storm原理与实战
storm 处理流数据的工作机制
Storm 处理流数据的工作机制Storm 是一个开源的分布式实时计算系统，被广泛应用于处理实时流数据。
它具有高容错性、高吞吐量和低延迟的特点，适用于各种实时数据处理场景。
本文将详细介绍 Storm 处理流数据的工作机制。
1. Storm 概述Storm 是由 Apache 开源的，用于处理实时流数据的分布式计算系统，它能够在集群中处理连续不断的数据流，并实时地进行分析和计算。
它具有可伸缩性、容错性和高性能的特点，广泛应用于大规模数据处理领域。
2. Storm 架构Storm 运行在分布式集群中，通常由主节点（Master Node）和工作节点（Worker Node）组成。
Storm 采用主从架构，主节点负责任务分配和协调，而工作节点负责实际的数据处理。
2.1 Spout 组件在 Storm 中，Spout 组件用于从数据源中读取流数据，并将其发送给后续的数据处理组件。
Spout 组件可以读取各种类型的数据源，例如消息队列、文件系统或网络流。
2.2 Bolt 组件Bolt 组件是 Storm 中的数据处理单元，负责对传入的数据流进行处理和转换。
Bolt 组件可以执行各种计算、过滤、聚合和输出等操作，可以单独使用或者通过拓扑结构串连多个 Bolt 组件形成任务流水线。
2.3 Topology 拓扑Storm 中的任务被称为拓扑（Topology），它由一组 Spout 组件和一组 Bolt 组件构成。
通过定义这些组件之间的连接关系，可以形成一个完整的数据处理流程。
3. Storm 的工作流程Storm 的工作流程可以概括为以下几个步骤：1.主节点将任务拓扑提交给 Storm 集群。
2.Storm 集群将任务拓扑分发给工作节点。
3.每个工作节点负责执行一部分任务，并创建对应的任务线程。
4.Spout 组件从数据源中读取流数据，并将其发送给后续的 Bolt 组件。
5.Bolt 组件对接收到的数据流进行处理和转换，并将结果发送给下一个 Bolt组件或最终输出。
02、Storm入门到精通storm3-0
• Storm 记录级容错原理
在storm的topology中有一个系统级组件，叫做acker。 这个acker的任务就是追踪从spout中流出来的每一个 message id绑定的若干tuple的处理路径，如果在用户设置 的最大超时时间内这些tuple没有被完全处理，那么acker 就会告知spout该消息处理失败 了，相反则会告知spout该 消息处理成功了。在刚才的描述中，我们提到了”记录 tuple的处理路径”，如果曾经尝试过这么做的同学可以仔 细地思考一下 这件事的复杂程度。但是storm中却是使用 了一种非常巧妙的方法做到了。在说明这个方法之前，我 们来复习一个数学定理。
Storm深入学习
• Storm 记录级容错原理
举个例子。在图中，在 spout由message 1绑定的tuple1 和tuple2经过了bolt1和bolt2的处理生成两个新的tuple，并 最终都流向了bolt3。当这个过程完成处理完时，称 message 1被完全处理了。
Storm深入学习
nimbus.supervisor.timeout supervisor的心跳超时时间,一旦超过nimbus会认为该supervisor已死并停 .secs 止为它分发新任务.
unch.secs
nimbus.reassign
task启动时的一个特殊超时设置.在启动后第一次心跳前会使用该值来临 时替代nimbus.task.timeout.secs.
