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作者:Jack47

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本文是Storm种类之一,首要介绍Storm的架构设计,推荐读者在读书Storm介绍(一)的基础之上,阅读这一篇。本文只是小编的读书笔记,偏重于浅层次的架构介绍,假如想真正了解里面设计时候的衡量,还要求越来越多的去阅读Storm源码。

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明白Storm的架构,有助于协理大家通晓大型分布式系统设计中需求解决的问题,以及缓解问题的思绪,协理大家更好的进行Storm性能调优化。

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架构

先上一张Storm的架构图,假若熟识GFS和Hadoop的架构,会发觉这么些种类的架构图都很接近。
图片 1

Storm架构图

情节包涵0基础入门、Hadoop生态系统、真实商业项目实战3多数。其中商业案例可以让您接触实际的生育条件,操练自己的开发力量。

各节点的法力

一经您熟习Hadoop的话,可以如此做一下类比:

Hadoop Storm
JobTracker Nimbus(只有一个)
TaskTracker Supervisor(有很多个)
MapReduce任务 Topology

可以看来Nimbus是调度器,WorkerTask的容器,Task是义务的实在实施者。

有些视频截图突显

启航拓扑

为了在集群上启动一个拓扑,要求首先把代码打包成一个“胖jar包”–必须含有所有的依赖性代码,除了Storm它自己,因为Storm集群会提供。然后在一台设置了storm命令行的机器上通过storm jar命令来交付拓扑:

storm jar my-topology-version-with-dependency.jar com.corp.MyTopology arg1 arg2

本条命令会连到Nimbus,上传jar包。接下来Nimbus会把拓扑的代码运送到多台分化的机械或者JVM上。唯有当拓扑在机械上布置成功了并且在JVM中开端化了随后,才能真正初阶拍卖新闻。

图片 2

Master结点(Master node)

在分布式系统中,调度服务格外关键,它的规划,会直接涉及到系统的运行效能,错误恢复生机(fail
over),故障检测(error detection)和程度扩充(scale)的力量。

集群上义务(task)的调度由一个Master节点来担负。那台机器上运行的Nimbus进程负责任务的调度。此外一个经过是Storm
UI,可以界面上查看集群和有着的拓扑的周转情状。

图片 3

从节点(Slave node)

Storm集群上有两个从节点,他们从Nimbus上下载拓扑的代码,然后去真正实施。Slave上的Supervisor进程是用来监督和管制实际运行工作代码的历程。在Storm
0.9过后,又多了一个进程Logviewer,可以用Storm
UI来查看Slave节点上的log文件。
在配置文件storm.yaml中,决定了一台机械上运行几个worker:

supervisor.slots.ports:
- 6700
- 6701
- 6702

流式总计解决方案-Storm

在Hadoop生态圈中,针对大数据开展批量测算时,平常需求一个或者七个MapReduce作业来成功,但那种批量划算办法是满足不断对实时性须要高的光景。

Storm是一个开源分布式实时总括连串,它可以实时可相信地处理流数据。

本章内容:

1) Storm特点

2) Storm基本概念

3) Storm分组格局

4) Storm系统架构

5) Storm容错机制

6) 一个简短的Storm完结

ZooKeeper的作用

ZooKeeper在Storm上不是用来做音讯传输用的,而是用来提供协调服务(coordination
service),同时储存拓扑的情事和总计数据。

  • ZooKeeper相当于一块黑板,SupervisorNimbus和worker都在上头留下约定好的新闻。例如Supervisor启动时,会在ZooKeeper上注册,Nimbus就足以窥见SupervisorSupervisor在ZooKeeper上预留心跳音讯,Nimbus透过这一个心跳消息来对Supervisor展开常规检测,检测出坏节点
  • 是因为Storm组件(component)的情事新闻囤积在ZooKeeper上,所以Storm组件就可以无状态,能够kill -9来杀死
    • 诸如:Supervisors/Nimbus的重启不影响正在运行中的拓扑,因为状态都在ZooKeeper上,从ZooKeeper上重复加载一下就好了
  • 用来做心跳
    • Worker通过ZooKeeper把孩子executor的情形以心跳的款式反映给Nimbus
    • Supervisor进程经过ZK把自己的事态也以心跳的格局反映给Nimbua
  • 储存如今职分的一无所长意况(拓扑截至时会删除)

