Apache Storm初探 | 程序员的自我修养 | 关注Java、大数据、机器学习

Storm简介

Storm，一个由Twitter发起的开源项目。Storm是一个开源的分布式实时计算系统，可以简单、可靠的处理大量的数据流，常被称为“实时的Hadoop”。

若把Hadoop理解成将一大桶水（大量的数据）倒入锅中煮（计算），煮完了就收工；那么Storm则可以理解成为一根水管连接到锅中，水持续的进入锅中，而锅持续的煮水，直到人为的把锅端掉。Storm的官网上的一张图很好的诠释了这个含义：

上图中的水龙头就是数据的输入源Spout，而闪电图标的节点则是Blot节点，用来对数据进行加工处理。

Storm的特性

Storm最大的特性毫无疑问就是实时的数据流处理。Storm有很多使用场景：如实时分析，在线机器学习，持续计算，分布式RPC，ETL等等。其主要特性如下：

低延迟，实时响应。Hadoop在批处理上无人能及，Storm在实时流数据处理上无人可比。
高性能。用到了集群要是性能还说不过去都不好意思说自己是集群处理。其底层消息队列采用了ZeroMQ, 保证消息能快速被处理（0.9版本后不在采用）。
可轻松扩展。和Hadoop一样，可以横向扩展来提高集群的处理能力；同样的，还能方便的扩展每台机器上的工作线程。
高可靠性。Storm是记录级容错，保证每条消息都被处理。
方便开发。Storm同MapReduce一样也有一些编程模型，且Storm除了Java以外还支持大量的编程语言。

Storm的基本组件

类比Hadoop中的组件：

	Hadoop	Storm
系统角色	JobTracker	Nimbus
系统角色	TaskTracker	Supervisor
应用名称	Job	Topology
组件接口	Mapper/Reducer	Spout/Bolt

Nimbus：负责资源分配和任务调度。
Supervisor：负责接受nimbus分配的任务。
Topology：等价于Hadoop中的Job，之所以叫拓扑，大概因为数据在各个组件中流转形成了一个逻辑上的拓扑结构。可以理解成将一个Job分散成几个部分，每部分在不同的节点上处理，不同的节点通过Tuple来传递数据。
Spout：在一个Topology中产生源数据流的组件。
Bolt：在一个Topology中接受数据然后执行处理的组件，其接受的数据可以来自Spout也可以来自其它Bolt。

Storm的Nimbus与Supervisor的交互通过Zookeeper，所以Zookeeper为Storm中不可缺少的角色。如下图所示：

Storm集群部署

搭建Zookeeper集群。Storm使用Zookeeper协调集群，不会用Zookeeper来传递消息，所以Storm给Zookeeper带来的压力相当低，虽然1个Zookeeper节点可以完全胜任，但最好还是保持3个或以上的Zookeeper节点
安装Storm依赖库。Java 6和Python 2.6.6
安装Storm。下载Storm，解压即可
配置Storm。编辑conf/storm.yaml文件。
- storm.zookeeper.servers: - "192.168.1.100" - "192.168.1.101" - "192.168.1.102"
  (有多少台Zookeeper就写几个，若不是默认接口，则需在storm.zookeeper.port参数中配置)
- storm.local.dir: "/home/user/storm/"
  (用于存放Nimbus和Supervisor运行所需的文件，如状态信息文件、Jar等)
- nimbus.host: "192.168.1.110"
  (Nimbus的IP地址)
- supervisor.slots.ports: - 6700 - 6701 - 6702 - 6703
  (每台Supervisor启动几个Worker，这些Worker的端口号)
运行Storm。将Storm的bin配置至PATH中去。
- 启动Nimbus: storm nimbus（nimbus.host配置的机器上启动）
- 启动Supervisor: storm supervisor
- 启动web界面：storm ui（必须在启动nimbus的机器上启动，访问http://{nimbus host}:8080可查看）

Storm编程初探

如下图所示，一个Topology往往由一个Spout和多个Bolt组成，而每个Spout或Bolt又可以启动多个实例（线程、Worker）。下图中每个方框代表一台机器，每个圆圈代表该机器上启动的实例（线程、Worker）。

接下来实现一个简单的Topology：一个Spout进行生成1-10之间的随机数，一个Bolt接收数据并打印出来。

Spout实现

public class HelloWorldSpout extends BaseRichSpout {
	private SpoutOutputCollector collector;
	private static final int MAX_RANDOM = 10;
	@Override
	public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
		declarer.declare(new Fields("sentence"));	//声明Field
	}
	@Override
	public void open(Map map, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) {
		this.collector = collector;
	}
	@Override
	public void nextTuple() {
		Utils.sleep(1000);	//一秒发射一次数据
		final Random rand = new Random();
		int instanceRandom = rand.nextInt(MAX_RANDOM);
		collector.emit(new Values(Thread.currentThread().getId() + ":" + instanceRandom));
	}
}

public class HelloWorldSpout extends BaseRichSpout {

private SpoutOutputCollector collector;

private static final int MAX_RANDOM = 10;

@Override

public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {

declarer.declare(new Fields("sentence")); //声明Field

}

@Override

public void open(Map map, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) {

this.collector = collector;

