第8章 Storm基于拓扑的流数据实时计算系统
storm的用法
storm的用法一、了解Storm大数据处理框架Storm是一个用于实时流数据处理的分布式计算框架。
它由Twitter公司开发，并于2011年发布。
作为一个开源项目，Storm主要用于处理实时数据，比如实时分析、实时计算、流式ETL等任务。
二、Storm的基本概念及特点1. 拓扑（Topology）：拓扑是Storm中最重要的概念之一。
它代表了整个计算任务的结构和流程。
拓扑由一系列组件组成，包括数据源（Spout）、数据处理节点（Bolt）以及它们之间的连接关系。
2. 数据源（Spout）：Spout负责从外部数据源获取数据，并将其发送给Bolt进行处理。
在拓扑中，通常会有一个或多个Spout进行数据输入。
3. 数据处理节点（Bolt）：Bolt是对数据进行实际处理的模块。
在Bolt中可以进行各种自定义的操作，如过滤、转换、聚合等，根据业务需求不同而定。
4. 流组（Stream Grouping）：Stream Grouping决定了从一个Bolt到下一个Bolt 之间的任务调度方式。
Storm提供了多种Stream Grouping策略，包括随机分组、字段分组、全局分组等。
5. 可靠性与容错性：Storm具有高可靠性和容错性的特点。
它通过对任务状态进行追踪、失败重试机制和数据备份等方式，确保了整个计算过程的稳定性。
6. 水平扩展：Storm可以很方便地进行水平扩展。
通过增加计算节点和调整拓扑结构，可以实现对处理能力的无缝提升。
三、Storm的应用场景1. 实时分析与计算：Storm适用于需要对大规模实时数据进行即时分析和计算的场景。
比如金融领域中的实时交易监控、电商平台中用户行为分析等。
2. 流式ETL：Storm可以实现流式ETL（Extract-Transform-Load）操作，将源数据进行抽取、转换和加载到目标系统中，并实时更新数据。
3. 实时推荐系统：通过结合Storm和机器学习算法，可以构建快速响应的实时推荐系统。
《Storm框架分享》课件
对Storm框架的未来展望
我们预计Storm框架将与大数据生态系统更深入 地整合，在支持更多编程语言和数据源目标的 同时，提供更强大的实时计算能力。
《Storm框架分享》PPT 课件
欢迎大家参加今天的分享会！在本次课程中，我们将深入探讨Storm框架的各 个方面，包括其特点、基本概念、核心原理、具体应用、优缺点以及未来发 展趋势。
Storm框架简介
什么是Storm框架？
Storm是一个开源的实时计算系统，可用于处理大规模的流数据，提供高并发性和可靠性。
数据的可靠性保障
Storm框架通过在拓扑结构中引入消息可靠性机制，确保数据的传输和处理过程具有高可靠 性。
Storm框架的具体应用
1 实时数据处理
Storm框架适用于对实时流数据进行实时计算和分析，如实时推荐系统、广告投放分析等。
2 流量控制
通过Storm框架，可以对大规模的数据流进行控制和调度，确保数据的顺畅传输和负载均 衡。
Topology
消息处理的拓扑结构，由 多个Spout和Bolt组成，形 成一条处理流水线。
Storm框架的核心原理
数据的流式处理
Storm框架以流的方式进行数据处理，能够实时地对输入数据进行计算和分析。
数据的并行处理
通过将拓扑结构分解为多个任务，Storm框架能够并行处理大规模数据，提高处理效率。
传统数据处理 vs Storm框架
相比传统的批量处理方式，Storm框架能够实现实时流式处理，处理速度更快，反应更及时。
Storm框架的基本概念
Spout
消息的来源，负责从数据 源获取输入数据并发送给 下游的Bolt。
Bolt
消息的处理者，接收Spout 发送的数据并进行计算、 过滤等操作，然后将结果 发送给下一个Bolt。
storm的5个主要术语
Storm的5个主要术语Storm是一个开源分布式实时计算系统，它被广泛应用于大规模数据处理和实时分析。
在Storm中，有一些主要的术语被用来描述其核心概念和工作原理。
本文将详细介绍Storm的5个主要术语，包括拓扑（Topology）、流（Stream）、Spout、Bolt和任务（Task）。
1. 拓扑（Topology）拓扑是Storm中最基本的概念之一。
它表示了一个实时计算任务的结构和流程。
拓扑由多个组件（Component）组成，每个组件负责特定的数据处理任务。
