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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。
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实验后的心得
storm实验后的心得Storm实验后的心得在进行了一系列关于Storm的实验后，我对这个分布式实时计算系统有了更加深刻的理解和认识。
通过实验，我发现Storm具有高性能、可扩展性强、容错性好等优点，适用于处理大规模的实时数据流。
下面我将就我的实验心得进行总结和分享。
我觉得Storm的高性能是它最大的优势之一。
在实验中，我通过构建拓扑结构，将数据流分成多个阶段进行处理。
通过合理的拓扑结构设计和任务划分，我成功地将计算任务分发到不同的计算节点上，实现了并行计算。
这样一来，Storm可以同时处理多个数据流，大大提高了计算效率。
Storm的可扩展性也给我留下了深刻的印象。
在实验中，我可以根据实际需求动态地增加或减少计算节点，而无需停止整个系统。
这种灵活的扩展性使得Storm能够应对不断增长的数据规模和计算需求，保证了系统的稳定性和可靠性。
Storm的容错性也是我在实验中感受到的一大优点。
在实验过程中，我模拟了计算节点的故障情况，并观察了系统的容错能力。
我发现，当一个计算节点发生故障时，Storm会自动将该节点上的任务重新分配给其他正常的节点，确保计算任务的连续性和正确性。
这种容错机制使得Storm具有很高的可靠性，在大规模分布式计算中表现出色。
Storm还具有灵活的数据处理能力。
在实验中，我可以根据实际需求设计不同的数据处理逻辑，包括数据过滤、数据转换、数据聚合等。
通过使用Storm提供的丰富的操作接口和函数库，我能够灵活地处理各种数据类型和数据流，满足不同的业务需求。
在实验过程中，我还发现Storm的学习曲线相对较陡。
由于Storm 的架构和设计思想与传统的批处理系统有很大的差异，初学者可能需要一定的时间来适应和理解Storm的工作原理。
不过，一旦掌握了Storm的基本概念和操作方式，就能够很好地利用它进行实时数据处理和分析。
总结起来，通过对Storm的实验，我深刻地认识到了这个分布式实时计算系统的优势和特点。
storm流式计算java代码
storm流式计算java代码Storm是一种流式计算框架，用于处理实时数据流。
它能够高效地处理大规模数据，并具备容错和可靠性的特性。
下面我将为您介绍一些关于Storm流式计算的相关内容。
一、Storm的基本概念在Storm中，有几个核心概念需要了解。
首先是Spout，它负责从数据源获取数据并将其发送给下游的Bolt。
Bolt是数据的处理单元，可以执行各种操作，如过滤、转换和聚合等。
Bolt还可以将处理后的数据发送给其他Bolt或外部系统。
另外，Storm还引入了Topology的概念，它是一个由Spout和Bolt组成的有向无环图，用于描述数据流的处理逻辑。
二、Storm的并发模型Storm采用了并发模型来实现高效的数据处理。
它将数据划分为多个流并行地进行处理。
在Storm中，可以通过调整并发度来控制处理的速度和负载均衡。
并发度是指同时运行的Spout和Bolt的实例数，它可以根据实际需求进行配置。
三、Storm的消息传递机制在Storm中，消息是通过可靠的消息传递机制进行传递的。
这意味着消息可以被正确地传递和处理，即使系统中发生故障。
Storm使用元组（Tuple）来表示数据，元组是一个有序的值序列。
通过元组，可以在Spout和Bolt之间传递数据，并进行相应的处理操作。
四、Storm的可靠性保证Storm提供了多种机制来确保数据处理的可靠性。
首先，它使用了消息确认机制，当一个Bolt成功处理一个元组时，会向上游发送确认消息。
如果一个Bolt在规定的时间内没有收到确认消息，它会重新发送元组，以保证数据的可靠性。
此外，Storm还提供了容错机制，当一个Bolt失败时，它会被重新启动并继续处理数据。
五、Storm的应用场景Storm可以应用于各种实时数据处理场景。
例如，它可以用于实时的数据分析和监控，帮助企业及时了解业务情况并做出相应的决策。
此外，Storm还可以用于实时推荐系统，通过实时处理用户行为数据，为用户提供个性化的推荐服务。
storm技术中的喷口_光环大数据storm课程培训
storm技术中的喷口_光环大数据storm课程培训喷口（Spout）是拓扑的流的来源，是一个拓扑中产生源数据流的组件。