storm 面试题
storm 面试题Storm面试题1. Introduction to StormStorm是一个开源的分布式实时计算系统，用于处理大规模实时数据流。
它是一个可靠和高效的系统，可以将海量数据在分布式集群上进行并行处理，实现实时分析和计算。
本文将介绍Storm的工作原理、应用场景以及面试常见问题。
2. Storm的工作原理Storm使用了一种称为"Topology"的数据处理模型，其中包含多个组件，包括Spout、Bolt和Stream。
Spout负责数据源的读取和发送，Bolt负责数据转换和处理，Stream用于在Spout和Bolt之间传递数据。
Storm的工作流程如下：(1) 数据流入系统，由Spout接收数据并发送给Bolt。
(2) Bolt对接收到的数据进行处理和计算。
(3) 处理完成后，Bolt可以发送数据到其他Bolt，形成数据流的连续处理。
(4) 最后，数据可以被存储到数据库、文件系统或其他外部系统中。
Storm的分布式架构使得它能够处理大规模数据流，并实现高可用性和容错性。
它将工作负载分散到集群中的多台计算机上，并通过消息传递机制实现组件间的通信。
3. Storm的应用场景Storm在实时数据分析和处理方面具有广泛的应用场景，包括但不限于以下几个方面：(1) 金融领域：Storm可以用于实时风险管理、交易监控和欺诈检测。
它能够对流式数据进行复杂计算和规则验证，以实现实时预警和决策支持。
(2) 电信领域：Storm可以用于网络监控和故障诊断，实时分析和处理大量网络数据。
它可以帮助运营商及时发现并解决网络问题，提高网络运行的稳定性和可靠性。
(3) 电商领域：Storm可以用于实时推荐系统、广告投放和用户行为分析。
它能够根据用户的实时行为和偏好生成个性化推荐，提高用户购物体验和销售转化率。
(4) 物联网领域：Storm可以用于实时监测和分析传感器数据，实现设备状态监控和异常检测。
storm项目实战教程 storm开发实例 7、实例讲解Grouping策略及并发度
并发度
场景分析： 单线程下：加减乘除，和任何处理类Operate，汇总 多线程下： 1、局部加减乘除 2、做处理类Operate，如split 3、持久化，如入DB 以WordCountTopology.java 为例讲解 思考题：如何计算：word总数和word个数 ？并且在高并发下完成 前者是总行数，后者是去重word个数 类似企业场景：计算网站PV和UV Storm流计算从入门到精通 课程链接： /goods-427.html
Spout读文件：学习用，其他无用 读文件：1、分布式应用无法读；2、spout开并发会重复读
Stream grouping 策略
stream grouping就是用来定义一个stream应该如果分配给Bolts上面的多个 Executors(多线程，并发度) 注：不是一个spout或bolt emit到多个bolt（广播方式）。 storm里面有6种类型的stream grouping。 单线程下均等同于All Grouping 1.Shuffle Grouping 轮询，平均分配。随机派发stream里面的tuple，保证每个bolt接收到的tuple数目相同。 2. Non Grouping: 无分组， 这种分组和Shuffle grouping是一样的效果，多线程下不 平均分配。 3. Fields Grouping：按Field分组，比如按word来分组， 具有同样word的tuple会被分 到相同的Bolts， 而不同的word则会被分配到不同的Bolts。 作用：1、过滤，从源端（Spout或上一级Bolt）多输出Fields中选择某些Field 2、相同的tuple会分发给同一个Executer或task处理 典型场景： 去重操作、Join
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storm原理
storm原理
Storm是一个开源的分布式实时计算系统，它可以用于实时大数据处理、分布式计算、流式计算等场景。
Storm的核心是一个分布式实时流数据处理引擎，它可以支持高可用、高可靠、高吞吐等特性。
Storm采用了类似于MapReduce的数据处理模型，但是它能够实现更高的计算速度和更低的延迟。
Storm的架构包含了多个组件，包括Zookeeper、Nimbus、Supervisor、Worker等。
其中，Zookeeper用于存储Storm的元数据，Nimbus是Storm的主节点，负责协调各个组件的工作，Supervisor 是Storm的工作节点，负责接收和处理任务，Worker是Supervisor 的子进程，用于具体的数据处理和计算。
Storm的计算模型包含了两种基本的数据类型：流和批。
流式数据是指实时产生的数据流，例如传感器数据、日志数据等。
批式数据则是指离线生成的数据集，例如Hadoop中的数据集。
Storm的计算单元是一个个“Bolt”和“Spout”。
Bolt用于处理数据，例如计算、聚合、过滤等操作，Spout用于产生数据流，例如从消息队列或者网络中获取数据。
Storm的工作流程是这样的：Spout从数据源获取数据，然后将数据发送给Bolt进行处理。
Bolt处理数据后，可以再次发送给下一个Bolt或者输出结果。
Storm可以支持多层嵌套的Bolt和Spout，从而实现复杂的数据处理和计算任务。
总之，Storm是一款强大的分布式实时计算系统，它可以帮助用
户快速实现数据处理和分析，提高数据处理的效率和准确性。
10-Storm-实战Hadoop2.0
与Hadoop的关系
• Storm用于实时计算领域，Hadoop常用于离线 分析和数据持久化。
场景
现有一组应用程序“应用1”、“应用2”和“应用3”，它们可以是门户 网站、微博等，这些应用的后台都使用了logback（http://logback.ch）将结 构化的日志消息写入磁盘（访问记录、错误消息等）。现有如下两种方式 处理这些日志。
cslave4
正在执行两个Storm-App的Storm集群
SpoutA SpoutB
BoltA
BoltB
Spout
WCTopology TopNTopology
BoltA
BoltB
BoltC
正在运行两个Topology的Storm集群 Worker为进程 Executor为隶属于Worker的线程 E-指的是Executor-
Nimbus k
