Strom学习笔记一

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Storm

是个实时的、分布式以及具备高容错的计算系统。同Hadoop一样Storm也可以处理大批量的数据，然而Storm在保证高可靠性的前提下还可以让处理进行的更加实时；也就是说，所有的信息都会被处理。 Storm同样还具备容错和分布计算这些特性，这就让Storm可以扩展到不同的机器上进行大批量的数据处理。

Storm 与Hadoop异同

1、Strom服务已经开启除非认为关闭，否者不会停止，

​2、实时：storm延时低，storm数据在内存中，hadoop数据使用磁盘作为交换介质。

3、storm延时低 storm 数据在内存中，网络直传，内存计算，省去了批处理时间。

4、storm吞吐量不及hadoop。不适合批处理。

 

Storm集群主要由一个主节点和一群工作节点（worker node）组成，通过 Zookeeper进行协调。

Storm系结构简图：

 

• 主节点：
• 主节点通常运行一个后台程序 —— Nimbus，用于响应分布在集群中的节点，分配任务和监测故障。这
个很类似于Hadoop中的Job Tracker。
• 工作节点：
• 工作节点同样会运行一个后台程序 —— Supervisor，用于收听工作指派并基于要求运行工作进程。每个
工作节点都是topology中一个子集的实现。而Nimbus和Supervisor之间的协调则通过Zookeeper系统或
者集群。
• Zookeeper
• Zookeeper是完成Supervisor和Nimbus之间协调的服务。而应用程序实现实时的逻辑则被封装进Storm
中的 “ topology” 。 topology则是一组由Spouts（数据源）和Bolts（数据操作）通过Stream
Groupings进行连接的图。下面对出现的术语进行更深刻的解析。
• Spout：
• 简而言之，Spout从来源处读取数据并放入topology。 Spout分成可靠和不可靠两种；当Storm接收失败
时，可靠的Spout会对 tuple（元组，数据项组成的列表）进行重发；而不可靠的Spout不会考虑接收成
功与否只发射一次。而Spout中最主要的方法就是 nextTuple（），该方法会发射一个新的tuple到
topology，如果没有新tuple发射则会简单的返回。
• Bolt：
• Topology中所有的处理都由Bolt完成。 Bolt可以完成任何事，比如：连接的过滤、聚合、访问文件/数据
库、等等。 Bolt从Spout 中接收数据并进行处理，如果遇到复杂流的处理也可能将tuple发送给另一个Bolt
进行处理。而Bolt中最重要的方法是execute（），以新的 tuple作为参数接收。不管是Spout还是Bolt，
如果将tuple发射成多个流，这些流都可以通过declareStream（）来声明。

Topology

– –计算逻辑的封装

– –由spouts和bolts组成的图，通过stream grouping将图中的spouts

和bolts连接起来

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