1. Storm特点

在Storm出现以前,举办实时处理是充裕忧伤的政工,大家主要的时间都花在关注往什么地方发新闻,从哪个地方接收音信,新闻怎样系列化,真正的业务逻辑只占了源代码的一小部分。一个应用程序的逻辑运行在重重worker上,但那几个worker必要各自独立陈设,还亟需安插音讯队列。最大题材是系统很脆弱,而且不是容错的:须要团结保障音讯队列和worker进程工作正常。

Storm完整地解决了那些题目。它是为分布式场景而生的,抽象了消息传递,会自行地在集群机器上并发地处理流式总括,让您放在心上于实时处理的作业逻辑。

Storm有如下特征:

1) 编程简单:开发人士只须要关爱应用逻辑,而且跟Hadoop类似,Storm提供的编程原语也很简短

2) 高性能,低顺延:可以行使于广告搜索引擎那种须要对广告主的操作举行实时响应的景色。

3) 分布式:可以轻松应对数据量大,单机搞不定的光景

4) 可伸张:随着业务发展,数据量和计算量越来越大,系统可水平增添

5) 容错:单个节点挂了不影响使用

6) 信息不丢掉:保障音信处理

只是Storm不是一个总体的解决方案。使用Storm时你须要关爱以下几点:

1) 假使选择的是投机的信息队列,须求投入新闻队列做多少的来源于和出现的代码

2) 需求考虑什么做故障处理:怎么着记录新闻处理的快慢,应对Storm重启,挂掉的风貌

3) 须求考虑怎么样做新闻的回退:倘使某些信息处理直接战败咋办?

Storm的容错(Fault Tolerance)机制

正如“搭建一个Storm集群”一文介绍的一致,必须用工具如daemontools或者monit来监督Nimbus和Supervisor的后台进度。那样只要Nimbus或者Supervisor进程挂掉,会被daemontools检测到,并拓展重启。

NimbusSupervisor进程被规划成高速战败(fail
fast)的(当遭受特其余情事,进度就会挂掉)并且是无状态的(状态都封存在Zookeeper或者在磁盘上)。

最关键的是,worker进度不会因为Nimbus或者Supervisor挂掉而受影响。那跟Hadoop是不雷同的,当JobTracker挂掉,所有的天职都会没了。

  1. 当Nimbus挂掉会咋样?

    若果Nimbus是以引进的方式处于进度监管(例如通过supervisord)之下,那它会被重启,不会有其余影响

    否则当Nimbus挂掉后:

    • 一度存在的拓扑可以持续健康运行,可是无法交付新拓扑
    • 正在运行的worker进度如故可以继承做事。而且当worker挂掉,supervisor会一贯重启worker。
    • 破产的任务不会被分配到此外机器(是Nimbus的职分)上了
  2. 当一个Supervisor(slave节点)挂掉会怎么着?

    只要Supervisor是以引进的法门处于进度监管(例如通过(supervisord)[supervisord.org/])之下,那它会被重启,不会有别的影响

    要不当Supervisor挂掉:
    分配到那台机械的所有任务(task)会晚点,Nimbus会把这么些职务(task)重新分配给任何机器。

  3. 当一个worker挂掉会怎么样?

    当一个worker挂掉,supervisor会重启它。假如开行平素战败那么此时worker也就不可能和Nimbus保持心跳了,Nimbus会重新分配worker到别的机器

  4. Nimbus算是一个单点故障吗?
    即使Nimbus节点挂掉,worker进度照旧可以三番一次工作。而且当worker挂掉,supervisor会一贯重启worker。不过,没有了Nimbus,当须要的时候(即使worker机器挂掉了)worker就不可以被重新分配到任何机器了。
    就此答案是,Nimbus在“某种程度”上属于单点故障的。在事实上中,那种情景没什么大不断的,因为当Nimbus进程挂掉,不会有悲凉的事体时有暴发

2. Storm与Hadoop区别

1) 定义及架构

Hadoop是Apache的一个品类,是一个可以对大量数目开展分布式处理的软件框架。

Storm是Apache基金会的孵化项目,是使用于流式数据实时处理领域的分布式总结系统。

 