组件之间通过流进行连接，形成了一个有向无环图。
拓扑可以看作是一个数据处理的蓝图，它定义了数据从输入到输出的整个计算过程。
在拓扑中，每个组件都可以并行执行，并且可以在不同节点上进行分布式部署。
通过合理设计拓扑结构，可以实现高效的数据处理和并行计算。
2. 流（Stream）流是Storm中用来传递数据的基本单位。
它代表了一系列具有相同类型的数据项，在拓扑中从一个组件流向另一个组件。
流可以包含多个字段，每个字段都有特定的类型和含义。
在拓扑中，流可以被分为多个分支，每个分支可以由不同的组件处理。
这种方式使得数据可以以不同的路径进行处理，从而实现更灵活和高效的计算。
同时，流还支持多种操作，如过滤、聚合、转换等，可以对数据进行各种形式的处理和加工。
3. SpoutSpout是Storm中用于数据输入的组件。
它负责从外部数据源读取数据，并将其发送到拓扑中的下一个组件。
Spout可以读取各种不同类型的数据源，如消息队列、文件系统、数据库等。
在拓扑中，Spout通常是数据流的起点。
它以一定的速率产生数据，并通过流发送给下一个组件进行处理。
Spout还可以实现可靠性保证机制，确保数据不会丢失或重复发送。
通过合理配置Spout的并行度和任务数，可以实现高吞吐量和低延迟的数据输入。
4. BoltBolt是Storm中用于数据处理和计算的组件。
它接收来自上游组件（如Spout或其他Bolt）传递过来的数据流，并对其进行加工、过滤、聚合等操作。
完整版hadoop习题册
客服端首先调用
,再有
。
D集合
）。
C数据冗余
）。
C速度快
D.数据采集
D.价值高
第二章
Hadoop
1.下列对云栈架构层数不正确的一项为
A.三层云栈架构
B.四层云栈架构
C五层云栈架构
D.六层云栈架构
2.下列不是云计算三层架构的概括。
A.IaaSB.PaaS C.SaaP
aS基础设施及服务可以称为 —
A.弹性计算
A.应用场景B.分布式计算C.分阶段计算D.高效处理
8..hadoop中将海量数据分割于多个节点，由每个节点并行计算，将得到的结果归并
到输出。
A.应用场景B.分布式计算C.分阶段计算
9.下列选项中不是hadoop特点的是。
A.可靠性B.扩容能力C高效率D.成本高
字节数据。
D.ZB
D.二
进行。
A.联机模式B.单机模式C虚拟分布模式D.完全分布模式
4.四层云栈模式， 为虚拟资源层。
A.硬件部分
B效用计算
是将三层模式中的
B虚拟化部分
D.SaaS
O
C.有效计算D.随需应用
进行分解，分为两层，一层为硬件层，一层
C基础设施
D.平台
5.五层云栈模式，第五层为。
A. 固件/硬件层B.云基本资源层
6.大数据是的应用。
A.人工智能B云计算C物联网D.互联网
7.hadoop中第一阶段的输出可以作为下一阶段的输入。
A.一次写入，少次读取
B.多次写入，少次读取C多次写入，多次读取
D.—次写入，多次读取
13.关于HDFS的文件写入，正确的是
storm的用法总结大全
storm的用法总结大全- Storm是一个开源的实时大数据处理系统，用于处理实时数据流。
它可以与Hadoop 集成，提供高性能的实时数据处理能力。
- Storm可以用于实时分析和处理大规模数据流，如日志数据、传感器数据等。
它可以处理来自不同数据源的数据流，并将数据流分发到不同的处理单元进行处理。
- Storm使用一种称为拓扑（Topology）的方式来描述数据处理流程。
拓扑是由多个处理单元（称为Bolt）和连接它们的数据流（称为Spout）组成的。
- Spout可以从数据源中读取数据，并将数据流发射给Bolt进行处理。
Bolt可以对数据进行转换、过滤、聚合等操作，并将结果发射给下一个Bolt进行处理。
多个Bolt可以并行地执行不同的处理任务。
- Storm的拓扑可以灵活地配置，可以按照需要添加、删除、修改Bolt和Spout。
它支持高可靠性、高吞吐量的数据流处理，并且可以实现在不同的节点之间进行任务的负载均衡。
- Storm提供了可扩展性和容错性，可以通过水平扩展集群节点来处理更大规模的数据流，并且在节点故障时能够保证处理的连续性。
- Storm提供了丰富的API和工具，可以方便地开发和调试数据处理拓扑。
它支持多种编程语言，如Java、Python等，并提供了强大的拓扑调试和可视化工具，方便监控和管理拓扑的运行状态。
