大数据-storm理论

导读:

第一节:基础架构

  1:编程模型

  2:架构

  3:数据传输

  4:高可靠性

  5:高维护性

  6:数据处理方式

  7:对比MR,SPARK

第二节:计算模型

  1:spout

  2:bolt

  3:stream grouping

  4:构建拓扑与提交

第三节:架构

第四节:部署

第五节:数据处理

  1:同步计算

  2:并发机制

第六节:flume+kafka+strom

  1:kafka

  2:strom兼容kafka

  3:flume兼容kafka

第七节:容错机制

  1:ACK

  2:事务

 

第一节:基础架构

1、编程模型

  DAG (Topology)

    Spout(tuple)----->bolt(tuple)--->bolt(tuple)

    Spout(数据推送源)

    Bolt(数据处理源)

 

2、架构

  Nimbus //主节点上的守护进程

    资源管理

    任务分配

    Jar包任务的上传

  Supervisor //从节点上的监督进程

    接收nimbus分配的任务

    启动、停止自己管理的worker进程(当前supervisor上worker数量由配置文件设定)

  Worker //从节点上的工作进程

    运行具体处理运算组件的进程(每个Worker对应执行一个Topology的子集)

    worker任务类型,即spout任务、bolt任务两种

    启动executor

        (executor即worker JVM进程中的一个java线程,一般默认每个executor负责执行一个task任务)

 

3、数据传输

  ZMQ(twitter早期产品)

  Netty(现用的)

 

4、高可靠性

  异常处理

  消息可靠性保障机制(ACK):

    不管在哪个bolt中出现问题,都会回到spout再次走流程,但是有问题,这个情况可以忽略。

 

5、可维护性

  StormUI 图形化监控接口

 

6、数据处理方式

  (1)、异步:无应答

    client--->消息队列(kafka等)--->strom--->结果源(mysql,hbase,redis等)

  (2)、同步:有应答,需要调用内置的drpc服务器才会是同步的

    Client--->DRPC--->strom--->DRPC--->client

 

7、比较:

   大数据-storm理论大数据-storm理论

 

第二节:计算模型

  Java写,所以不管是sport还是bolt都是类,业务的处理也就是对类中方法的实现

(1)Spout:继承BaseRichSpout或实现IRichSpout

  open: //对象创建

    This.conf = conf;

    This.context= context;

    This.collector= collector;

 

  declare方法:声明定义,即定义要向后发送的是什么数据,declare英文注释:声明

    可先通过DeclarerOutputFields中的declare方法声明定义的不同数据流,发送数据时通过SpoutOutputCollector中的emit方法指定数据流Id(streamId)参数将数据发送出去

    例子:

      DeclarerOutputFields

      Declarer.declare(new Fields(“num”));

 

  nextTuple方法:数据拉取,数据推送

    Spout中最核心的方法是nextTuple,该方法会被Storm线程不断调用、主动从数据源拉取数据再通过emit方法将数据生成元组(Tuple)发送给之后的Bolt计算

    例子:

      nextTuple

        i++;

        List tuple = new Values(i);

        This.collector.emit(tuple);

 

(2)Bolt:继承BaseRichBolt或实现IRichBolt

  prepare: //同上面的open一样创建

  declare方法:声明定义,即定义要向后发送的是什么数据

    可先通过OutputFieldsDeclarer中的declare方法声明定义的不同数据流,发送数据时通过SpoutOutputCollector中的emit方法指定数据流Id(streamId)参数将数据发送出去

 

  execute方法:业务处理

    Bolt中最核心的方法是execute方法,该方法负责接收到一个元组(Tuple)数据、真正实现核心的业务逻辑

    例子:

      Excute

        Input.get...byField(“num”);

 

(3)Stream Grouping – 数据流分组(即数据分发策略)将tuple发送给哪个bolt task来处理

  1. Shuffle Grouping 随机分发(常用)

    随机分组,随机派发stream里面的tuple,保证每个bolt task接收到的tuple数目大致相同。

    轮询,平均分配 

    例子:.shuffleGrouping(“sport1”);

 

  2. Fields Grouping按字段分组(常用)

    按字段分组,比如,按"user-id"这个字段来分组,那么具有同样"user-id"的 tuple 会被分到相同的Bolt里的一个task, 而不同的"user-id"则可能会被分配到不同的task。 

    例子:.fieldsGrouping(“sport1”,new Fields(“w”));

 

  3. All Grouping所有的节点都获取到全量的(不用)

    广播发送,对于每一个tuple,所有的bolts都会收到 

 

  4. Global Grouping(不用)

    全局分组,把tuple分配给task id最低的task 。

  

  5. None Grouping(同shuffle grouping,不用)

    不分组,这个分组的意思是说stream不关心到底怎样分组。目前这种分组和Shuffle grouping是一样的效果。 有一点不同的是storm会把使用none grouping的这个bolt

    放到这个bolt的订阅者同一个线程里面去执行(未来Storm如果可能的话会这样设计)。 

 

