@zero1036 2018-05-04T19:16:08.000000Z 字数 9468 阅读 2120

storm学习笔记

数据处理

一、概述

Storm：开源的、分布式、流式计算系统

Hadoop：批量计算生态系统

Hadoop特点：只能处理适合进行批量计算的需求。对于，非批量的计算就不能够满足要求了。
很多时候，其应用只能先收集一段时间数据，等数据收集到一定规模之后，我们才开始MapReduce处理。

批量计算与流式计算的区别
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无论Storm或Hadoop生态，本质都是把一个任务拆解给多个计算机去执行，对外只提供一个接口
image_1c9ia2t3qvii1jeue141jj715srm.png-103.4kB

二、内部机制

运作模式

topology运作模式：spout 代表了一个 Storm topology的主要数据入口，充当采集器的角色，连接到数据源，将数据转化为一个个 tuple，并将 tuple 作为数据流进行发射。

bolt 可以理解为计算程序中的运算或者函数，将一个或者多个数据流作为输入，对数据实施运算后，选择性地输出一个或者多个数据流。 bolt 可以订阅多个由 spout 或者其他bolt发射的数据流，这样就可以建立复杂的数据流转换网络。

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模块关系

整个集群维度：

Nimbus
Supervisor

单个拓扑维度：

组件（component包含spout与bolt）
进程（worker）
执行器（executor）
task（任务）

其关系如下运行示例：

example-of-a-running-topology.png-79.5kB

下图显示了简单的 topology（拓扑）是如何运行的. 该 topology 由 3 个 components（组件）构成: 一个名为 BlueSpout 的 spout 和两个名为 GreenBolt 和 YellowBolt 的 bolts. 该组件链接, 使得 BlueSpout 将其输出发送到 GreenBolt, 它们将自己的输出发送到 YellowBolt。

note：
1.拓扑（topology）在分布式集群中同时运行多个进程（woker）
2.单个进程运行多个执行器/线程（executor），每个执行器默认持有一个任务（task），可设置多个
3.单个任务对应单个组件的实例，因此实例中变量不共享、线程安全

code example：

Config conf = new Config();
conf.setNumWorkers(2); // use two worker processes
topologyBuilder.setSpout("blue-spout", new BlueSpout(), 2); // set parallelism hint to 2
topologyBuilder.setBolt("green-bolt", new GreenBolt(), 2)
               .setNumTasks(4)
               .shuffleGrouping("blue-spout");
topologyBuilder.setBolt("yellow-bolt", new YellowBolt(), 6)
               .shuffleGrouping("green-bolt");
StormSubmitter.submitTopology(
        "mytopology",
        conf,
        topologyBuilder.createTopology()
    );

通过示例可知，topology中共有2个worker进程，12个task（2+2+6），10个executor

同一个component不同task之间，变量不共享：

public class TaskMain {
    private static final String TOPOLOGY_NAME = "test-task-topology";
    public static class TaskTestBolt extends BaseRichBolt {
        OutputCollector _collector;
        private Integer count;
        private StringBuilder builder;
        @Override
        public void prepare(Map conf, TopologyContext context,
                            OutputCollector collector) {
            _collector = collector;
            count = 0;
            builder = new StringBuilder();
        }
        @Override
        public void execute(Tuple tuple) {
            count++;
            String word = tuple.getStringByField("word");
            builder.append(word).append("-");
            System.out.println("word:" + builder.toString() + " metric:" + count);
            _collector.ack(tuple);
        }
        @Override
        public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
        }
    }
    public static void main(String[] args) {
        TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
        builder.setSpout("wordSpout", new TestWordSpout(), 1);
        builder.setBolt("taskBolt", new TaskTestBolt(), 1) //单个executor
                .setNumTasks(2)                            //2个task
                .shuffleGrouping("wordSpout");
        Config conf = new Config();
        conf.setDebug(true);
        LocalCluster cluster = new LocalCluster();
        cluster.submitTopology(TOPOLOGY_NAME, conf, builder.createTopology());
        Utils.sleep(10000);
        cluster.killTopology(TOPOLOGY_NAME);
        cluster.shutdown();
    }
}
//output result
word:nathan-jackson-jackson-nathan-jackson-bertels-jackson- metric:7
7857 [Thread-14-taskBolt-executor[2 3]] INFO  o.a.s.d.executor - BOLT ack TASK: 3 TIME:  TUPLE: source: wordSpout:4, stream: default, id: {}, [jackson]
7857 [Thread-14-taskBolt-executor[2 3]] INFO  o.a.s.d.executor - Execute done TUPLE source: wordSpout:4, stream: default, id: {}, [jackson] TASK: 3 DELTA: 
7955 [Thread-20-wordSpout-executor[4 4]] INFO  o.a.s.d.task - Emitting: wordSpout default [golda]
7955 [Thread-20-wordSpout-executor[4 4]] INFO  o.a.s.d.executor - TRANSFERING tuple [dest: 2 tuple: source: wordSpout:4, stream: default, id: {}, [golda]]
7957 [Thread-14-taskBolt-executor[2 3]] INFO  o.a.s.d.executor - Processing received message FOR 2 TUPLE: source: wordSpout:4, stream: default, id: {}, [golda]
word:jackson-golda- metric:2

