一种基于Storm编程模型的迭代Topology方案
云计算与大数据技术知到章节答案智慧树2023年北京联合大学
云计算与大数据技术知到章节测试答案智慧树2023年最新北京联合大学绪论单元测试1.下列哪些应用属于大数据技术的应用（）。
参考答案:音视频网站上通过分析注册用户的浏览习惯，为用户推送感兴趣的音视频。
;手机银行或网上银行在用户画像基础上，对用户群进行定位，挖掘潜在金融服务需求。
;政务领域中的智慧城市建设，如智慧交通、智慧医疗、智慧教育等。
;电商网站上对注册用户浏览信息记录、分析、挖掘，为用户推送感兴趣的商品。
2.日常我们用到的云服务器、钉钉办公软件、百度网盘等应用都是云计算服务厂商提供的云计算服务。
（）参考答案:对第一章测试1.云计算的服务模式包括（）。
参考答案:平台即服务;软件即服务;基础设施即服务2.云计算的劣势有（）。
参考答案:风险被集中;数据泄密的环节增多;严重依赖网络3.云计算部署模型有（）。
参考答案:公有云;私有云;混合云4.云计算是把有形的产品（网络设备、服务器、存储设备、各种软件等）转化为服务产品（IaaS，PaaS，SaaS），并通过网络让人们远程在线使用。
（）参考答案:对5.云计算是一种计算模式，能够提供随时随地、便捷的、随需应变的网络接入，访问可配置的计算资源共享池。
（）参考答案:对第二章测试1.虚拟化技术主要用于云计算物理资源的池化，物理资源不包括（）。
参考答案:操作系统2.虚拟技术特性有（）。
参考答案:隔离;封装;分区;相对于硬件独立3.虚拟化的益处包括（）。
参考答案:实现节能减排;实现动态负载均衡;实现资源最优利用;通过系统自愈功能提升可靠性4.个人PC上使用比较多的虚拟化工具有（）。
参考答案:Virtual Box;VMware Workstation5.虚拟化是一项技术，而云是一种环境或服务。
（）参考答案:对6.虚拟化的主要功能是把单个资源抽象成多个给用户使用，而云计算则是帮助不同部门或公司访问一个自动置备的资源池。
（）参考答案:对第三章测试1.开放系统的存储类型分为内置存储和外挂存储，其中外挂存储可分为（）。
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教程
storm教程Storm是一个开源的实时大数据处理系统，由Apache基金会开发和维护。
它旨在解决实时处理大规模数据的需求，可以用于处理实时流数据、分布式计算和分布式消息传递。
本教程将向您介绍Storm的基本概念和使用方法。
Storm的基本概念包括Topology、Spout、Bolt和Stream。
Topology是一个实时计算任务的有向无环图，由一系列Spout和Bolt组成。
Spout用于从数据源读取输入数据，并将数据发送给Bolt进行处理。
Bolt是具体的计算单元，可以执行各种数据处理操作。
Stream是数据在Spout和Bolt之间传递的流。
首先，您需要配置Storm集群。
您可以在多台服务器上部署Storm，并通过ZooKeeper来进行协调和管理。
建议使用分布式文件系统来存储Storm的配置和数据。
接下来，您需要按照以下步骤编写和运行一个Storm拓扑：1. 创建一个Topology对象，并设置它的名称。
2. 创建一个Spout对象，并实现Spout接口的nextTuple方法。
在这个方法中，您可以从数据源读取数据，并将每条数据发送给下一个Bolt。
3. 创建一个或多个Bolt对象，并实现Bolt接口的execute方法。
在这个方法中，您可以对接收到的数据进行处理，并发送处理结果给下一个Bolt。
4. 将Spout和Bolt对象添加到Topology中，并定义它们之间的连接关系。
5. 配置Topology的并行度，即每个Bolt的并行处理数量。
6. 提交Topology到集群中运行。
您可以使用Storm提供的命令行工具来提交和监控Topology的运行状态。
在拓扑运行期间，您可以根据需要进行监控和调试。
Storm提供了各种监控工具和命令，包括Storm UI、Log Viewer和Storm Shell等。
此外，Storm还提供了可扩展性和容错性机制。
当集群中的节点发生故障时，Storm可以自动重新分配任务并保证数据的完整性。
02、Storm入门到精通storm3-1
Storm深入学习
• Storm 数据模型(topology)
为了在storm做实时计算，必须创建topology。topology是计算图。 topology中的每个节点包含一个处理逻辑，节点之间的链接表明了数 据如何在节点之间被传输。
运行topology非常直接了当：首先将你的代码和依赖打包为一个 jar，接着运行以下命令即可：
• spouts和bolts实现 spouts负责输出新消息到topology。TestWordSpout输出从列表
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• Storm 数据模型(topology)
stream: storm的核心是"stream"。stream是无边界的tuple序列。storm以分布、
可靠的方式为转换一个stream到新的stream提供了基本组件。 storm为stream的转换提供的基本组件是spouts和bolts。spouts和bolt