  6. Direct Grouping(指定哪个接收,首先声明Direct Stream指向流,emitDirect用这种的方式发送)

    指向型分组, 这是一种比较特别的分组方法,用这种分组意味着消息(tuple)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(限制在一个工作进程中的随机分发,不用)

    本地或随机分组。如果目标bolt有一个或者多个task与源bolt的task在同一个工作进程中,tuple将会被随机发送给这些同进程中的tasks。否则,和普通的Shuffle Grouping行为一致

 

  8. customGrouping(不用)

    自定义,相当于mapreduce那里自己去实现一个partition一样。

 

(4)构建拓扑及提交

  Main

    topologyBuilder tb = new topologyBuilder();

    Tb.setSport(“sport1”,new Sport1());

    Tb.setBolt(“bolt1”,new Bolt1(),2).shuffleGrouping(“sport1”); //这里的2是并行度,可以不设;shuffleGrouping是分发策略。

 

    If(args.length > 0){ //集群形式运行

      StormSubmitTopology.submitTopology(args[0],new conf(), tb.creatTopology());

    }else{ //本地形式运行

      localCluster lc = new localCluster();

      Lc.submitTopology(“wc”, new conf(), tb.creatTopology());

    }

 

第三节:架构设计

   大数据-storm理论

    对比:

 

 

Hadoop

Storm

主节点

ResourceManager

Nimbus

从节点

NodeManager

Supervisor

应用程序

Job

Topology

工作进程

Child

Worker

计算模型

Map/Reduce(split,map,shuffle,reduce)

Spout/Bolt

 

    任务提交流程:

       大数据-storm理论

  

第四节:环境部署

1、在storm目录中创建logs目录,出现问题时候存放日志

  mkdir logs

2、解压

  通讯端口是8080

3、修改配置文件 https://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/51924272

  storm.yaml

    storm.zookeeper.servers:

      - "node1"

      - "node2"

      - "node3"

    storm.local.dir: "/tmp/storm"

    nimbus.host: “node1"

    supervisor.slots.ports: //supervisor上运行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 - 6700 置可以调整每台机器上运行的worker数.(调整slot数/每机)

        - 6701

        - 6702

        - 6703

 4、查看帮助信息

  ./storm help

 5、启动Zookeeper

  ./bin/storm dev-zookeeper >> ./logs/zk.out 2>&1 &

 6、在node1上启动Nimbus,UI

  ./bin/storm nimbus >> ./logs/nimbus.out 2>&1 &

  ./bin/storm ui >> ./logs/ui.out 2>&1 &

 7、在node2、node3上启动Supervisor(按照配置每个Supervisor上启动4个slots)

  ./bin/storm supervisor >> ./logs/supervisor.out 2>&1 &

 8、启动Logviewer(可以在浏览器上查看日志)

  ./bin/storm logviewer &

 9、提交jar包到集群:

  strom help jar(查看如何提交jar到storm集群)

 

第五节:数据处理方式

  1、同步计算(DRPC):实现一个demo

    集群:

      修改配置文件conf/storm.yaml

      drpc.servers:

         - "node1”

    启动:

      启动 drpc

      storm drpc >> ./logs/drpc.out 2>&1 &

     代码:

      1、自动方式:不建议使用,比较死板 

        LinearDRPCTopologyBuilder

      2、手动方式:

         大数据-storm理论

   2、并发机制:

    Worker – 进程

      一个Topology拓扑会包含一个或多个Worker(每个Worker进程只能从属于一个特定的Topology)

      这些Worker进程会并行跑在集群中不同的服务器上,即一个Topology拓扑其实是由并行运行在Storm集群中多台服务器上的进程所组成

 

    Executor – 线程

      Executor是由Worker进程中生成的一个线程

      每个Worker进程中会运行拓扑当中的一个或多个Executor线程

      一个Executor线程中可以执行一个或多个Task任务(默认每个Executor只执行一个Task任务),但是这些Task任务都是对应着同一个组件(Spout、Bolt)。

 

    Task

      实际执行数据处理的最小单元

      每个task即为一个Spout或者一个Bolt

 

    注意:

      Task数量在整个Topology生命周期中保持不变,Executor数量可以变化或手动调整

      (默认情况下,Task数量和Executor是相同的,即每个Executor线程中默认运行一个Task任务)

 

    代码中设置数量:

      设置Worker进程数

      Config.setNumWorkers(int workers)

 

    设置Executor线程数

      TopologyBuilder.setSpout(String id, IRichSpout spout, Number parallelism_hint)

      TopologyBuilder.setBolt(String id, IRichBolt bolt, Number parallelism_hint)

 

    设置Task数量

      ComponentConfigurationDeclarer.setNumTasks(Number val)

     

    例:

      Config conf = new Config() ;

      conf.setNumWorkers(2);