并行度具体配置参考：http://storm.apachecn.org/releases/cn/1.1.0/Understanding-the-parallelism-of-a-Storm-topology.html

三、消息可靠性

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在Storm中，消息处理可靠性从Spout开始的。storm为了保证数据能正确的被处理，对于spout产生的每一个tuple,storm都能够进行跟踪,这里面涉及到了ack/fail的处理, 如果一个tuple被处理成功,那么spout便会调用其ack方法,如果失败,则会调用fail方法。而topology中处理tuple的每一个bolt都会通过OutputCollector来告知storm,当前bolt处理是否成功。
我们知道spout必须能够追踪它发射的所有tuples或其子tuples，并且在这些tuples处理失败时能够重发。那么spout如何追踪tuple呢？storm是通过一个简单的anchor机制来实现的（在下面的bolt可靠性中会讲到）。

bolt把元组作为输入，然后产生新的元组作为输出；
可靠性情况下，元组树的任意节点发生处理失败将会传导到其根节点的tuple上（即spout发出的tuple）
元组在中层bolt处理中被丢弃（没有传导到下一层bolt）同时又被ack的情况，该元组的根节点元组将会ack；
可靠性实现方式：spout发射消息传递messageId，bolt发射消息时传递接收元组（Question:Kestrel消息队列可以直接使用其消息自带的编号，rabbitMq是否可以？如果不可以，如何生成全局唯一有序消息Id？2版朱雀调度服务按事件类型分组，MongoDB生成唯一Id）

四、数据流组

随机数据流组（shuffleGrouping）：随机流组是最常用的数据流组。它只有一个参数（数据源组件），并且数据源会向随机选择的 bolt 发送元组，每个bolt实例接收到的相同数量的tuple

按字段分组（fieldsGrouping）：根据指定字段的值进行分组。比如说，一个数据流根据“word”字段进行分组，所有具有相同“word”字段值的tuple会路由到同一个bolt的task中。注意：当bolt设置的task数量少于word的种类时，相同种类的work同样会路由到同一个bolt的task中，问题是bolt的task数量需要在topology构建时确定，是否可以根据work的种类动态增加

全复制分组（allGrouping）：将所有的 tuple 复制后分发给所有 bolt task。每个订阅数据流的 task 都会接收到 tuple 的拷贝。注意：拓扑里的所有bolt都失败了，spout的fail方法才会被调用；换言之，另外两个数据流组，仅一个bolt fail就会导致spout的fail

全局分组（globleGrouping）：这种分组方式将所有的 tuples 路由到唯一一个 task上。Storm按照最小的 task ID 来选取接收数据的 task。注意：当使用全局分组方式时，设置bolt的task并发度是没有意义的，因为所有tuple都转发到同一个 task 上了。使用全局分组的时候需要注意，因为所有的tuple都转发到一个JVM 实例上，可能会引起 Storm 集群中某个 JVM或者服务器出现性能瓶颈或崩溃。

不分组（noneGrouping）：在功能上和随机分组相同，是为将来预留的。

指向型分组（directGrouping）：数据源会调用 emitDirect() 方法来判断一个 tuple 应该由哪个 Storm 组件来接收。只能在声明了是指向型的数据流上使用。

fieldsGrouping task数量少于分组值种类的code example：

public class OneTaskForFieldsGroupingMain {
    private static final String TOPOLOGY_NAME = "test-grouping-topology";
    public static class TaskTestBolt extends BaseRichBolt {
        OutputCollector _collector;
        private StringBuilder builder;
        @Override
        public void prepare(Map conf, TopologyContext context,
                            OutputCollector collector) {
            _collector = collector;
            builder = new StringBuilder();
        }
        @Override
        public void execute(Tuple tuple) {
            String word = tuple.getStringByField("word");
            builder.append(word).append("-");
            System.out.println("word:" + builder.toString());
            _collector.ack(tuple);
        }
        @Override
        public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
        }
    }
    public static void main(String[] args) {
        TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
        builder.setSpout("wordSpout", new TestWordSpout(), 1);
        builder.setBolt("myBolt", new TaskTestBolt(), 1)
                .setNumTasks(2)  //2 task
                .fieldsGrouping("wordSpout", new Fields("word"));
        Config conf = new Config();
        conf.setDebug(true);
        LocalCluster cluster = new LocalCluster();
        cluster.submitTopology(TOPOLOGY_NAME, conf, builder.createTopology());
        Utils.sleep(10000);
        cluster.killTopology(TOPOLOGY_NAME);
        cluster.shutdown();
    }
}
//output result
word:golda-jackson-bertels-jackson-golda-bertels-bertels-bertels-jackson-golda-jackson-jackson-jackson-jackson-jackson-jackson-jackson-jackson-jackson-bertels-bertels-
word:mike-mike-nathan-mike-mike-mike-mike-nathan-nathan-nathan-mike-