cmaster0
l
Supervisor
E-SpoutA
Worker
Quorum PeerMain
Quorum PeerMain
Quorum PeerMain
zookeeper0
zookeeper1
zookeeper2
m u
n
Supervisor
E-SpoutB
Worker
E-BoltC
离线方式（Hadoop方式） 实时方式（Storm方式）
新浪新闻手机客户端 新浪新闻手机客户端
Hadoop离线分析
线上应用(如新浪三台线上服务器)
应用1
Flume
应用2
Flume
Flume 应用3
HDFS 集群
MapReduce框架
Hive客户端 公司办公室
Storm的原理与使用
Storm 的原理与使用--李孟简介Storm是一个分布式计算框架，主要由Clojure编程语言编写。
最初是由Nathan Marz及其团队创建于BackType，该项目在被Twitter取得后开源。
它使用用户创建的“管（spouts）”和“螺栓（bolts）”来定义信息源和操作来允许批量、分布式处理流式数据。
最初的版本发布于2011年9月17日。
Storm应用被设计成为一个拓扑结构，其接口创建一个转换“流”。
它提供与MapReduce作业类似的功能，当遇到异常时该拓扑结构理论上将不确定地运行，直到它被手动终止。
2013年，Apache软件基金会将Storm纳入它的孵化计划。
Clojure它是一个函数式多用途的语言。
可以执行于Java虚拟机。
一、总体结构Storm集群由一个主节点和多个工作节点组成。
主节点运行了一个名为“Nimbus”的守护进程，用于分配代码、布置任务及故障检测。
每个工作节点都运行了一个名为“Supervisor”的守护进程，用于监听工作，开始并终止工作进程。
Nimbus和Supervisor都能快速失败，而且是无状态的，这样一来它们就变得十分健壮，两者的协调工作是由ZooKeeper 来完成的。
Storm的术语包括Stream、Spout、Bolt、Worker、Executor、T ask、Stream Grouping和Topology。
Stream是被处理的数据。
Spout是数据源。
Bolt封装数据处理逻辑。
Worker是工作进程。
一个工作进程可以包含一个或多个Executor 线程。
Executor是运行Spout、Bolt处理逻辑的线程。
T ask是storm中的最小逻辑处理单元。
一个Executor可以包含一个或多个T ask，消息的分发都是从一个T ask到另外一个T ask。
Stream Grouping 规定了Bolt 接收什么东西作为输入数据。
数据可以随机分配（术语为Shuffle ），或者根据字段值分配（术语为Fields ），或者广播（术语为All ），或者总是发给一个T ask （术语为Global ），也可以不关心该数据（术语为None ），或者由自定义逻辑来决定（术语为Direct ）。
storm原理
storm原理Storm是一个分布式实时计算系统，它可以处理海量的实时数据流，并且能够在毫秒级别内对数据进行处理和分析。
Storm的原理是基于流处理模型，它将数据流分成一系列的小批次，然后对每个小批次进行处理和分析，最终将结果输出到目标系统中。
Storm的核心组件是Nimbus和Supervisor。
Nimbus是Storm的主节点，它负责管理整个集群的拓扑结构和任务分配。
Supervisor是Storm的工作节点，它负责接收Nimbus分配的任务，并且在本地执行任务。
Storm的数据流模型是基于DAG（有向无环图）的，每个节点代表一个数据处理单元，节点之间的边代表数据流。
Storm的拓扑结构是由Spout和Bolt组成的。
Spout是数据源，它从外部数据源中读取数据，并将数据发送到Bolt中进行处理。
Bolt是数据处理单元，它接收Spout发送的数据，并且对数据进行处理和分析，最终将结果输出到目标系统中。
Storm的数据流模型是基于流处理模型的，它可以实现实时数据处理和分析。
Storm的数据流模型是基于DAG的，它可以实现高效的数据处理和分析。
Storm的拓扑结构是由Spout和Bolt组成的，它可以实现灵活的数据处理和分析。
Storm的优点是可以实现实时数据处理和分析，它可以处理海量的实时数据流，并且能够在毫秒级别内对数据进行处理和分析。
Storm的缺点是需要一定的技术水平才能使用，而且需要一定的硬件资源才能支持。
总之，Storm是一个非常强大的分布式实时计算系统，它可以处理海量的实时数据流，并且能够在毫秒级别内对数据进行处理和分析。
Storm的原理是基于流处理模型，它将数据流分成一系列的小批次，然后对每个小批次进行处理和分析，最终将结果输出到目标系统中。
Storm的优点是可以实现实时数据处理和分析，它可以处理海量的实时数据流，并且能够在毫秒级别内对数据进行处理和分析。
Storm的缺点是需要一定的技术水平才能使用，而且需要一定的硬件资源才能支持。
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需要implements接口BaseBasicBolt 或者IBolt public void execute();// 执行消息处理逻辑 public void declareOutputFields (); // 消息发射 的格式声明
The stream is the core abstraction in Storm. A stream is an unbounded sequence of tuples that is processed and created in parallel in a distributed fashion. Streams are defined with a schema that names the fields in the stream's tuples. By default, tuples can contain integers, longs, shorts, bytes, strings, doubles, floats, booleans, and byte arrays. You can also define your own serializers so that custom types can be used natively within tuples.