通常情况下，Spout会从外部数据源（例如Kestrel队列或TwitterAPI）中读取数据，然后转换为拓扑内部的源数据。
Spout可以是可靠的，也可以是不可靠的。
如果Storm处理元组失败可靠的Spout能够重新发射，而不可靠的Spout就尽快忘记发出的元组。
Spout是一个主动地角色，其接口中有一个nextTuple()函数，Storm框架会不停地调用此函数，用户只要在其中生成源数据即可。
Spout可以发出超过一个流。
为此，使用OutputFieldsDeclarer类的declareStream方法来声明多个流，使用SpoutOutputCollector类的emit执行流的提交。
Spout的主要方法是nextTuple()。
nextTuple()会发出一个新的Tuple到拓扑，如果没有新的元组发出则简单地返回。
nextTuple()方法不阻止任何Spout 的实现，因为Storm在同一个线程调用所有的Spout方法。
Spout的其他主要方法是ack()和fail()。
当Storm检测到一个元组从Spout 发出时，ack()和fail()会被调用，要么成功完成通过拓扑，要么未能完成。
ack()和fail()仅被可靠的Spout调用。
IRichSpout是Spout必须实现的接口。
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Apache STORM日志分析技术
技术创新，变革未来
Presentation将包含以下内容
• STORM简单介绍。 • 为何会开始研究STORM？ • 我们使用STORM计算什么？ • 搭建STORM平台过程中遇到的问题。 • STORM性能优化算法。
日志对于安全来说是什么？ 我认为它是安全的感官
中间计数器
中间计数器
Key
wap_login, 1505221735, 101.102.135.1
value 1
最终计数器
Key
wap_login, 1505221735, 101.102.135.1
value 12
Key
wap_login, 1505221735, 101.102.135.1
value 3
T
C_2
F
Y
生成 计数字段
wap_login, 1505221735, 101.102.135.1
mapi
login_id=.*&p Wap
T
asswd
_login
sapi
.*
S_1
T
传到计数器
预聚合
wap_login,1505221735,101.102.135.1 wap_login,1505221735,101.102.135.1 wap_login,1505221735,101.102.135.1
车身 5分钟 车身 5分钟
流水线处理
喷漆5分钟
5分钟
一小时能造几辆车？
1+(60-20)/10 = 5辆 1+(60-20)/5 = 9辆
内饰 5分钟
内饰 5分钟
流水线优化：正则
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入门的Demo教程
Storm⼊门的Demo教程Storm介绍Storm是Twitter开源的分布式实时⼤数据处理框架，最早开源于github，从0.9.1版本之后，归于Apache社区，被业界称为实时版Hadoop。
随着越来越多的场景对Hadoop的MapReduce⾼延迟⽆法容忍，⽐如⽹站统计、推荐系统、预警系统、⾦融系统(⾼频交易、股票)等等，⼤数据实时处理解决⽅案（流计算）的应⽤⽇趋⼴泛，⽬前已是分布式技术领域最新爆发点，⽽Storm更是流计算技术中的佼佼者和主流。
Storm的核⼼组件Nimbus：即Storm的Master，负责资源分配和任务调度。
⼀个Storm集群只有⼀个Nimbus。
Supervisor：即Storm的Slave，负责接收Nimbus分配的任务，管理所有Worker，⼀个Supervisor节点中包含多个Worker进程。
Worker：⼯作进程，每个⼯作进程中都有多个Task。
Task：任务，在 Storm 集群中每个 Spout 和 Bolt 都由若⼲个任务（tasks）来执⾏。
每个任务都与⼀个执⾏线程相对应。
Topology：计算拓扑，Storm 的拓扑是对实时计算应⽤逻辑的封装，它的作⽤与 MapReduce 的任务（Job）很相似，区别在于MapReduce 的⼀个 Job 在得到结果之后总会结束，⽽拓扑会⼀直在集群中运⾏，直到你⼿动去终⽌它。
拓扑还可以理解成由⼀系列通过数据流（Stream Grouping）相互关联的 Spout 和 Bolt 组成的的拓扑结构。
Stream：数据流（Streams）是 Storm 中最核⼼的抽象概念。