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• Storm 数据模型(topology)
此topology包含一个spout和两个bolts。spout输处word，每个bolt 追加"!!!"到输出。node排列成一行:spout输出到第一个bolt，此bolt输 出到第二个bolt。
定义node的代码使用了setSpout和setBolt方法。这些方法接收用 户自定义ID输入，一个包含处理逻辑的对象和node的并行度。包含处 理 逻辑的对象实现了IRichSpout和IRichBolt接口。最后一个参数:node 的并行度，是可选的，它指定了在集群中多少个线程被创建来执行此 组件，如果忽略，storm会为每个Node分配一个线程。
Storm深入学习
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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。
Storm入门教程 第二章 构建Topology(1)
Storm入门教程第二章构建Topology(1)Storm集群和Hadoop集群表面上看很类似。
但是Hadoop上运行的是MapReduce jobs，而在Storm 上运行的是拓扑（topology），这两者之间是非常不一样的。
一个关键的区别是：一个MapReduce job最终会结束，而一个topology永远会运行（除非你手动kill掉）。
AD：torm集群和Hadoop集群表面上看很类似。
但是Hadoop上运行的是MapReduce jobs，而在Storm 上运行的是拓扑（topology），这两者之间是非常不一样的。
一个关键的区别是：一个MapReduce job最终会结束，而一个topology永远会运行（除非你手动kill掉）。
在Storm的集群里面有两种节点：控制节点（master node）和工作节点（worker node）。
控制节点上面运行一个叫Nimbus后台程序，它的作用类似Hadoop里面的JobTracker。
Nimbus负责在集群里面分发代码，分配计算任务给机器，并且监控状态。
每一个工作节点上面运行一个叫做Supervisor的节点。
Supervisor会监听分配给它那台机器的工作，根据需要启动关闭工作进程。
每一个工作进程执行一个topology的一个子集；一个运行的topology由运行在很多机器上的很多工作进程组成。
Nimbus和Supervisor之间的所有协调工作都是通过Zookeeper集群完成。
另外，Nimbus进程和Supervisor进程都是快速失败（fail-fast)和无状态的。
所有的状态要么在zookeeper里面，要么在本地磁盘上。
这也就意味着你可以用kill -9来杀死Nimbus和Supervisor进程，然后再重启它们，就好像什么都没有发生过。
这个设计使得Storm异常的稳定。
2.1.1 Topologies一个topology是spouts和bolts组成的图，通过stream groupings将图中的spouts和bolts连接起来，如下图：一个topology会一直运行直到你手动kill掉，Storm自动重新分配执行失败的任务，并且Storm 可以保证你不会有数据丢失（如果开启了高可靠性的话）。
《云计算与大数据技术应用》Strom——基于拓扑的流数据实时计算框架
Storm-Yarn体系架构
Storm-Yarn体系架构
Storm-Yarn首先向Yarn Resource Manager发出请求启动一个Storm Master应用，如图中 第①步操作。
然后Storm Master在本地启动Storm Nimbus Server和Storm UI Server，如图中第②和第 ③步操作。
Flink介绍及与Storm对比
THANKS
在Topology中产生数据源的组件。通常Spout获取数据源的数据，再调用nextTuple函数，发送 数据供Bolt消费
在Topology中接收Spout的数据，再执行处理的组件。Bolt可以执行过滤、函数操作、合并、写 数据库等操作。Bolt接收到消息后调用execute函数，用户可以在其中执行相应的操作
Strom
Storm简介
Storm 是一个开源的、实时的计算平台 Storm 是非常有发展潜力的流处理系统，出现不久便在许多公司中得到使用
Storm核心组件
组件 Topology Nimbus Supervisor Worker Executor
T分组
概念
一个实时计算应用程序逻辑上被封装在Topology对象中，类似于Hadoop中的作业。与作业不同 的是，Topology会一直运行到该进程结束
负责资源分配和任务调度，类似于Hadoop中的JobTracker
负责接收Nimbus分配的任务，启动和停止管理的Worker进程，类似于Hadoop中的TaskTracker
使用Zookeeper Server维护Storm-Yarn集群中Nimbus和Supervisor之间的主从关系，如图 中第④和第⑤步操作。其中Nimbus和Supervisor分别运行在Yarn Resource Manager为其 分配的各个单独的资源容器中（Yarn Container）。