Hadoop

Storm

系统角色

JobTracker

Nimbus

 

TaskTracker

Supervisor

 

Child

Worker

应用名称

Job

Topology

组件接口

Mapper/Reducer

Spout/Bolt

2) 应用方面

Hadoop是分布式批处理计算,强调批处理,常用来数据挖掘和分析。

Storm是分布式实时计算,强调实时性,常用于实时性须要较高的地点。

3) 统计处理格局

Hadoop是磁盘级总结,进行统计时,数据在磁盘上,需求读写磁盘;Hadoop应用MapReduce的合计,将数据切片统计来拍卖巨量的离线数据。Hadoop处理的多寡必须是现已存放在HDFS上或者类似HBase的数据库中,所以Hadoop已毕的时候是由此运动计量到这个存放数据的机械上来进步功效的。

Storm是内存级统计,数据直接通过网络导入内存。Storm是一个流总括框架,处理的数码是实时新闻队列中的,须要写好一个Topology逻辑,然后将吸收进来的多寡开展拍卖,所以Storm是经过移动数据平均分配到机械资源来得到高效用的。

4) 数据处理地点

数码来自:Hadoop是HDFS上某个文件夹下的数量,数据量可能以TB来计;而Storm则是实时新增的某一笔数目。

处理进程:Hadoop是Map阶段到Reduce阶段的;Storm是由用户定义处理流程,流程中得以涵盖几个步骤,每个步骤可以是数据源(SPOUT),也得以是处理逻辑(BOLT)。

是否停止:Hadoop最后必须求为止;而Storm没有甘休状态,到结尾一步时,就停在那,直到有新数据进入时再另行开首。

处理速度:Hadoop以拍卖HDFS上大方多少为目标,速度慢;Storm只要处理新增的某一笔数量即可,故此它的速度很快。

适用场景:Hadoop紧假诺处理一批数量,对时效性须要不高,要求处理就提交一个JOB;而Storm首若是处理某一猛增多少的,故此时效性要求高。

小结,Hadoop和Storm并不曾真正优劣之分,它们只是在分级的园地上有着奇异的性质而已,若是真的把它们进行单独的相比,反而是偏向一方了。事实上,只有在最合适的地点拔取最合适的大数量平台,才能够真正反映出它们的市值,也才可以真的为大家的行事提供最好便捷的助力!

硬件要求

3. Storm基本概念

1) Topology

一个Storm拓扑打包了一个实时处理程序的逻辑。一个Storm拓扑跟一个MapReduce的天职(job)是近乎的。首要差异是MapReduce任务最终会终止,而拓扑会平素运转(当然直到你杀死它)。一个拓扑是一个因而流分组(Stream
Grouping)把Spout和Bolt连接到一起的拓扑结构。图的每条边表示一个Bolt订阅了别样Spout或者Bolt的输出流。一个拓扑就是一个复杂的多阶段的流统计。

图片 4 

2) Tuple

元组是Storm提供的一个轻量级的数额格式,可以用来包装你须要实际处理的多少。元组是四次音讯传递的基本单元。一个元组是一个命名的值列表,其中的每个值都足以是随机档次的。元组是动态地举行项目转化的—字段的体系不需求事先表明。在Storm中编程时,就是在操作和更换由元组组成的流。通常,元组包含整数,字节,字符串,浮点数,布尔值和字节数组等系列。要想在元组中应用自定义类型,就须要完结团结的种类化形式。

图片 5 

3) Stream

流是Storm中的要旨抽象。一个流由无限的元组连串组成,那几个元组会被分布式并行地创造和处理。通过流中元组包蕴的字段名称来定义那么些流。

各样流表明时都被予以了一个ID。唯有一个流的Spout和Bolt至极广泛,所以OutputFieldsDeclarer提供了不要求指定ID来声称一个流的函数(Spout和Bolt都急需表明输出的流)。那种状态下,流的ID是默认的“default”。