}

@Override

public void nextTuple() {

Utils.sleep(1000); //一秒发射一次数据

final Random rand = new Random();

int instanceRandom = rand.nextInt(MAX_RANDOM);

collector.emit(new Values(Thread.currentThread().getId() + ":" + instanceRandom));

}

Bolt实现

public class HelloWorldBolt extends BaseRichBolt {
	@Override
	public void prepare(Map map, TopologyContext context, OutputCollector collector) {}
	@Override
	public void execute(Tuple tuple) {
		String r = tuple.getStringByField("sentence");
		System.out.println("Readed("+Thread.currentThread().getId()+"): " + r);
	}
	@Override
	public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {}
}

public class HelloWorldBolt extends BaseRichBolt {

@Override

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

@Override

public void execute(Tuple tuple) {

String r = tuple.getStringByField("sentence");

System.out.println("Readed("+Thread.currentThread().getId()+"): " + r);

}

@Override

public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {}

}

Topology实现

public class HelloWorldTopology {
	public static void main(String[] args) {
		TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
		builder.setSpout("helloworld-spout", new HelloWorldSpout());
		builder.setBolt("helloworld-bolt", new HelloWorldBolt())
			  .shuffleGrouping("helloworld-spout");
		Config conf = new Config();
		conf.setDebug(false);
		LocalCluster cluster = new LocalCluster();
		cluster.submitTopology("hello-world", conf, builder.createTopology());
		Utils.sleep(10000);	//Topology运行10秒
		cluster.killTopology("hello-world");
		cluster.shutdown();
	}
}

public class HelloWorldTopology {

public static void main(String[] args) {

TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();

builder.setSpout("helloworld-spout", new HelloWorldSpout());

builder.setBolt("helloworld-bolt", new HelloWorldBolt())

.shuffleGrouping("helloworld-spout");

Config conf = new Config();

conf.setDebug(false);

LocalCluster cluster = new LocalCluster();

cluster.submitTopology("hello-world", conf, builder.createTopology());

Utils.sleep(10000); //Topology运行10秒

cluster.killTopology("hello-world");

cluster.shutdown();

}

运行结果

以上代码启动了1个Spout和1个Bolt，运行结果如下，可以看到Spout线程id为80，Bolt线程id为78

Readed(78): 80:2
Readed(78): 80:8
Readed(78): 80:2
Readed(78): 80:0
Readed(78): 80:0
Readed(78): 80:7
Readed(78): 80:2
Readed(78): 80:9
启动2个Spout线程、1个Bolt线程

builder.setSpout("helloworld-spout", new HelloWorldSpout(), 2);

1

builder.setSpout("helloworld-spout", new HelloWorldSpout(), 2);

运行结果如下，可以看到Spout线程id为80和82，Bolt线程id为78

Readed(78): 80:1
Readed(78): 82:4
Readed(78): 80:4
Readed(78): 82:6
Readed(78): 80:2
Readed(78): 82:0
Readed(78): 80:8
Readed(78): 82:6
Readed(78): 80:4
Readed(78): 82:1
Readed(78): 80:9
Readed(78): 82:2
Readed(78): 80:8
Readed(78): 82:6
Readed(78): 80:6
Readed(78): 82:8
启动1个Spout线程、2个Bolt线程

builder.setBolt("helloworld-bolt", new HelloWorldBolt(), 2) .shuffleGrouping("helloworld-spout");

1
2

builder.setBolt("helloworld-bolt", new HelloWorldBolt(), 2)
.shuffleGrouping("helloworld-spout");

运行结果如下，可以看到Spout线程id为82，Bolt线程id为78和80

Readed(80): 82:1
Readed(78): 82:1
Readed(80): 82:3
Readed(78): 82:0
Readed(78): 82:5
Readed(80): 82:5
Readed(80): 82:2
Readed(78): 82:1

启动1个Spout线程、2个Bolt线程，采用fieldsGrouping

builder.setBolt("helloworld-bolt", new HelloWorldBolt(), 2)
		.fieldsGrouping("helloworld-spout", new Fields("sentence"));

1 2	builder.setBolt("helloworld-bolt", new HelloWorldBolt(), 2) .fieldsGrouping("helloworld-spout", new Fields("sentence"));

并修改Spout代码，根据随机数的奇偶只发射2种数据

if(instanceRandom % 2 == 0)
	collector.emit(new Values(Thread.currentThread().getId() + ":a"));
else
	collector.emit(new Values(Thread.currentThread().getId() + ":b"));

if(instanceRandom % 2 == 0)

collector.emit(new Values(Thread.currentThread().getId() + ":a"));

else

collector.emit(new Values(Thread.currentThread().getId() + ":b"));

运行结果如下，可以看到Spout线程id为82，Bolt线程id为78和80，且同样的数据只会发给同一个Bolt线程

Readed(80): 82:b
Readed(80): 82:b
Readed(78): 82:a
Readed(80): 82:b
Readed(80): 82:b
Readed(80): 82:b
Readed(78): 82:a

最后

进过Storm编程的初步实验，可以看到Storm在多线程方面的扩展十分方便，更多探索和使用以及原理将随后进行。

参考资料

Storm Tutorial

（转载本站文章请注明作者和出处程序员的自我修养 – SelfUp.cn ，请勿用于任何商业用途）

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