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。
storm框架原理
storm框架原理Storm 是一种分布式实时计算系统，广泛应用于大数据处理和流式数据分析领域。
其核心原理可以概括如下：1. 任务拓扑：Storm 架构基于任务拓扑，将大任务拆分为多个小任务，形成一个有向无环图（DAG）。
拓扑由多个组成的Spout 和 Bolt 组成，Spout 负责数据的产生和发送，Bolt 负责数据的处理和传递。
2. 流式传递：Storm 使用 Tuple 进行数据传递，在拓扑中流动传递。
Tuple 是一个特定格式的数据结构，可以携带任意类型的数据。
Tuple 在拓扑中通过流进行传递，Bolt 可以选择订阅特定的流，在接收到 Tuple 后进行处理，并可以生成新的Tuple 发送给下一个 Bolt。
3. 可靠性保证：Storm 提供了可靠性保证机制，确保数据的可靠处理和处理结果的准确性。
其中，Spout 和 Bolt 可以进行数据的持久化、重发和确认操作。
当数据处理失败时，Storm 可以重新发送数据，保证数据不丢失。
在数据处理完成后，Bolt 可以向 Spout 发送确认消息，以确保数据的完整性。
4. 容错机制：Storm 提供了容错机制来处理故障和节点失效。
在一个 Storm 集群中，拓扑的组件分布在多个节点上，每个节点都可以处理一个或多个 Spout 或 Bolt。
当节点失效时，Storm 会重新分配任务到其他节点上，确保拓扑的高可用性和稳定性。
5. 可扩展性：Storm 架构具有良好的扩展性，可以根据实际需求扩展集群的规模和处理能力。
通过添加更多的节点和拓扑组件，可以提高系统的吞吐量和并发处理能力。
总的来说，Storm 的原理是基于任务拓扑、流式传递、可靠性保证、容错机制和可扩展性构建的分布式实时计算系统。
它提供了高吞吐量、低延迟和高容错性的特性，广泛应用于大规模数据处理和实时数据分析场景。
流处理storm
流处理框架Storm简介EMC中国研究院向东提起Big Data，人们往往会提起大数据的4个V: Volume,Velocity , Variety 以及Value。
这四个V从各个侧面说明了大数据并不是新瓶装旧酒: 面对数据产生来源，产生方式，处理方式等等一系列质变，原来适用的数据挖掘/BI工具已经不再满足实际需要，人们迫切需要新的计算模式，基础架构以及开箱即用的工具集来使自己的业务运行的更好。
这也是当前大数据如此火热的原因。
流处理（Stream Processing）或者复杂事件处理（CEP，complex event processing）也不是一个新概念，对此相关的研究和相应的产品已经有很多了，其中最有名的应该算开源CEP引擎Esper（/）。
相对于原有的产品，现在的流处理新贵，比如来自Yahoo！的S4和来自Twitter的Storm，到底有哪些独到的长处，让人们趋之若鹜？本文试图在Storm的基础上对此解读。
Storm简介任何关注大数据的有心人想必对Storm 都不会陌生：Storm是由来自BackType的NathanMarz开发，后来BackType 被Twitter收购并开源（https:///nathanmarz/storm），随之也闻名天下。
Storm核心代码是由Clojure （/）这门极具潜力的函数式编程语言开发的，这也使得Storm格外引人注目。
Storm可以用于3种不同场景：事件流（stream processing），持续计算（continuous computation）以及分布式RPC （DistributedRPC）。
针对这些场景，Storm设计了自己独特的计算模型:图一：Storm Topology1. 如图一所示，Storm计算模型以Topology为单位。
一个Topology是由一系列Spout和Bolt构成的图。
Events stream 会在构成Topology的Spout和Bolt之间流动。
storm原理
Storm原理一、什么是StormStorm是一种开源的、分布式的实时计算系统。
它可以在大规模的集群环境下处理数据流，并提供了可靠的容错机制。
Storm具有高度可伸缩性和可编程性，使用户能够灵活地处理实时数据。
二、Storm的基本概念在深入探讨Storm的原理之前，我们需要先了解一些Storm的基本概念。
1. Topology（拓扑）在Storm中，拓扑（Topology）是指实时计算的一个任务或应用程序。
拓扑由多个组件组成，每个组件负责一部分计算任务。
拓扑中的组件可以是数据源、数据处理器、数据存储器等。
拓扑可以包含多个层次和多个任务，形成一个复杂的计算图。
2. Spout（喷口）Spout是拓扑中的数据源组件，它从外部数据源接收数据，并将数据发送给下游的Bolt组件。
Spout可以从文件、消息队列、Socket等数据源中读取数据，并实时地将数据发送给Bolt进行处理。
3. Bolt（螺栓）Bolt是拓扑中的数据处理组件，它接收Spout发送的数据，并对数据进行处理。
Bolt可以执行各种计算任务，例如过滤、聚合、计数等。
Bolt可以有多个实例，每个实例只处理一部分数据，并可以进行并行计算。
4. Tuple（元组）在Storm中，数据以Tuple的形式在组件之间传递。