4) Spout

Spout(喷嘴,这几个名字很形象)是Storm中流的根源。常常Spout从表面数据源,如新闻队列中读取元组数据并吐到拓扑里。Spout可以是可靠的(reliable)或者不可信(unreliable)的。可靠的Spout可以在一个元组被Storm处理失利时再一次开展处理,而非可信的Spout只是吐数据到拓扑里,不关怀处理成功或者败诉了。

图片 6 

Spout可以一回给三个流吐数据。此时亟需经过Output菲尔德(Field)sDeclarer的declareStream函数来声称五个流并在调用SpoutOutputCollector提供的emit方法时指定元组吐给哪个流。

Spout中最根本的函数是nextTuple,Storm框架会不停调用它去做元组的轮询。如若没有新的元组过来,就直接回到,否则把新元组吐到拓扑里。nextTuple必须是非阻塞的,因为Storm在同一个线程里实施Spout的函数。

Spout中其余八个第一的函数是Ack和fail。当Storm检测到一个从Spout吐出的元组在拓扑中中标拍卖完时调用Ack,未能如愿拍卖完时调用Fail。唯有可靠型的Spout会调用Ack和Fail函数。

5) Bolt

在拓扑中负有的测算逻辑都是在Bolt中落到实处的。一个Bolt能够处理任意数量的输入流,暴发任意数量新的输出流。Bolt可以做函数处理,过滤,流的联结,聚合,存储到数据库等操作。Bolt就是流程上的一个处理单元,把多少的乘除处理进度合理的拆分到三个Bolt、合理设置Bolt的task数量,可以增长Bolt的处理能力,进步流水线的并发度。

图片 7 

Bolt可以给四个流吐出元组数据。此时内需采取OutputField(Field)sDeclarer的declareStream方法来声称六个流并在行使[OutputColletor](https://storm.apache.org/javadoc/apidocs/backtype/storm/task/OutputCollector.html)的emit方法时指定给哪个流吐数据。

当你注解了一个Bolt的输入流,也就订阅了此外一个零件的某部特定的输出流。如若指望订阅另一个组件的富有流,必要单独挨个订阅。InputDeclarer有语法糖来订阅ID为默许值的流。例如declarer.shuffleGrouping(“redBolt”)订阅了redBolt组件上的默许流,跟declarer.shuffleGrouping(“redBolt”,
DEFAULT_STREAM_ID)是均等的。

在Bolt中最要紧的函数是execute函数,它应用一个新的元组当作输入。Bolt使用OutputCollector对象来吐出新的元组。Bolts必须为拍卖的各类元组调用OutputCollector的ack方法以便于Storm知道元组曾几何时被依次Bolt处理完了(最终就能够确认Spout吐出的某部元组处理完了)。平时处理一个输入的元组时,会依据那个元组吐出零个如故七个元组,然后确认(ack)输入的元组处理完了,Storm提供了IBasicBolt接口来机关完结确认。

不能够不注意OutputCollector不是线程安全的,所以具有的吐数据(emit)、确认(ack)、文告未果(fail)必须发生在同一个线程里。更加多新闻方可参考问题一定

6) Task

各样Spout和Bolt会以三个职分(Task)的款型在集群上运行。每个义务对应一个进行线程,流分组定义了怎么从一组任务(同一个Bolt)发送元组到别的一组任务(别的一个Bolt)上。能够在调用TopologyBuilder的setSpout和setBolt函数时设置每个Spout和Bolt的并发数。

7) Component

组件(component)是对Bolt和Spout的统称

8) Stream Grouping

概念拓扑的时候,一部分工作是点名每个Bolt应该费用如何流。流分组定义了一个流在一个消费它的Bolt内的三个职责(task)之间什么分组。流分组跟总括机网络中的路由功效是相近的,决定了种种元组在拓扑中的处理途径。

在Storm中有八个放置的流分组策略,你也得以经过兑现CustomStreamGrouping接口来自定义一个流分组策略:

洗牌分组(Shuffle
grouping): 
轻易分配元组到Bolt的某个任务上,那样有限支持同一个Bolt的每个义务都可以拿走平等数量的元组。

字段分组(菲尔德(Field)s
grouping): 
循规蹈矩指定的分组字段来举行流的分组。例如,流是用字段“user-id”来分组的,那拥有相同“user-id”的元组就会分到同一个职责里,但是有两样“user-id”的元组就会分到差距的任务里。那是一种非常首要的分组办法,通过那种流分组格局,大家就可以做到让Storm产出的信息在那几个”user-id”级别是严峻有序的,那对一部分对时序敏感的运用(例如,计费系统)是至极关键的。

