句子）切分成单词
3. WordCountBolt：负责对单词的频率进行累加

7.2、项目主要流程

7.3、RandomSentenceSpout的实现及生命周期

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7.4、SplitSentenceBolt的实现及生命周期

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7.5、WordCountBolt的实现及生命周期

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7.6、Stream Grouping详解

Storm里面有7种类型的stream grouping

1. Shuffle Grouping: 随机分组， 随机派发stream里面的tuple，保证每个bolt接收到的tuple数目大致相同。
2. Fields Grouping：按字段分组，比如按userid来分组，具有同样userid的tuple会被分到相同的Bolts里的一个task，而不同的userid则会被分配到不同的bolts里的task。
3. All Grouping：广播发送，对于每一个tuple，所有的bolts都会收到。
4. Global Grouping：全局分组， 这个tuple被分配到storm中的一个bolt的其中一个task。再具体一点就是分配给id值最低的那个task。
5. Non Grouping：不分组，这stream grouping个分组的意思是说stream不关心到底谁会收到它的tuple。目前这种分组和Shuffle grouping是一样的效果， 有一点不同的是storm会把这个bolt放到这个bolt的订阅者同一个线程里面去执行。
6. Direct Grouping： 直接分组， 这是一种比较特别的分组方法，用这种分组意味着消息的发送者指定由消息接收者的哪个task处理这个消息。只有被声明为Direct Stream的消息流可以声明这种分组方法。而且这种消息tuple必须使用emitDirect方法来发射。消息处理者可以通过TopologyContext来获取处理它的消息的task的id （OutputCollector.emit方法也会返回task的id）。
7. Local or shuffle grouping：如果目标bolt有一个或者多个task在同一个工作进程中，tuple将会被随机发生给这些tasks。否则，和普通的Shuffle Grouping行为一致。

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