Tuple是一个数据结构，可以包含多个字段。
每个Tuple都有一个唯一的ID和标识符，用于在拓扑中进行传递和追踪。
5. Stream（数据流）Stream是由一系列Tuple组成的序列。
在拓扑中，数据流用于将数据在组件之间传递。
每个数据流都有一个唯一的ID和标识符，用于在拓扑中进行传递和追踪。
三、Storm的工作原理Storm的工作原理可以分为两个阶段：拓扑发布和拓扑执行。
1. 拓扑发布拓扑发布是指将编写好的拓扑提交到Storm的集群环境中运行的过程。
在拓扑发布阶段，Storm会将拓扑的代码、配置信息等发布到集群的各个节点上，并启动拓扑的执行。
storm课程设计
storm课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握Storm分布式计算框架的基本原理和应用方法，能够独立完成基于Storm的大数据处理任务。
具体分为以下三个部分：1.知识目标：学生需要了解Storm框架的架构和原理，包括Topology的创建、Bolts和Spouts的使用、acker和fler的设置等。
2.技能目标：学生能够熟练使用Storm进行大数据处理，包括实时数据处理、离线数据处理等。
3.情感态度价值观目标：通过课程的学习，培养学生对大数据处理技术的兴趣，提高学生解决实际问题的能力。
二、教学内容教学内容主要包括Storm框架的介绍、Topology的创建、Bolts和Spouts的使用、acker和fler的设置等。
具体安排如下：1.第一章：Storm框架的介绍，包括其原理和架构。
2.第二章：Topology的创建，介绍如何构建一个基本的数据处理流程。
3.第三章：Bolts和Spouts的使用，讲解如何在Topology中使用Bolts和Spouts进行数据处理。
4.第四章：acker和fler的设置，介绍如何处理Topology中的错误和失败。
5.第五章：实战案例，讲解如何使用Storm进行实时数据处理和离线数据处理。
三、教学方法为了激发学生的学习兴趣和主动性，我们将采用多种教学方法，包括讲授法、讨论法、案例分析法、实验法等。
1.讲授法：用于讲解Storm框架的基本原理和概念。
2.讨论法：用于讨论Topology的创建、Bolts和Spouts的使用等实际问题。
3.案例分析法：通过分析实际案例，使学生掌握Storm的应用方法。
4.实验法：让学生动手实践，完成实际的数据处理任务。
四、教学资源我们将提供丰富的教学资源，包括教材、参考书、多媒体资料、实验设备等，以支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验。
1.教材：选用《Storm实战》作为主要教材，介绍Storm框架的基本原理和应用方法。
storm简介
storm简介实时流计算互联网从诞生的第一时间起，对世界的最大的改变就是让信息能够实时交互，从而大大加速了各个环节的效率。
正因为大家对信息实时响应、实时交互的需求，软件行业除了个人操作系统之外，数据库（更精确的说是关系型数据库）应该是软件行业发展最快、收益最为丰厚的产品了。
记得十年前，很多银行别说实时转账，连实时查询都做不到，但是数据库和高速网络改变了这个情况。
随着互联网的更进一步发展，从Portal信息浏览型到Search信息搜索型到SNS关系交互传递型，以及电子商务、互联网旅游生活产品等将生活中的流通环节在线化。
对效率的要求让大家对于实时性的要求进一步提升，而信息的交互和沟通正在从点对点往信息链甚至信息网的方向发展，这样必然带来数据在各个维度的交叉关联，数据爆炸已不可避免。
因此流式处理加NoSQL产品应运而生，分别解决实时框架和数据大规模存储计算的问题。
早在7、8年前诸如UC伯克利、斯坦福等大学就开始了对流式数据处理的研究，但是由于更多的关注于金融行业的业务场景或者互联网流量监控的业务场景，以及当时互联网数据场景的限制，造成了研究多是基于对传统数据库处理的流式化，对流式框架本身的研究偏少。
目前这样的研究逐渐没有了声音，工业界更多的精力转向了实时数据库。
2010年Yahoo！对S4的开源，2011年twitter对Storm的开源，改变了这个情况。
以前互联网的开发人员在做一个实时应用的时候，除了要关注应用逻辑计算处理本身，还要为了数据的实时流转、交互、分布大伤脑筋。
但是现在情况却大为不同，以Storm为例，开发人员可以快速的搭建一套健壮、易用的实时流处理框架，配合SQL产品或者NoSQL产品或者MapReduce计算平台，就可以低成本的做出很多以前很难想象的实时产品：比如一淘数据部的量子恒道品牌旗下的多个产品就是构建在实时流处理平台上的。
本教程是一本对storm的基础介绍手册，但是我们也希望它不仅仅是一本storm的使用手册，我们会在其中加入更多我们在实际数据生产过程的经验和应用的架构，最后的目的是帮助所有愿意使用实时流处理框架的技术同仁，同时也默默的改变这个世界。
Storm集群下一种基于Topology的任务调度策略
Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用2018，54（7）1引言Storm 作为开源的分布式实时计算系统以其低延迟、高性能、分布式、可扩展、高容错等特性，在海量数据实时处理中得到广泛应用[1]。