Partial Key
grouping: 
跟字段分组一样,流也是用指定的分组字段进行分组的,不过在七个下游Bolt之间是有负载均衡的,那样当输入数据有倾斜时可以更好的应用资源。那篇小说很好的演讲了那是咋样行事的,有咋样优势。

All grouping: 流会复制给Bolt的具备义务。小心使用那种分组办法。

Global
grouping:
 整个流会分配给Bolt的一个任务。具体一点,会分配给有微小ID的义务。

不分组(None grouping): 证实不关注流是什么分组的。近日,None
grouping等价于洗牌分组。

Direct
grouping:
一种特殊的分组。对于那样分组的流,元组的劳动者决定消费者的哪位义务会收下处理那些元组。只好在宣称做直连的流(direct
streams)上声称Direct
groupings分组格局。只可以通过应用emitDirect体系函数来吐元组给直连流。一个Bolt可以透过提供的TopologyContext来获裁撤费者的职责ID,也可以由此OutputCollector对象的emit函数(会再次来到元组被发送到的任务的ID)来跟踪消费者的任务ID。

Local or shuffle
grouping:如果目的Bolt在同一个worker进度里有一个或七个义务,元组就会通过洗牌的不二法门分配到这么些同一个进度内的天职里。否则,就跟平常的洗牌分组一样。

图片 8 

9) Reliability

Storm有限支撑了拓扑中Spout爆发的各样元组都会被拍卖。Storm是透过跟踪每个Spout所发出的兼具元组构成的树形结构并得知这棵树曾几何时被完全地处理来完毕可信性。每个拓扑对那一个树形结构都有一个涉及的“音信超时”。倘若在那几个超时时间里Storm检测到Spout暴发的一个元组没有被成功拍卖完,那Spout的这几个元组就处理战败了,后续会重新处理四回。

为了表达Storm的可看重性,须要你在开立一个元组树中的一条边时告诉Storm,也亟需在拍卖完每个元组之后告诉Storm。那个都是由此Bolt吐元组数据用的OutputCollector对象来成功的。标记是在emit函数里落成,完成一个元组后须要使用Ack函数来告诉Storm。

10) Workers

拓扑以一个或四个Worker进度的法子运行。每个Worker进度是一个大体的Java虚拟机,执行拓扑的一局地任务。例如,如若拓扑的出现设置成了300,分配了50个Worker,那么每个Worker执行6个义务(作为Worker内部的线程)。Storm会尽量把装有的职务均分到所有的Worker上。

ZooKeeper

  1. 推荐精心设计过的机械,因为ZooKeeper是Storm的瓶颈
    • 每个机器使用一个ZK的实例
    • 专注因为同一台机械上的别样进程或者虚拟机他们是共享那台机器的,所以可能会潜移默化ZK的属性(来源)
  2. I/O是ZooKeeper的瓶颈
  • 把ZooKeeper的蕴藏放到自己的磁盘上
  • 行使SSD会显然升高性能
  • 健康情形下,Zookeeper的历次写操作都会联合到磁盘,那就导致了几回磁盘寻址操作(三次是数量,三次是数量的日记)。当所有的worker都发心跳给ZooKeeper时,可能会明显影响属性(来源)。
    • 内需监控ZooKeeper节点的I/O负载
  1. 推荐在生育条件上运行的ZooKooper集群有最少3个节点,那样即便有一个ZooKeeper服务器挂掉了(例如举办保养),也是足以的。

4. Storm系统架构

图片 9 

1) 主节点(Nimbus):

在分布式系统中,调度服务分外紧要,它的统筹,会一贯关联到系统的运行成效,错误復苏(fail
over),故障检测(error detection)和档次扩展(scale)的力量。

集群上职务(task)的调度由一个Master节点来负责。这台机器上运行的Nimbus进度负责职务的调度。别的一个经过是Storm
UI,可以界面上查看集群和拥有的拓扑的周转情况。