五、组件spout and bolt

spout对接消息队列

spout对接可用数据源：

消息队列：Kalfa、ActiveMQ、RabbitMQ、Kestrel
数据库
其他

对接rabbitmq消息队列作为数据源

1.利用RabbitMQSpout接收消息

public class Main{
    public static void main(String[] args) {
        TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
        Scheme scheme = new RabbitMQMessageScheme(new MqScheme(), "envelope", "properties");
        IRichSpout spout = new RabbitMQSpout(scheme);
        ConnectionConfig connectionConfig = new ConnectionConfig(
                "localhost", 5672, "guest", "guest", ConnectionFactory.DEFAULT_VHOST, 10); // host, port, username, password, virtualHost, heartBeat
        ConsumerConfig spoutConfig = new ConsumerConfigBuilder().connection(connectionConfig)
                .queue("testExchange-q1")
                .prefetch(200)
                .requeueOnFail()
                .build();
        builder.setSpout("my-spout", spout)
                .addConfigurations(spoutConfig.asMap())
                .setMaxSpoutPending(200);
        ...
    }          
}

自定义Scheme：MqScheme.class

public class MqScheme implements Scheme {
    @Override
    public List<Object> deserialize(ByteBuffer byteBuffer) {
        List result = Lists.newArrayListWithCapacity(1);
        result.add(byteBufferToString(byteBuffer));
        return result;
    }
    @Override
    public Fields getOutputFields() {
        return new Fields("testMqMessage");
    }
    public static String byteBufferToString(ByteBuffer buffer) {
        CharBuffer charBuffer = null;
        try {
            Charset charset = Charset.forName("UTF-8");
            CharsetDecoder decoder = charset.newDecoder();
            charBuffer = decoder.decode(buffer);
            buffer.flip();
            return charBuffer.toString();
        } catch (Exception ex) {
            ex.printStackTrace();
            return null;
        }
    }
}

2.利用RabbitMQBolt发送消息
topology main固定bolt输出字段方法：

TupleToMessage msg = new TupleToMessageNonDynamic() {
    @Override
    protected byte[] extractBody(Tuple input) { 
        return input.getStringByField("sendMsg").getBytes(); 
    }
};
ProducerConfig sinkConfig = new ProducerConfigBuilder()
    .connection(connectionConfig)
    .contentEncoding("UTF-8")
    .contentType("application/json")
    .exchange("testExchangeOutput")
    .routingKey("")
    .build();
builder.setBolt("send-msg-bolt", new RabbitMQBolt(msg))
    .addConfigurations(sinkConfig.asMap())
    .shuffleGrouping("my-bolt");

spout多个executor（线程）

spout多个executor（即多线程）处理时，会产生多份数据流输入，例如：

MainClass:

    //设置两个Executeor(线程)，默认一个
    builder.setSpout(SENTENCE_SPOUT_ID, spout, 2);

SpoutClass:

    private Integer index = 0;
    private String[] sentences = {
        "a","b","c"
    };
    public void nextTuple() {
        if (index >= sentences.length) {
            index = 0;
            Utils.sleep(1000);
            return;
        } else {
            this.collector.emit(new Values(sentences[index]), index);
            index++;
        }
        Utils.sleep(1);
    }

boltClass:

    public void execute(Tuple input) {
        String sentence = input.getStringByField("sentence");
        System.out.println("bolt is workding:" + sentence);
    }

console：

//spout单线程下（默认单线程）：
bolt is workding:a
bolt is workding:b
bolt is workding:c
//spout设置2个线程情况下
bolt is workding:a
bolt is workding:b
bolt is workding:c
bolt is workding:a
bolt is workding:b
bolt is workding:c

transient

注意：metric都定义为了transient。因为这些Metric实现都没有实现Serializable，而在storm的spout/bolt中，所有非transient的变量都必须Serializable

Bolt 生命周期

Bolt 是这样一种组件，它把元组作为输入，然后产生新的元组作为输出。实现一个 bolt 时，通常需要实现 IRichBolt 接口。Bolts 对象由客户端机器创建，序列化后提交给集群中的主机。然后集群启动进程反序列化 bolt，调用 prepare****，最后开始处理元组。

Bolt 结构

Bolts拥有如下方法：

declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer)
    为bolt声明输出模式
prepare(java.util.Map stormConf, TopologyContext context, OutputCollector collector)
    仅在bolt开始处理元组之前调用
execute(Tuple input)
    处理输入的单个元组
cleanup()
    在bolt即将关闭时调用

六、计量器

待

七、Storm UI

传送门：Storm UI详解

问题

spout、bolt对象内，如何避免初始化对象？如何引入访问数据库对象？redis？mongodb？答：http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=17854
如何平行不同的bolt？如何汇总不同的bolt？答：创建拓扑时，同时建立平行不同的bolt，但不同的bolt所创建的tuple，可以引导到同一个bolt处理，但该bolt会创建两份实例，内部对象不共享。
spout如何对接rabbitmq？答：使用storm-rabbitmq
storm分布式读取及更新业务配置？答：使用storm config，通过addConfiguration()api添加
storm streaming传递强类型对象？答：参考例子com.tg.stormgo121.serializable
调试与日志：logback如何配置？log日志在集群及本地模式下分别的存放目录？答：p122