⼀个数据流指的是在分布式环境中并⾏创建、处理的⼀组元组（tuple）的⽆界序列。
数据流可以由⼀种能够表述数据流中元组的域（fields）的模式来定义。
Spout：数据源（Spout）是拓扑中数据流的来源。
⼀般 Spout 会从⼀个外部的数据源读取元组然后将他们发送到拓扑中。
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。
大数据在线培训课之storm的学习
大数据在线培训课之storm的学习大数据在线培训课之storm的学习，时代的发展催促着我们不断地学习，不断地进步。
大数据技术以迅雷不及掩耳之势冲击着我们的生活，学习大数据正是当下我们需要做的。
今天千锋小编给大家分享的就是大数据的核心技术之storm的学习。
Why use Storm?Apache Storm是一个免费的开源的分布式实时计算系统。
Storm使得可靠的实时处理无边界的数据量变得很容易，就如同Hadoop做批处理那样。
Storm很简单，可以用任意的编程语言。
Storm有许多使用案例：实时分析、在线机器学习、持续的计算、分布式RPC、ETL等等。
Storm很快速：每个节点每秒钟可以处理一百万个元组。
它是可伸缩的、容错的，保证你的数据将会被处理，并且很容易操作。
Storm集成了队列和数据库技术。
一个Storm拓扑结构以任意复杂的方式消费并处理数据流，在计算的每一个阶段会重新分区数据流。
ConceptsTopologies一个实时应用程序的逻辑被打包成一个Storm topology。
Storm topology 和MapReduce的Job很类似。
一个最关键的不同在于，一个MapReduce的Job最终会结束，而一个topology是永远运行的（除非你手动杀死它）。
一个topology是一个由spouts和bolts以及将它们连接起来的stream grouping 构成的图。
StreamsStream是Storm中的核心抽象。
一个Stream是一个无边界的元组序列。
Stream是由元组中的命名字段被定义的。
默认情况下，元组可以包含integers, longs, shorts, bytes, strings, doubles, floats, booleans, and byte arrays。
你也可以定义自己的序列化方式。
每一个Stream在被声明的时候都会给定一个id。
Spouts在一个topology中，spouts是流的来源。
storm的原理及应用发展
Storm的原理及应用发展1. 简介Storm是一种开源的分布式实时计算系统，也被称为“流处理框架”。
它最初由Twitter开发，目前已经成为Apache软件基金会的顶级项目之一。
Storm的设计目标是提供一个高效且可靠的实时流处理框架，能够处理海量的数据并保证低延迟。
本文将介绍Storm的原理以及其应用发展的情况。
2. 原理Storm基于分布式消息驱动的编程模型，主要由三个核心组件组成：Spout、Bolt和Topology。
Spout用于从数据源获取数据并将其发送给Bolt进行处理，Bolt负责对数据进行处理和转换，而Topology则将Spout和Bolt组织成一个有向无环图(DAG)，定义了数据处理的流程和数据流向。
SpoutSpout是Storm的数据源组件，可以从各种数据源中读取数据，如消息队列、数据库、文件系统等。
Spout可以以多线程的方式并行读取数据，并将读取到的数据发送给Bolt进行处理。
Spout还可以设置可靠性语义，保证数据的可靠处理。
BoltBolt是Storm的处理组件，可以对Spout发送过来的数据进行处理和转换。
Bolt可以进行计算、过滤、聚合等操作，并将处理结果发送给下一个Bolt或最终存储系统。
Bolt也可以以多线程的方式并行处理数据，提高数据处理的吞吐量。
TopologyTopology是Storm的数据处理流程描述，由多个Spout和Bolt组成的有向无环图(DAG)。
Topology定义了数据处理的流程和数据流向，可以灵活地组织数据处理逻辑。
通过调整Topology中的组件之间的关系和并发度，可以实现不同的数据处理需求。
3. 应用发展Storm作为一种高效且可靠的实时计算系统，已经在许多大规模数据处理场景中得到了广泛应用。
以下是一些Storm应用的典型案例：实时流处理Storm可以处理实时流数据，对于需要在数据到达时立即进行处理和分析的场景非常适用。
例如，电商平台可以利用Storm来实时分析用户的购买行为、即时推送个性化的推荐信息，从而提升用户体验和销售效果。