2) 从节点(Supervisor)

Storm集群上有几个从节点,他们从Nimbus上下载拓扑的代码,然后去真正履行。Slave上的Supervisor进程是用来监督和管制实际上运作工作代码的长河。在Storm
0.9自此,又多了一个进程Logviewer,可以用Storm
UI来查看Slave节点上的log文件。

3) 协调服务Zookeeper:

ZooKeeper在Storm上不是用来做音讯传输用的,而是用来提供协调服务(coordination
service),同时储存拓扑的图景和计算数据。

l Supervisor,Nimbus和worker都在ZooKeeper留下约定好的音信。例如Supervisor启动时,会在ZooKeeper上登记,Nimbus就足以窥见Supervisor;Supervisor在ZooKeeper上预留心跳新闻,Nimbus通过这几个心跳信息来对Supervisor举行常规检测,检测出坏节点

l 由于Storm组件(component)的气象音信囤积在ZooKeeper上,所以Storm组件就能够无状态,可以kill -9来杀死

譬如:Supervisors/Nimbus的重启不影响正在运行中的拓扑,因为状态都在ZooKeeper上,从ZooKeeper上再度加载一下就好了

l 用来做心跳

Worker通过ZooKeeper把孩子executor的动静以心跳的情势反映给Nimbus

Supervisor进度经过ZK把自己的图景也以心跳的款型反映给Nimbua

l 存储近年来义务的不当景况(拓扑为止时会删除)

4) 进程Worker

运行具体处理组件逻辑的进度,一个Topology可能会在一个或者三个worker里面执行,每个worker是一个物理JVM并且实施总体Topology的一片段

譬如:对于并行度是300的topology来说,倘诺咱们接纳50个办事经过来实施,那么每个工作历程会处理之中的6个tasks,Storm会尽量均匀的工作分配给所有的worker

5) Task

Worker中的每一个spout/bolt的线程称为一个task,每一个spout和bolt会被视作很多task在漫天集群里实施,每一个executor对应到一个线程,在那些线程上运行五个task,Stream Grouping则是概念怎么从一堆task发射tuple到别的一堆task,可以调用TopologyBuilder类的setSpout和setBolt来安装并行度(也就是有稍许个task)

 

Storm安全性

原有设计Storm时,完全没有把安全性考虑在内
现今安全性能相关的成效在一步步加进去
Storm 0.9.x本子上的安全问题:

  1. 未曾认证机制(authentication),没有授权机制(authorization)
  2. 传输的数量(例如worker之间)没有加密
  3. ZooKeeper上囤积的数额尚未访问限制
  4. 一经Nimbus的Thrift端口没有锁住,任意的用户代码都足以在节点上进行

更加多Storm安全性方面的提出见这里

题外话:
在触发Storm之后,有个问题在自我的脑海里升起,国内的大商厦,比如Baidu,Ali,腾讯,都是有出生Storm那类实时计算框架的泥土的,然则为何没有做出来呢?

Apache Storm Basic
Training

Fault
tolerance

Storm in pictures

Storm 0.9 Basic
Training


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5. Storm容错机制

Storm的容错机制包涵架构容错和数量容错。

1) 架构容错:

Nimbus和Supervisor进度被规划成高速败北(fail
fast)的(当蒙受特其他气象,进度就会挂掉)并且是无状态的(状态都保存在Zookeeper或者在磁盘上)。

最关键的是,worker进程不会因为Nimbus或者Supervisor挂掉而受影响。那跟Hadoop是不均等的,当JobTracker挂掉,所有的职分都会没了。

当Nimbus挂掉会如何?

假如Nimbus是以引进的方法处于进程监管(例如通过supervisord)之下,那它会被重启,不会有任何影响。

否则当Nimbus挂掉后:

l 已经存在的拓扑可以继承健康运行,不过无法交付新拓扑

l 正在运行的worker进程仍旧可以延续做事。而且当worker挂掉,supervisor会一贯重启worker。

l 失利的天职不会被分配到其他机器(是Nimbus的职分)上了

当一个Supervisor(slave节点)挂掉会如何?