      TopologyBuilder topologyBuilder = new TopologyBuilder();

      topologyBuilder.setSpout("spout", new MySpout(), 1);

      topologyBuilder.setBolt("green-bolt", new GreenBolt(), 2)

                        .setNumTasks(4)

                        .shuffleGrouping("blue-spout);

 

    调整worker与excutor的数量:

      Rebalance:命令行动态调整,可以多设置task,以后再发生扩充的时候,就可以直接调整worker与excutor数量来实现迁移

  

第六节:Flume+kafka+strom

  (1)Kafka(Kafka的优势

    简介

    1、角色:

      Producers ---topic----consumers

      在一个分区中的生产与消费是有序的

 

    2、搭建集群的节点:

      Broker //编号

 

    3、如何保证消费的有序性:

      消费的偏移量

 

    4、优势

      高吞吐量:零拷贝,Netty的网络传输。

      数据默认保存7天。

      offset会更新到一个kafka自带的topic【__consumer_offsets】

 

    安装:

      解压:

        Tar gz -C 目录

 

      配置:

        config/server.properties:

          Broker.id

          Log.dirs=真实数据存储路径

          Zookeeper.connect=node01:2181,node02:2181

 

      启动:

        bin/kafka-server-start.sh config/server.properties //启动kafka,且指定要读取哪个配置文件

 

    测试

      查看帮助手册:

        bin/kafka-console-consumer.sh help

      查看topic列表:

        bin/kafka-topics.sh --zookeeper node06:2181,node07:2181,node08:2181 --list

       查看“test”topic描述:

        bin/kafka-topics.sh --zookeeper node06:2181,node07:2181,node08:2181 --describe --topic test

       Topic创建

        bin/kafka-topics.sh --zookeeper node06:2181,node07:2181,node08:2181 --create --replication-factor 2 --partitions 3 --topic test

        (参数说明:

          --replication-factor:副本个数,默认1个

          --partitions:指定当前创建的topic分区数量,默认1个(向几个分区中分发数据,此时一个分区有序,整体无序)

          --topic:指定新建topic的名称

        )

       Producer创建(往主题中生产数据)

        bin/kafka-console-producer.sh --broker-list node06:9092,node07:9092,node08:9092 --topic test

      Consumer创建(消费某主题的数据)

        bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper node06:2181,node07:2181,node08:2181 --from-beginning --topic test

        (参数说明:

          --from-beginning 从头消费

        )

 

  (2)strom兼容kafka

    kafkaSpout 消费kafka数据

     大数据-storm理论

     kafkaBolt 生产kafka数据

     大数据-storm理论

    大数据-storm理论

  (3)Flume兼容kafka

    1、flume安装

      (1)解压

      (2)配置flume-env.sh

        配置Java的环境变量位置

      (3)在conf/下 创建配置文件fk.conf

        #取别名

a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = avro //客户端连接source源的协议
a1.sources.r1.bind = node06 //flume所在节点(如果是集群呢???????????????)
a1.sources.r1.port = 41414 //与flume连接的端口

# Describe the sink 对输出源的规定
a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink //往哪里推送
a1.sinks.k1.topic = testflume //主题
a1.sinks.k1.brokerList = node06:9092,node07:9092,node08:9092
a1.sinks.k1.requiredAcks = 1 //数据完整保障机制,1:主节点告诉消息已传递即可,0:只管推送,-1:所有的都反馈
a1.sinks.k1.batchSize = 20
a1.sinks.k1.channel = c1

# Use a channel which buffers events in memory 内存区设定
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 10000

# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

      (4)启动flume

        bin/flume-ng agent -n a1 -c conf -f conf/fk.conf -Dflume.root.logger=DEBUG,console

        //agent是代理

        //Dflume.root.logger=DEBUG,console 日志输出格式,控制台打印debug日志

 

第七节:容错机制

  1、容错机制(消息的完整性:速度降低了,完整度提高):

    (1) 怎么判断消息是否完整传递:

      传递数据的同时,带有16位二进制的ID,数据传递到下一个点时候,将新的ID进行xor运算,如果是全0,则说明数据正常传递。

      如果有问题,则通知spout重新发送。

    (2) Ack

      保证数据至少一次发送,但是不保证会重复。

 

  2、事务:

    要解决的问题:

      事务解决让数据有且仅有一次被处理。

    Transcation:

      tuple传递时候带着transcationID,且这个ID是线性增长,数据的处理也是强有序性的。

      将tuple存入库时,那么可根据ID判断,如果有这个ID的数据了,那么就是代表数据被处理过了,就不做处理了。

      弊端:每次的tuple频繁的与数据库交互。所以衍生出:

    Design2:

      现在是多个tuple组成batch,这个批里面带着一个transcationID,以批处理形式,进行数据传递与数据库交互。

      弊端:一个batch在运行时候,其他的是在阻塞状态,不仅影响速度,还有资源浪费。

    Design3:

    在前面的bolt阶段,所有的batch是*竞争阶段,但是在要入库时候还是要保持强有序性。

 

 

 

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