- Storm可以与其他大数据处理框架（如Hadoop、Hive、HBase等）集成，在数据处理过程中实现数据的交换和共享。
它还可以与消息中间件（如Kafka、RabbitMQ等）和实时数据库（如Redis、Cassandra等）集成，实现与其他系统的无缝连接。
- Storm有广泛的应用场景，如实时推荐系统、实时风控系统、实时数据分析、实时监控和报警等。
它在互联网、金融、电信、物联网等领域都有着广泛的应用。
精品课件-云计算与大数据-第8章 Hadoop和Spark平台
8.2 Hadoop组成、体系结构和部署
8.2.3 Hadoop部署 3、完全分布式模式 • 完全分布式模式将构建一个Hadoop集群，实现真正的分布式。
其体系结构由两层网络拓扑组成，形成多个机架（Rack）， 每个机架会有30~40台的机器，这些机器共享具有GB级别带 宽的网络交换机。 • 在配置Hadoop时，配置文件分为两类： (1) 只 读 类 型 的 默 认 文 件 ： core-default.xml 、 hdfsdefault.xml、mapred-default.xml、mapred-queues.xml (2) 定 位 （ site-specific ） 设 置 ： core-site.xml 、 hdfssite.xml、mapred-site.xml、mapred-queues.xml
8.2 Hadoop组成、体系结构和部署
8.2.1 Hadoop的组成 3、Flume数据收集工具 • Flume
的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系 统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提 供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制） 的能力。
8.2 Hadoop组成、体系结构和部署 8.2.1 Hadoop的组成
8.2 Hadoop组成、体系结构和部署
8.2.1 Hadoop的组成 1、Sqoop数据库同步工具 • Sqoop项目开始于2009年，最早是作为Hadoop的一个第三方
模块存在，后来为了让使用者能够快速部署，也为了让开发 人员能够更快速的迭代开发，Sqoop独立成为一个Apache项 目。它主要用于在Hadoop与传统的数据库等之间进行数据的 传递，可以将一个关系型数据库（例如：MySQL、Oracle、 Postgres等）中的数据导入到Hadoop的HDFS中，也可以将 HDFS的数据导入到关系型数据库中。
论Storm分布式实时计算工具
论Storm分布式实时计算工具作者：沈超邓彩凤来源：《中国科技纵横》2014年第03期【摘要】互联网的应用催生了一大批新的数据处理技术，storm分布式实时处理工具以其强大的数据处理能力、可靠性高、扩展性好等特点，在近几年得到越来越广泛的关注和应用。
【关键词】分布式实时计算流处理1 背景及特点互联网的应用正在越来越深入的改变人们的生活，互联网技术也在不断发展，尤其是大数据处理技术，过去的十年是大数据处理技术变革的十年，MapReduce，Hadoop以及一些相关的技术使得我们能处理的数据量比以前要大得多得多。
但是这些数据处理技术都不是实时的系统，或者说，它们设计的目的也不是为了实时计算。
没有什么办法可以简单地把hadoop变成一个实时计算系统。
实时数据处理系统和批量数据处理系统在需求上有着本质的差别。
然而大规模的实时数据处理已经越来越成为一种业务需求了，而缺少一个“实时版本的hadoop”已经成为数据处理整个生态系统的一个巨大缺失。
而storm的出现填补了这个缺失。
Storm出现之前，互联网技术人员可能需要自己手动维护一个由消息队列和消息处理者所组成的实时处理网络，消息处理者从消息队列取出一个消息进行处理，更新数据库，发送消息给其它队列等等。
不幸的是，这种方式有以下几个缺陷：单调乏味：技术人员花费了绝大部分开发时间去配置把消息发送到哪里，部署消息处理者，部署中间消息节点—设计者的大部分时间花在设计，配置这个数据处理框架上，而真正关心的消息处理逻辑在代码里面占的比例很少。
脆弱：不够健壮，设计者要自己写代码保证所有的消息处理者和消息队列正常运行。
伸缩性差：当一个消息处理者的消息量达到阀值，需要对这些数据进行分流，配置这些新的处理者以让他们处理分流的消息。
Storm定义了一批实时计算的原语。