而当前稳定版本1.0的Storm [2]，其自带的调度策略虽然为集群的负载均衡带来了一定的效果，但却没有顾及到Topology 的组件任务间存在的逻辑耦合性，因此会造成tuple 经常需要跨节点传输，从而产生大量的网络传输时延。
本文在调度过程中充分考虑组件任务间的逻辑耦合性，从任务调度的层面减小流事件处理过程中产生的网络传输时延，同时兼顾集群负载均衡，提出基于Topology 的调度策略，进一步提升Storm 集群的处理效率。
tuple 在Topology 上的一次处理过程为一个流事件处理过程，流事件的处理时延主要包含tuple 在组件任务上的处理时延和组件任务间的传输时延，本文则以流事件处理时延作为反映集群响应速度的关键指标。
Storm 集群下一种基于Topology 的任务调度策略蒋溢1，2，罗宇豪1，朱恒伟1JIANG Yi 1，2,LUO Yuhao 1,ZHU Hengwei 11.重庆邮电大学计算机科学与技术学院，重庆4000652.重庆市移动互联网数据应用工程技术研究中心，重庆4000651.School of Computer Science and Technology,Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400065,China2.Chongqing Engineering Research Center of Mobile Internet Data Application,Chongqing 400065,ChinaJIANG Yi,LUO Yuhao,ZHU Hengwei.Research of scheduling based on Topology under Storm puter Engineering and Applications,2018,54（7）：84-88.Abstract ：As an open source distributed real-time computing system,Storm has been widely used in the industry.But due to the problem that tuple transmission has cost a considerable latency on cluster network led by the ignorance that compo-nents between Topology may have logical coupling,the default scheduling strategy,an optimized scheduling strategy based on Topology is proposed.The strategy introduces CSP algorithm to equivalently simplify a Topology to a logical process system with clear partial serialization features,and a maximum localization scheduling strategy is implemented based on the logical process system.In addition,the experiments show that the strategy can efficiently reduce the average processing latency of tuples and perform well with stability and reliability.Key words ：Storm;scheduling strategy;communicating sequential processes;Topology;maximum localization摘要：Storm 作为开源的分布式实时计算系统在业界得到了广泛应用，针对Storm 自带调度策略忽略了Topology 组件任务间的逻辑耦合性，从而引起大量tuple 传输产生较大网络时延问题，结合进程代数将Topology 等效简化为具有明显局部可串行化特征的逻辑进程系统模型，并基于该模型采用最大本地化调度策略。
Storm下基于最佳并行度的贪心调度算法
０ 引言
大数据背景下，数据内涵和价值时效性越来越重要，数据 的流式特征也越 来 越 显 著，而 流 式 计 算 的 重 要 性 也 越 来 越 突 出 ［１］。Ｓ４、Ｓｐａｒｋ、Ｓｔｏｒｍ等流 式 计 算 框 架 的 推 出 为 流 式 数 据 实 时处理提供了有效途径。Ｓｔｏｒｍ是个实时的、分布式的以及具 备高容错的分布式实时系统［２］，以其实时性、高效但 Ｓｔｏｒｍ在实际部署应用中［５］，存在诸如 Ｎｉｍｂｕｓ单节点、ｔａｓｋｓ共 享 ｗｏｒｋｅｒ相互干扰、反压机制、集群节点间的网络通信开销大 等问题。其中，高效的调度策略可以有效缓解延迟、吞吐量、负 载均衡等问题，成为提升系统效率的关键。
第 ３６卷第 ４期 ２０１９年 ４月
计算机应用研究 ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ
Ｖｏｌ３６Ｎｏ４ Ａｐｒ．２０１９