如若Supervisor是以引进的措施处于进程监管(例如通过(supervisord)[supervisord.org/])之下,这它会被重启,不会有其它影响

再不当Supervisor挂掉:分配到那台机械的具备职务(task)会晚点,Nimbus会把这个任务(task)重新分配给其余机器。

当一个worker挂掉会如何?

当一个worker挂掉,supervisor会重启它。假若开行一贯失利那么此时worker也就不可以和Nimbus保持心跳了,Nimbus会重新分配worker到任何机器。

Nimbus算是一个单点故障吗?

一经Nimbus节点挂掉,worker进度依然可以继承做事。而且当worker挂掉,supervisor会一贯重启worker。可是,没有了Nimbus,当须求的时候(要是worker机器挂掉了)worker就不可能被重新分配到其余机器了。

故此答案是,Nimbus在“某种程度”上属于单点故障的。在事实上中,那种场合没什么大不断的,因为当Nimbus进程挂掉,不会有悲凉的事务时有发生

2) 数据容错:

Storm中的每一个Topology中都带有有一个Acker组件。
Acker组件的天职就是跟踪从某个task中的Spout流出的每一个messageId所绑定的Tuple树中的所有Tuple的处理状态。就算在用户安装的最大超时时间(timetout
可以经过
Config.TOPOLOGY_MESSAGE_TIMEOUT_SECS来指定)内那一个Tuple没有被全然处理,那么Acker会告诉Spout该新闻处理战败,相反则会告诉Spout该信息处理成功,它会独家调用Spout中的fail和ack方法。

6. 一个简便的Storm完成

兑现一个拓扑包蕴一个spout和几个bolt。Spout发送单词。每个bolt在输入数据的尾巴扩大字符串“!!!”。几个节点排成一条线:spout发射给第四个bolt,然后,那一个bolt再发射给第二个bolt。如果spout发射元组“bob”和“john”,然后,第一个bolt将发射元组“bob!!!!!!”和“john!!!!!!”。

1) 其中Topology代码如下,定义整个网络拓扑图:

TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();

builder.setSpout("words", new TestWordSpout(), 10);

builder.setBolt("exclaim1", new ExclamationBolt(), 3)              .shuffleGrouping("words");

builder.setBolt("exclaim2", new ExclamationBolt(), 2)

             .shuffleGrouping("exclaim1");

2) Spout实现:

public void nextTuple() {

        Utils.sleep(100);

        final String[] words = new String[] {"nathan", "mike", "jackson",                                                                           "golda", "bertels"};

        final Random rand = new Random();

        final String word = words[rand.nextInt(words.length)];

        _collector.emit(new Values(word));

}

3) Bolt实现:

public static class ExclamationBolt implements IRichBolt {

        OutputCollector _collector;

        public void prepare(Map conf, TopologyContext context, OutputCollector collector) {

                _collector = collector;

        }

        public void execute(Tuple tuple) {

                _collector.emit(tuple, new Values(tuple.getString(0) + "!!!"));

                _collector.ack(tuple);

        }

        public void cleanup() {

        }

        public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {

                declarer.declare(new Fields("word"));

        }

}

7. Storm常用配置

1) Config.TOPOLOGY_WORKERS:

其一设置用略带个干活经过来实施这一个topology。比如,假若你把它设置成25,
那么集群里面一共会有25个java进度来执行那些topology的具备task。如若您的这几个topology里面所有组件加起来一共有150的并行度,那么每个进度之中会有6个线程(150
/ 25 = 6)。

2) Config.TOPOLOGY_ACKERS:

本条布局安装acker任务的并行度。默许的acker义务并行度为1,当系统中有大气的音讯时,应该适中增强acker职分的并发度。设置为0,通过此格局,当Spout发送一个信息的时候,它的ack方法将及时被调用;

3) Config.TOPOLOGY_MAX_SPOUT_PENDING:

这么些装置一个spout
task上面最多有微微个尚未拍卖的tuple(没有ack/failed)回复,
大家引进您设置那么些布局,以防范tuple队列爆掉。

4) Config.TOPOLOGY_MESSAGE_TIMEOUT_SECS:

本条布局storm的tuple的超时时间 –
超越这几个时间的tuple被认为处理失败了。那一个装置的默认设置是30秒

 

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