实时计算Storm 核心技术及其在报文系统中的应用
实时计算Storm 核心技术及其在报文系统中的应用摘要1随着应用创新的层出不穷和数据类型的不断丰富，企业面对的数据量急剧增长，随之而来的实时处理需求给管理者和开发人员带来了多方面的困难。
一方面，源源不断的数据流带来了硬件成本增加、难以有效管控等诸多问题；另一方面，传统的数据批处理系统无法满足实时数据处理需求，服务延迟及业务连续性不佳等问题比较严重。
为解决上述问题，作为一个优秀的实时计算框架，Storm迅速在业界得到广泛应用与认可。
本文对Storm平台特点及其背后的核心技术进行了深入剖析，并结合公司实时服务现状，特别是现有的报文系统需求，得到了一个基于Storm 的、满足高并发及业务隔离要求的原型系统，以期对下一代报文系统的设计与实现提供帮助。
目录1. Storm及报文系统概述 (1)1.1 流式数据与Storm的诞生 (1)1.2 我司实时服务现状 (2)1.3 报文系统概述 (2)2. Storm关键技术 (3)2.1 系统架构 (3)2.1.1 调度系统 (3)2.1.2 通信模型 (5)2.2 拓扑与数据流 (6)2.2.1 Topology、Spout及Bolt (6)2.2.2 数据流Grouping策略 (9)2.3 Ack机制 (10)3. Storm中的高层机制 (11)3.1 事务处理 (11)3.2 Trident API (13)3.3 DRPC (14)4. 基于Storm的报文系统初探 (14)4.1 报文系统需求分析 (14)4.2 原型系统设计 (15)4.3 原型系统实现 (17)5. 总结与展望 (20)1. Storm及报文系统概述1.1 流式数据与Storm 的诞生随着互联网的高速发展，各类数据应用层出不穷，而数据除了规模的爆炸性增长之外，新的形态也不断涌现。
流式数据便是这些新型大数据中的一类典型。
与传统数据的静态、批处理和持久化不同，流式数据是连续、无边界且瞬间性的。
好程序员大数据培训：大数据Storm架构学习笔记
好程序员大数据培训：大数据Storm架构学习笔记在新技术学习的路上，需要掌握的东西越来越多，总是感觉时间紧迫，步履维艰，虽然钊哥总是告诉我们，时间有限，精力有限，做最重要的事情，但我们需要更多的努力才能破茧成蝶。
入学好程序员大数据高端班，经过长时间的Spark学习，给我的感受就是：学习是一个漫长的过程，路上总会有一些磕磕绊绊，但收获到的必定是丰收硕果。
每天都是那么的充实，已经好久没有这种感觉了。
都是在为了自己以后的生活在奋斗，苦点累点又能算什么？沉下心来，努力学习，向着前方，勇敢前行! 下边是我的Storm学习笔记，希望能对同样奋斗在大数据培训中的你有所帮助：Storm架构:master/slave主节点:Nimbus负责在集群上进行任务(Topology)的分发与资源的调度以及监控工作节点:Supervisor接收到任务请求后，启动一个或多个Worker进程来处理任务;默认情况下，一个Supervisor最多启动4个Worker工作进程:Worker在Supervisor中的子进程，存在着若干个Spout和Bolt线程，来负责Spout和Bolt组件处理任务(实际是开启的executor线程)作业:T opologies(死循环，不会结束)Spout:获取数据的组件Bolt:处理数据的组件Stream:Spout和Bolt之间数据流动的通道Tuple:1)Stream的最小组成单位，Spout向Bolt发送一次数据叫一个Tuple2)同一个Stream中Tuple的类型相同，不同的Stream中可能相同/不同3)一个key-value形式的Map数据流分发策略(Stream groupings):解决Spout和Bolt之间数据传输(发送Tuple元组)的问题1)shuffleGrouping:随机派发Stream中的Tuple到Bolt中2)fieldsGrouping:根据字段的哈希值与Bolt个数进行取模操作然后进行分组发送，一个节点是一个Worker，一个Bolt是一个task，全部节点的Spout或Bolt的个数叫并发度。
大数据技术之Stome概念