如同hadoop大大简化了并行批量数据处理，storm的这些原语大大简化了并行实时数据处理。
storm的一些关键特性如下：适用场景广泛：storm可以用来处理消息和更新数据库（消息流处理），对一个数据量进行持续的查询并返回客户端（持续计算），对一个耗资源的查询作实时并行化的处理（分布式方法调用），storm的这些基础原语可以满足大量的场景。
云计算与大数据技术课后习题
第一章云计算与大数据基础1.在信息产业的发展历程中。
硬件驱动力，网络驱动力，作为两个重要的内在动力在不同的时期起着重要的作用6．MapReduce思想来源LISP语言7。
按照资源封装层次，云计算分为 Iaas paas saas三种8。
教材P2 1。
1.210。
教材P8 1。
2。
211. 教材P10 1.2.3第二章云计算与大数据相关技术1。
一致性hash算法原理:哈希算法是一种从稀疏值到紧密值范围的映射方法，在存储和计算定位时可以被看做是一种路由算法。
通过这种路与哦算法文件块能被唯一的定位到一个节点的位置.传统的hash算法容错性和扩展性都不好，无法有效的适应面向数据系统节点的动态变化。
意思就是当集群需要增加节点，传统的hash算法不容易检测到新增加的节点,此为扩展性不好，而一致性hash算法增加一个节点只会影响增加的这个节点到前一个节点之间的数据.容错性就是如果不幸一个机器C宕机了，那么机器B和C之间的数据都会被D执行，那么受影响的数据只是机器B和C之间的数据。
当然,容错性和扩展性对于节点数较多的集群是比较有意义的，对于节点较少的集群似乎这两个特性并没有什么诱惑力。
一致性hash的实际目的就是解决节点频繁变化时的任务分配问题,一致性hash将整个hash值空间组织成一个虚拟圆环，我们这里假设某hash函数H值空间为0~（2^32—1），即32位无符号整形。
下面简述一下一致性hash的原理：这是一致性hash的整个值空间0～（2^32-1）下一步将各个服务器使用Hash进行一个哈希，具体可以选择服务器的ip或主机名作为关键字进行哈希,这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置，假设使用四台机器进行hash：将数据key使用相同的函数Hash计算出哈希值，并确定此数据在环上的位置，从此位置沿环顺时针“行走”，第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器。
例如我们有Object A、Object B、Object C、Object D四个数据对象,经过哈希计算后，在环空间上的位置如下：根据一致性哈希算法，数据A会被定为到Node A上，B被定为到Node B上，C被定为到Node C上，D被定为到Node D上下面我们看看当集群机器比较少的情况例如系统中只有两台服务器，其环分布如下，此时必然造成大量数据集中到Node A上，而只有极少量会定位到Node B上。
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并行计算实验室
2018/11/13
8.1
Storm简介
（2）Storm并行机制灵活。 各个组件的并行数由用户根据任务的繁重程度自行设定，如果该组件 处理的任务复杂度高，耗费时间多，那么并行数目的设置就偏大些， 相反地，并行数目的设置则偏小些。这样，拓扑中的每个组件就能很 好地配合，最大化地利用集群性能，提高任务处理效率。 （3）Storm支持多种语言。 Storm内部实现语言是Clojure，基于Storm开发的应用却可以使用几乎 任何一种语言，而所需的只是连接到Storm的适配器。Storm默认支持C lojure、Java、Ruby和Python，并已经存在针对 Scala、JRuby、Perl 和 PHP 的适配器。更多的适配器将会随着应用的扩展变得更加地丰富。
好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给
用户。 ② ZeroMQ：类似于Socket的一系列接口，ZeroMQ与Socket的区别在于Socket是端到 端的(1:1)的关系，而ZeroMQ是N:M的关系，屏蔽细节使得网络编程更加简单。 ③ JZMQ：针对ZeroMQ的Java binding。 ④ Storm：Storm系统主程序，本文使用的Storm的版本号为0.8.1。