Ｓｔｏｒｍ 下基于最佳并行度的贪心调度算法
熊安萍，段杭彪，蒋亚雄
（重庆邮电大学 计算机科学与技术学院，重庆 ４０００６５）
摘 要：开源分布式实时计算框架 Ｓｔｏｒｍ在互联网、金融、电子商务等领域得到了广泛应用。Ｓｔｏｒｍ默认采用轮 询的调度策略，且依赖用户对 ｔｏｐｏｌｏｇｙ任务的并行度配置，当配置不合理时依然会造成 ｔｏｐｏｌｏｇｙ处理时延增大、 吞吐量降低等问题。针对该问题，提出了一种 Ｓｔｏｒｍ下基于最佳并行度的贪心调度算法。调度时先求解 ｔｏｐｏｌｏｇｙ 任务中各组件的最佳并行度，再采用贪心策略进行调度，以最小化节点间的网络通信开销。通过与默认调度算 法、线上调度算法和热边调度算法进行实验比较，结果表明该算法能够有效降低 Ｓｔｏｒｍ处理时延，提高系统吞吐 量和资源利用率。 关键词：实时计算；Ｓｔｏｒｍ；最佳并行度；贪心策略；调度算法 中图分类号：ＴＰ３１１；ＴＰ３０１６ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００１３６９５（２０１９）０４０２４１０６８０４ ｄｏｉ：１０．１９７３４／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１３６９５．２０１７．１１．０７８８
大数据开发实战：Storm流计算开发
⼤数据开发实战：Storm流计算开发 Storm是⼀个分布式、⾼容错、⾼可靠性的实时计算系统，它对于实时计算的意义相当于Hadoop对于批处理的意义。
Hadoop提供了Map和Reduce原语。
同样，Storm也对数据的实时处理提供了简单的 spout和bolt原语。
Storm集群表⾯上看和Hadoop集群⾮常像，但Hadoop上⾯运⾏的是MapReduce的Job，⽽Storm上⾯运⾏的是topology(拓扑)，它们⾮常不⼀样，⽐如⼀个MapReduce的Job最终会结束， ⽽⼀个Storm topology永远运⾏（除⾮显式杀掉它） 1、Storm集群的整体架构 2、Storm关键概念 topology ⼀个事实应⽤程序在Storm中称为⼀个拓扑(topology), Storm中的拓扑类似于Hadoop的MapReduce任务，不同之处是，⼀个MapReduce任务总会运⾏完成，⽽拓扑如果不显式结束则⼀直运⾏。
⼀个Storm拓扑⼀般由⼀个或者多个spout（负责发送消息）以及⼀个或者多个bol（负责处理消息）做组成。
tuple Storm处理的基本消息单元为tuple(元组)，Tuple是⼀个明明值列表，元组中的字段可以是任何类型的对象。
Storm⽤元组作为其数据模型，元组⽀持所有基本类型、字符串和字节数组作为字段值， 只要实现类型的序列化接⼝，就可以使⽤该类型的对象。
元组是⼀个值的列表。
流 流(Stream)在Storm中是⼀个核⼼抽象概念。
⼀个流是由⽆数个元组序列构成，这些元组并⾏、分布式的被创建和执⾏。
在stream的许多元组中，Streams被定义为以Fields区域命名的⼀种模式。
默认情况下，元组⽀持：Integers,longs,shorts,bytes,strings,doubles,floats,booleans,and byte arrays. 每⼀个Stream在声明的时候都会赋予⼀个id,单个Stream--spouts和bolts,可以使⽤OutputFieldsDeclarer的convenience⽅法声明⼀个stream.⽽不⽤指定⼀个id,但是这种⽅法会给⼀个模式的id: default。
面向Storm的数据流编程模型与编译优化方法研究
面向Storm的数据流编程模型与编译优化方法研究杨秋吉;于俊清;莫斌生;何云峰【期刊名称】《计算机工程与科学》【年(卷),期】2016(38)12【摘要】数据流编程模型将程序的计算与通信分离,暴露了应用程序潜在的并行性并简化了编程难度.分布式计算框架利用廉价PC构建多核集群解决了大规模并行计算问题,但多核集群层次性存储结构和处理单元对数据流程序的性能提出了新的挑战.针对数据流程序在分布式架构下所面临的问题,设计并实现了数据流编程模型和分布式计算框架的结合——在COStream的基础上提出了面向Storm的编译优化框架.框架包括两个模块:面向Storm的层次性任务划分与调度,以及面向Storm 的层次性软件流水与代码生成.层次性任务划分利用Storm的任务调度机制将程序所有子任务分配到Storm集群节点内的多核上.层次性软件流水与代码生成将子任务构造成集群节点间的软件流水和节点内多核间的软件流水,并生成相应的目标代码.实验以多核集群为目标平台,在集群上搭建Storm分布式架构,选取数字媒体处理领域典型程序作为测试程序,对面向Storm的编译优化后的程序进行实验分析.实验结果表明了结合方法的有效性.【总页数】10页(P2409-2418)【作者】杨秋吉;于俊清;莫斌生;何云峰【作者单位】华中科技大学网络与计算中心,湖北武汉430074;华中科技大学网络与计算中心,湖北武汉430074;华中科技大学网络与计算中心,湖北武汉430074;华中科技大学网络与计算中心,湖北武汉430074【正文语种】中文【中图分类】TP311.52【相关文献】1.面向图形化编程的事件触发并发数据流模型 [J], 王瑞荣;汪乐宇2.监督学习模型指导的函数级编译优化参数选择方法研究 [J], 刘慧;赵荣彩;王琦3.COStream:一种面向数据流的编程语言和编译器实现 [J], 张维维;魏海涛;于俊清;李鹤;黎昊;杨秋吉4.面向大数据处理的数据流编程模型和工具综述 [J], 邹骁锋;阳王东;容学成;李肯立;李克勤5.面向大数据处理的数据流编程模型和工具综述 [J], 邹骁锋;阳王东;容学成;李肯立;李克勤因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于Storm的分布式实时信号处理系统