⼤数据技术之Stome概念Storm 是⼀个分布式的，容错的实时计算系统Storm 实时低延迟，主要有两个原因：1 storm 进程是常驻内存的，没有hadoop ⾥⾯的不断的起停2 storm 的数据是不经过磁盘的，都是在内存⾥⾯的，处理完成就没有了，数据的交换经过⽹络，没有磁盘IOStorm 和hadoop的区别：数据来源不同，hadoop是hdfs 上某个⽂件夹下可能是上TB的数据，storm 是实时的新增的⼀笔数据处理过程不同，hadoop是分map 和reduce 阶段额，storm 是由⽤户定义的处理流程，流程中包含多个步骤，每个步骤可以是数据源spout 或处理逻辑 bolt是否结束，hadoop 最后是要结束的，storm是没有结束状态，到最后⼀步时，就停滞，等有新数据进⼊时再唤醒程序处理速度不同，hadoop 是以处理hdfs 上⼤数据量为⽬的的，速度慢，storm是只要处理实时的新增的某⼀笔内存中的数据即可，速度极快适⽤场景不同，hadoop 是以批处理⽤的，不讲时效性，处理⼀次就提交⼀个job storm 处理⼀段时间内新增的数据，有时效性与mq 相⽐，hadoop 没有可⽐性，storm 可以看作是n 个步骤，每个步骤处理完就向下⼀个mq 发送消息，监听这个mq 的消费者继续处理Storm 架构Nimbus 集群管理，接受jar包，调度topologynimbus <---> zk<----> slave(supervisor)nimbus 处理topology submit kill rebalance 等请求Supervisor 起停worker监控worker ，把⾃⼰的情况汇报给zk每台机器起⼀个supervisor 进程worker ⼀个jvm进程资源分配单位，可以启动多个executor每个机器supervisor启动多个worker，默认 4 个executor ⼲活的奴⾪，线程executor 创建 spout bolt 对象执⾏spout bolt ⾥⾯的nexttuple() execute()taskzookeeper完全分布规划（zk 服务器 3 台，⼀台nimbus，N台 supervisor服务器）storm 的核⼼配置是 conf/storm.yamlstorm.zookeeper.servers:- "spark001"- "spark002"- "spark003"nimbus.host: "spark001"storm 的ui 默认端⼝是 8080编程模型，DAG Spout BoltStorm 启动⾸先启动zookeeper依次启动nimbus ，ui supervisor ，logviewer提交topology./bin/storm jar examples/storm-starter/storm-starter-topoloies-0.98.0.jar storm.starter.WordCountTopology wordcount。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
几个重要概念：集群控制
Storm处理流程
演示：
开发机：220.181.150.112 展示页面： :8360/
大数据
巨量资料，指所涉及资料量规模巨大 （Volume、Variety）无法透过目前主流 软件工具合理时间(Velocity)内达撷取、 管理、处理、并整理成帮助企业经营决策 （Variety）更积极目的的规范且稳定的结构）： /v/b/599744761213608837.html 分布式系统（网格，云计算，快速的部署能 力和容灾性，方便的扩展） 实时系统（快速的处理能力）
典型的场景
日志统计系统： 传统的解决方案： queue+worker实时系统：云统计 问题： 1、部署维护消息队列 2、自动容错机制，进程、机器挂掉自动处 理 3、功能扩展性
Storm是什么
分布式实时流式处理系统 流式：提供了一个简单的计算模型和API （类似MapReduce），可以方便的处理不 断产生的数据 实时：系统本身的效率很高，处理延迟在毫 秒级 水平扩展：通过简单加机器、提高并发数就 可以提高整体处理能力 自动容错：自动处理进程、机器挂掉的异常
几个重要概念：组合
Topology：对一个应用的spout、bolt类 型、输入输出tuple/stream、关联关系的 描述
几个重要概念：集群控制
Nimbus：主控节点。负责分配资源，任 务调度，监控集群等 Supervisor：接收任务，启动进程 Zookeeper：协调Nimbus和Supervisor之 间的工作，存放公共数据
Storm的位置
几个重要概念：数据输入
Tuple：被处理的数据 Stream:一群消息的集合 Spout：产生数据源的组件
几个重要概念：数据处理
Bolt:接受数据后处理数据的组件 Worker：运行处理组件逻辑的进程 Task：Work中每一个spout/bolt的线程 bolt的角色是处理数据，输入是上游 （spout或bolt）的tuple，输出是发往下游 （bolt）的tuple；bolt可以有多级，一般最 后一级bolt会定期把结果写到外部存储