Bolt Spout Spout Bolt Bolt
8.1 Storm编程模型Topology
Bolt
并行计算实验室
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8.2.1
Storm编程模型原理
比如，使用Storm处理单词统计的任务（WordCount），该任务的拓扑如图8. 2所示。spout组件负责读取要统计的数据源中的句子，split组件负责将接 收到的句子拆分成单个的单词，把这些单词发送至count组件，count组件 负责统计发送过来的单词出现的次数。
与MapReduce相比，它的任务粒度相对灵活，不只局限于Mapreduce中 的Map()和Reduce()函数，用户可以根据任务需求编写自己的函数。
同时，它不存储中间数据，组件与组件之间的数据传递通过消息传递 的方式，对于很多不需要存储中间数据的应用来说，Topology编程模 型降低了处理过程的繁琐与延迟。
名为Storm。
Storm于2011年9月19号正式开源，实现Storm的语言为一种运行于Java平台的L ISP方言—Clojure。
Storm是很ok、Twitter等平台上得到使用。第三方支付平台支付宝使用Storm 来计算实时交易量、交易排行榜、用户注册量等，每天处理的信息超过1亿条， 处理的日志文件超过6TB；团购网站Groupon使用Storm对对实时数据进行快速数
Supervisor Zookeeper Supervisor Supervisor Supervisor Supervisor
Nimbus
Zookeeper
Zookeeper
图8.4 Storm体系结构
并行计算实验室
2018/11/13
8.2.2
Storm体系结构
并行计算实验室
2018/11/13
8.3
搭建Storm开发环境
搭建Storm开发环境首先需要安装Storm系统需要的依赖包，然后再 安装Storm系统工具包。Storm开发环境可以搭建在单机上，也可以 搭建在集群上。本节我们在4个节点构建的集群上搭建Storm开发环 境。
第8 章
Storm—基于拓扑的流数据
实时计算系统
《云计算与大数据技术》
第 8章
Storm—基于拓扑的流数据实时计算系统
8.1 Storm简介
8.2 Storm原理及其体系结构
— — 8.2.1 8.2.2 Storm编程模型原理 Storm体系结构
8.3 搭建Storm开发环境
— — 8.3.1 8.3.2 Storm的安装步骤 Storm 的设置
“spout” Spout (spout)
“split” Bolt (split)
“count” Bolt (count)
图8.2 WordCount Topology
并行计算实验室
2018/11/13
8.2.1
Storm编程模型原理
这样一个统计单词的任务就被拆分为三部分来操作，每部分可以根 据任务的繁重程度来规划并行数目，各个组件的并行数没有明确规 定。比如，可以设置spout并行数为2，split并行数为8，count并行 数为12，如图8.3所示。
安装JDK：
chmod +x jdk-6u35-linux-x64-rpm.bin ./jdk-6u35-linux-x64-rpm.bin vi /etc/profile 设置环境变量，在最后面加入： #set java environment JAVA_HOME=/usr/java/jdk-1_5_0_02 CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib.tools.jar PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export JAVA_HOME CLASSPATH PATH 保存退出，使用命令java -version 检查是否安装成功。
并行计算实验室
2018/11/13
8.3.1
Storm的安装步骤
以下安装均在root用户下完成，所需的工具包存放在压缩包storm.tar.gz 中，所以首先要把该压缩包解压。 （1）安装准备。 解压storm.tar.gz包： tar –xzvf storm.tar.gz
1．实验环境说明 （1）操作系统：CentOS 64位(可以为32位，相应地JDK也需要32位)。 （2）集群配置：4个节点，IP:192.168.122.101~104(根据自己集群情况自
