不多说,直接上干货!

  Storm核心组件

  了解 Storm 的核心组件对于理解 Storm 原理非常重要,下面介绍 Storm 的整体,然后介绍 Storm 的核心。 Storm 集群由一个主节点和多个工作节点组成。主节点运行一个名为“Nimbus”的守护进程,工作节点都运行一个名为“Supervisor”的守护进程,两者的协调工作由 ZooKeeper 来完成, ZooKeeper 用于管理集群中的不同组件。
  每一个工作节点上运行的 Supervisor 监听分配给它那台机器的工作,根据需要启动 / 关闭工作进程,每一个工作进程执行一个 Topology 的一个子集;一个运行的 Topology 由运行在很多机器上的很多工作进程 Worker 组成。那么 Storm 的核心就是主节点(Nimbus)、工作节点(Supervisor)、协调器(ZooKeeper)、工作进程( Worker)、任务线程(Task)。

1、主节点 Nimbus
  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,这类似于 Hadoop 中的 JobTracker。
  Nimbus 进程是快速失败( fail-fast)和无状态的,所有的状态要么在 ZooKeeper 中,要么在本地磁盘上。可以使用 kill -9 来杀死 Nimbus 进程,然后重启即可继续工作。

2、工作节点 Supervisor
  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。
  同 样,Supervisor进程也是快速失败(fail-fast)和无状态的, 所有的状态要么在ZooKeeper中,要么在本地磁盘上,用kill -9来杀死Supervisor进程,然后重启就可以继续工作。

3、协调服务组件 ZooKeeper
  ZooKeeper 是完成 Nimbus 和 Supervisor 之间协调的服务。 Storm使用ZooKeeper 协调集群,由于ZooKeeper 并不用于消息传递,所以Storm给ZooKeeper 带来的压力相当低。在大多数情况下,单个节点的 ZooKeeper 集群足够胜任,不过为了确保故障恢复或者部署大规模Storm集群,可能需要更大规模的 ZooKeeper 集群。 Nimbus、 Supervisor 与 ZooKeeper 的关系如图 1 所示。
            

               图 1    Nimbus、 Supervisor 与 ZooKeeper 关系图

4、其他核心组件
  Storm 的组件不止上面的,还有一些组件也是 Storm 的核心,缺一不可。下面简单介绍Worker 和 Task。
  1)具体处理事务进程 Worker:运行具体处理组件逻辑的进程。
  2)具体处理线程 Task : Worker 中的每一个 Spout/Bolt 线程称为一个 Task。在 Storm 0.8之后, Task 不再与物理线程对应,同一个 Spout/Bolt 的 Task 可能会共享一个物理线程,该线程称为 Executor

Storm概念学习系列之storm核心组件的更多相关文章

  1. Storm概念学习系列之storm的雪崩

    不多说,直接上干货! Storm的雪崩问题的解决办法1: Storm概念学习系列之并行度与如何提高storm的并行度 Storm的雪崩问题的解决办法2:

  2. Storm概念学习系列之storm流程图

    把stream当做一列火车, tuple当做车厢,spout当做始发站,bolt当做是中间站点!!! 见 Storm概念学习系列之Spout数据源 Storm概念学习系列之Topology拓扑 Sto ...

  3. Storm概念学习系列之storm的定时任务

    不多说,直接上干货! 至于为什么,有storm的定时任务.这个很简单.但是,这个在工作中非常重要! 假设有如下的业务场景 这个spoult源源不断地发送数据,boilt呢会进行处理.然后呢,处理后的结 ...

  4. Storm概念学习系列之storm的可靠性

    这个概念,对于理解storm很有必要. 1.worker进程死掉 worker是真实存在的.可以jps查看. 正是因为有了storm的可靠性,所以storm会重新启动一个新的worker进程. 2.s ...

  5. Storm概念学习系列之storm简介

    不多说,直接上干货! storm简介 Storm 是 Twitter 开源的.分布式的.容错的实时计算系统,遵循 Eclipse Public License1.0. Storm 通过简单的 API ...

  6. Storm概念学习系列之storm的功能和三大应用

    不多说,直接上干货! storm的功能 Storm 有许多应用领域:实时分析.在线机器学习.持续计算.分布式 RPC(远过程调用协议,一种通过网络从远程计算机程序上请求服务). ETL(Extract ...

  7. Storm概念学习系列之storm的特性

    不多说,直接上干货! storm的特性 Storm 是一个开源的分布式实时计算系统,可以简单.可靠地处理大量的数据流. Storm支持水平扩展,具有高容错性,保证每个消息都会得到处理,而且处理速度很快 ...

  8. Storm概念学习系列之Storm与Hadoop的角色和组件比较

    不多说,直接上干货! Storm与Hadoop的角色和组件比较 Storm 集群和 Hadoop 集群表面上看很类似.但是 Hadoop 上运行的是 MapReduce 作业,而在 Storm 上运行 ...

  9. Storm概念学习系列之storm的设计思想

    不多说,直接上干货! storm的设计思想 在 Storm 中也有对流(Stream)的抽象,流是一个不间断的.无界的连续 Tuple(Storm在建模事件流时,把流中的事件抽象为 Tuple 即元组 ...

随机推荐

  1. .NET接入微信支付(一)JS API接入 V3

    前段时间刚接完银联支付,完事后又接了微信支付,前段时间一直急着上线,微信的接入一直没有时间处理,今天我们就来整理一下微信支付的接入方法和要点. 配置: 首先呢微信支付需要通过审核,审核啥的准备工作我就 ...

  2. C++ ORM ODB入门

    1.ORM ORM, Object Relational Mapping, 对象关系映射,用来将基于对象的数据结构映射到SQL的数据结构中.即将基于对象的数据映射到关系表中的字段,然后我们可以通过对象 ...

  3. LVS实战1

    (一).NAT模式:NAT模型:地址转换类型,主要是做地址转换,类似于iptables的DNAT类型,它通过多目标地址转换,来实现负载均衡:特点和要求: 1.LVS(Director)上面需要双网卡: ...

  4. inner join ,left join ,right join区别

    inner join ,left join ,right join区别 left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录 right join(右联接) 返回包括右表中 ...

  5. OpenXml 2.0 读取Excel

    Excel 单元格中的数据类型包括7种: Boolean.Date.Error.InlineString.Number.SharedString.String 读取源代码: List<strin ...

  6. java处理中日文字符串的乱码问题

    ——杂言:前段时间在处理音频预览问题,详见关于audiojs的研究.期间,将远端的音频下载并缓存在本地过程中,涉及到java.io.*的几个操作,发生一些乱码问题. 我以前的处理是将本地的编码转换为U ...

  7. linux压缩包安装jdk

    1.下载jdk压缩包 $ wget http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u144-b01/090f390dda5b47b9b721c7dfaa00 ...

  8. fsck磁盘检查修复

    fsck 使用方式 : fsck [-sACVRP] [-t fstype] [--] [fsck-options] filesys [...]说明 : 检查与修复 Linux 档案系统,可以同时检查 ...

  9. [Manacher+bit]Palindrome

    https://nanti.jisuanke.com/t/15428 题目大意:离散表示的字符串,求其最长回文串长度. 解题关键:若只用Manacher算法,在统计sum时会超时,所以加一个树状数组来 ...

  10. 20169219linux 内核原理与分析第五周作业

    进程调度 1. 进程调度是确保进程能有效工作的一个内核子进程.调度程序是像linux这样的多任务操作系统的基础.最大限度地利用处理器时间的原则是,只要有可以执行的进程,那么就总会有进程正在执行.但是只 ...