storm使用zookeeper来协调整个集群， 但是要注意的是storm并不用 zookeeper来传递消息。所以zookeeper上的负载是非常低的，单个节 点的zookeeper在大多数情况下 都已经足够了， 但是如果你要部署大一 点的storm集群， 那么你需要的zookeeper也要大一点。关于如何部署 zookeeper，可以看/doc /r3.3.3/zookeeperAdmin.html 部署zookeeper有些需要注意的地方： 1、对zookeeper做好监控非常重要， zookeeper是fail-fast的系统， 只要出现什么错误就会退出， 所以实际场景中要监控，更多细节看 /doc/r3.3.3 /zookeeperAdmin.html#sc_supervision 2、实际场景中要配置一个cron job来压缩zookeeper的数据和业务 日志。zookeeper自己是不会去压缩这些的，所以你如果不设置一个 cron job, 那么你很快就会发现磁盘不够用了，更多细节可以查看 /doc/r3.3.3 /zookeeperAdmin.html#sc_maintenance
storm UI 只提供对topology的监控和统计。
代码实例：
/xeseo/article/details/17683049
推荐系统日志解析：git@:hf-devdata/datacenter-storm.git
Storm源码： https:///apache/storm
需要implements接口BaseRichSpout 或者 IRichSpout public void open(); // spout初始化 public void close(); // spout结束前的收尾工作 public void nextTuple() // 发射消息 public void ack(); // 消息处理成功后的处理方案 public void fail(); //消息处理失败后的处理方案
• 页面交互
定时调 度服务
• 定时任务 • 监控
Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处 理系统 Storm与传统关系型数据库
传统关系型数据库是先存后计算，而storm则是先算后存，甚至 不存 传统关系型数据库很难部署实时计算，只能部署定时任务统计分 析窗口数据 关系型数据库重视事务，并发控制，相对来说Storm比较简陋 原理URL：/lib/view/open1430095563146.html
Serialization Common patterns Clojure DSL Using non-JVM languages with Storm Distributed RPC Transactional topologies Hooks Metrics State Checkpointing Windowing Blobstore(Distcahce)
Apache Kafka Integration, New Kafka Consumer Integration Apache HBase Integration Apache HDFS Integration Apache Hive Integration Apache Solr Integration Apache Cassandra Integration JDBC Integration JMS Integration Redis Integration Event Hubs Intergration Elasticsearch Integration MQTT Integration Mongodb Integration OpenTSDB Integration Kinesis Integration Druid Integration Kestrel Integration
Storm集群中有两种节点，一种是控制节点(Nimbus节点)，另一种是工 作节点(Supervisor节点)。所有Topology任务的 提交必须在Storm客户 端节点上进行(需要配置 storm.yaml文件)，由Nimbus节点分配给其他 Supervisor节点进行处理。 Nimbus节点首先将提交的Topology进行分 片，分成一个个的Task，并将Task和Supervisor相关的信息提交到 zookeeper集群上，Supervisor会去zookeeper集群上认领自己的Task， 通知自己的Worker进程进行Task的处理。 和同样是计算框架的MapReduce相比，MapReduce集群上运行的是 Job，而Storm集群上运行的是Topology。但是Job在运行结束之后会自 行结束，Topology却只能被手动的kill掉，否则会一直运行下去 Storm不处理计算结果的保存，这是应用代码需要负责的事情，如果 数据不大，你可以简单地保存在内存里，也可以每次都更新数据库，也 可以采用NoSQL存储。这部分事情完全交给用户。
谢谢
/releases/2.0.0SNAPSHOT/Guaranteeing-messageprocessing.html
/releases/2.0.0-SNAPSHOT/Understanding-the-parallelism-of-a-Storm-topology.html
Shuffle grouping Fields grouping Partial Key grouping All grouping Global grouping None grouping Direct grouping Local or shuffle grouping
YARN Integration, YARN Integration via Slider Mesos Integration Docker Integration Kubernetes Integration
Flux Data Driven Topology Builder SQL
--数据中心
日志解析（推荐的日志解析场景详解） 网站指标的实时解析（PV、UV、等） 增量处理
从kafka 读取app 埋点日志 解析日志， 转换为用 户访问房 详情信息
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