行设置)。
并行计算实验室
2018/11/13
8.3
搭建Storm开发环境
2．安装内容说明 （1）依赖软件：Python、JDK、gcc-c++、uuid*、libtool、libuuid、lib uuid-devel。 （2）安装Storm所需工具包包含Zookeeper、ZeroMQ 、JZMQ 和Storm。
① Zookeeper：Hadoop的正式子项目，是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统， 提供配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等功能。 Zookeeper的目标就是封装
并行计算实验室
2018/11/13
8.2
Storm原理及其体系结构
Storm编程模型原理
8.2.1
Storm编程模型采用的是生活中常见的并行处理任务方式 —流水线作业方式。Storm 实现一个任务的完整拓扑如图8.1所示，在Storm中每实现一个任务，用户就需要构 造一个这样的拓扑。该拓扑包含两类组件：Spout和Bolt。Spout负责读取数据源，B olt负责任务处理。Storm处理一个任务，往往会把该任务拆分为几部分，分别由不 同的Bolt组件来实现。这是流水线作业中实现并行和提升任务处理效率采用的方法。
切换当前工作目录到解压后的storm目录： cd storm
并行计算实验室
2018/11/13
8.3.1
Storm的安装步骤
（2）安装依赖文件。 使用yum方式安装依赖包g++、uuid*、libtool、libuuid、libuuid-devel yum -y install gcc-c++ uuid* libtool libuuid libuuid-devel
知道了Storm是由三类进程组成，但是Storm的三进程部署到具体的 集群上又是怎样的呢？因为主进程任务是负责分发任务和调度任务， 在一个任务中只需要一个这种角色，所以主进程Nimbus只需要部署 到一个节点上。而工作机进程是负责实际的任务处理，那么一个集 群有多少节点配置多少个工作机进程，这样才能最大限度地利用集 群性能，所以Supervisor需要部署到集群中的每一个节点上。Zook eeper进程负责主进程与工作进程协调的任务，因此它也需要部署 到集群中的每一个节点上。知道了这点，下面的部署安装也就不难 理解了。
—
8.3.3
Storm 的启动
8.4 Storm使用实例
— — 8.4.1 8.4.2 使用Maven管理storm-starter WordCountTopology实例分析
并行计算实验室
2018/11/13
8.1
Storm简介
BackType公司（后被Twitter收购）前工程师Nathan Marz，在使用Hadoop过程 中，因为不满意Hadoop系统的扩展性和其代码的繁琐性，以及其粗糙的容错处 理机制，提出了一种支持实时流处理、扩展机制简单的编程模型Topology，取
并行计算实验室
2018/11/13
8.1
Storm简介
（1）Storm具有很好的容错性、扩展性、可靠性和健壮性。
— Storm使用Zookeeper（Hadoop中的一个正式子项目，后被广泛使用的一种分布式协调工 具）作为集群协调工具，当发现正在运行的Topology出错的时候，Zookeeper就会告诉N imbus（Storm系统的主进程，负责分发任务等操作），然后Nimbus就重新分配并启动任 务。 — 在Storm中，Topology被提交后，在没有被手动杀死之前，它都将一直处于运行状态。 这些措施都是为了保证该系统的容错性。Storm采用三进程架构—Nimbus、Supervisor、 Zookeeper，无论是集群还是单机都只有这三个进程。当需要在集群中新加入节点的时 候，只需要修改配置文件和运行Supervisor和Zookeeper进程即可，扩展起来十分方便。 另外，Storm采用消息传递方式进行数据运算，数据传输的可靠性至关重要。Storm系统 中传递的消息，主节点都会根据消息的产生到结束生成一棵消息树。所以，消息从诞生 到消亡的整个过程，它都会被跟踪。如果主节点发现某消息丢失，那么它就会重新处理 该消息。正是因为有了容错性、可靠性的保障，该系统运行中体现出健壮性，不会出现 轻易宕机、崩溃的现象。