基于Storm的分布式实时信号处理系统周明阳;闫超;郭良浩;徐鹏;任岁玲【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2017(037)0z1【摘要】Concerning the disadvantages of conventional signal processing system based on Digital Signal Processor (DSP) like low stability,low expansibility and tight coupling of software and hardware,a new kind of signal processing system based on steaming real-time signal processing system Storm was proposed.Without using DSP,the new system used generalpurpose processor and Storm for data transmission and processing.Array signal processing algorithms were modularized and distributed on the topology of Storm.A test on the system using conventional beamforming algorithm was conducted.In the test,it took 59.13 ms and 5.27 ms respectively to do Fourier transformation and beamforming when the situation that one computing node failed was simulated,the system still successfully finished the tasks.The results and the analyses show that the new system meets the requirements of underwater acoustic signal processing system and it has a good performance of stability,expansibility and reusability.%针对传统基于数字信号处理器(DSP)的实时信号处理系统存在的编程复杂、硬软件耦合紧、可靠性和扩展性差等问题,提出了一种基于大数据流式实时处理系统Storm的新型信号处理机架构.该架构利用通用处理器和Storm系统替代DSP处理器和其相应的数据流程序框架,对阵列信号处理算法进行模块化分解,并揉入Storm拓扑中,由Storm通用处理器集群完成数据的传输和处理.利用常规波束形成算法对新型系统进行测试,其对一拍数据进行傅里叶变换与波束形成计算的时间分别为59.13 ms和5.27 ms,远小于两个数据节拍之间的时间间隔.利用人工去除节点来模拟节点失效,系统能够进行自我修复并继续运行.结果与分析表明新型架构完全能够满足水声阵列信号处理系统对实时性的要求,且可靠性高、可扩展性与程序可复用性好.【总页数】4页(P68-71)【作者】周明阳;闫超;郭良浩;徐鹏;任岁玲【作者单位】声场声信息国家重点实验室(中国科学院声学研究所),北京100190;中国科学院大学电子电气与通信工程学院,北京100049;声场声信息国家重点实验室(中国科学院声学研究所),北京100190;声场声信息国家重点实验室(中国科学院声学研究所),北京100190;声场声信息国家重点实验室(中国科学院声学研究所),北京100190;中国科学院大学电子电气与通信工程学院,北京100049;声场声信息国家重点实验室(中国科学院声学研究所),北京100190【正文语种】中文【中图分类】TP338.8【相关文献】1.基于Storm框架结构的分布式实时日志分析系统的设计研究 [J], 赵阳;王春喜;2.分布式实时流数据聚类算法及其基于Storm的实现 [J], 马可;李玲娟3.分布式实时日志密度数据流聚类算法及其基于Storm的实现 [J], 张辉;王成龙;王伟4.基于Storm框架结构的分布式实时日志分析系统的设计研究 [J], 赵阳;王春喜5.基于Storm的分布式实时数据流密度聚类算法 [J], 牛丽媛;张桂芸因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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图１ Ｓ ｔ ｏ ｒ ｍ Ｔ ｏ ｐ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ
分， 一个组件处理完 自己的工作 即提交给下一个组件 ， 直至整个任务处理完成 。整个任务实现的过程可以用图 １
的Ｔ ｏ ｏｌ ｐ ｏ ｇ ｙ 来表示 。这种模型的一个突出特点 ： 数据源可 以静态可 以动态 ， 动态环境 中它的表现更能体现出它 的优势。一方面 ， 这种模型采用消息传递方式交互数据 ， 数据量相 比于从磁盘获取要小 ， 动态环境中， 数据量动态
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ３ ． ０ ９ ． ２ ３
基金项 目： 四川省青年科学基金 资助项 目（ ０ ９ ｚ Ｑ ０ ２ ６ — ０ ６ ８ ）
成
都
信
息
工 程
学
院
文章编号 ：１ ６ ７ １ ． １ ７ ４ ２ （ ２ ０ １ ４ ｌ ０ １ ． ０ ０ ４ ７ — ０ ５
一
种基 于 Ｓ ｔ ｏ ｒ ｍ 编 程 模 型 的迭 代 Ｔ ｏ ｐ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ方 案
杜政 颉 ， 王 鹏 ， 黄 焱２ 一， 郎福通
（ １ ． 成都信息工程学院软件工程 学院并行计算实验室 ， 四川 成都 ６ １ ０ ２ ２ ５ ； ２ ． 中国科学院成都计算机应用研 究所 ， 四川 成都 ６ １ ０ ０ ４ １ ； ３ ． 中国科 学院大学， 北京 １ ０ ０ ０ ４ ９ ）
摘要： 为解决 Ｓ ｔ ｏ ｒ ｍ 编 程模 型无法 处 理 具有 迭代 结 构 的应 用程 序 的 问题 ， 从 迭代 结 构程 序 的特 点 出发 ， 在 Ｓ ｔ ｏ ｍ 编程模 型的基础上通过增加 Ｒｅ ｒ ｃ ｅ ｉ ｖ ｅ ｒ 、 Ｉ Ｂ ｏ ｌ ｔ 、 Ｃ ｈ ｅ ｃ ｋ ｅ ｒ 组件组 建迭代 Ｔ ｏ ｐ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， 设计 了一 种可 以处 理迭代 结构 的编程模型 ， 分析 了这种模型实现原理 ， 对这种模型 的新 增组 件和其 对应 的应用程 序接 口进行介 绍 和分 析 ， 同时 ， 在Ｓ ｔ ｏ ｒ ｍ系统架构基础上设计 了一种迭代 Ｔ ｏ ｏｌ ｐ ｏ ｇ ｙ的实现方案 ， 描述 了这种实现方式下解决具 有迭代结 构程序 的 具体过程 ， 最后使用这种模型模拟实 现 Ｋ－ Ｍｅ ａ ｎ ｓ 算法 ， 实例论证这种迭代模 型的可行性 。
第２ ９ 卷第 １ 期
２ ０ １ ４年 ２月
成
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信
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工
程
学
院 学
报
Ｖ＿ ０ １ ． ２ ９ Ｎｏ． １
Ｆｅ ｂ．２ ０１ ４
Ｊ ＯＵＲＮ ＡＬ ＯＦ Ｃ ＨＥ ＮＧＤ Ｕ ＵＮＩ ＶＥ Ｒ Ｓ Ｉ ＴＹ ＯＦ Ｉ ＮＦ ＯＲ ＭＡＴＩ ＯＮ ＴＥ Ｃ ＨＮ ＯＬ ＯＧＹ
型 实现 了 Ｋ—Ｍｅ ａ ｎ ｓ 算法 ， 实例 论证 这种 迭代 模 型 的可行性 。
１ 问题 描 述
１ ． １ Ｓ ｔ ｏ ｒ ｍ 编 程模 型思 想
Ｓ ｔ ｏ ｍ 编程模型原理［ ｒ ４ ］ ： 一般任务都可以用流水线作业方式表现 出来 ， 其 中的组件就相当于流水作业 中的一个工人 ， 不 同的组件负责任务 中不 同的部
关 键 词： 大数 据 ； Ｓ ｔ ｏ ｍ ； ｒ 迭代 ； 拓 扑 文献标志码 ： Ａ 中图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ １ １ ． １
Ｏ 引 言
大数据处理分为两类模式 ， 一类是批处理模式 ， 数据源为静态 ； 一类是流处理模式 ， 数据源为动态。批处理模 式系统有 Ｈ ａ ｄ ｏ ｏ ｐ 、 Ｓ ｐ ａ ｒ ｋ 、 Ｄ ｉ ｓ ｃ ｏ 、 Ｈ Ｐ Ｃ Ｃ等 ， 流处理模式 系统来 自 Ｔ ｗ ｉ ｔ ｔ ｅ ｒ 的Ｓ ｔ ｏ ｒ ｍ 和来 自 Ｙ ａ ｈ ｏ ｏ的 Ｓ ４系统…。
Ｍａ ｐ Ｒｅ ｄ ｕ ｅ ｅ 提 出一种 迭代 Ｍａ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｅ ｅ 。文献 ［ ２ ］ 提 出一 种 名 为 Ｔ ｗｉ ｓ ｔ ｅ ｒ 的迭 代 Ｍａ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ 处理方案 ， 文献［ ３ ］ 提
出一 种 名为 Ｈａ Ｌ ｏ ｐ的 Ｍａ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｅ ｅ迭代 方案 。
Ｓ ｔ ｏ ｒ ｍ 是一 款应 用 于实 时流处 理 领域 的大 数据 处 理 工具 。在 Ｓ ｔ ｏ ｒ ｍ 中， Ｎａ ｔ ｈ ａ ｎ Ｍａ ｒ 提 出 一种 新 的并 行 编程
模型 Ｔ ｏ ｏｌ ｐ ｏ ｇ ｙ 。这种模型改进了 Ｍａ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ 需要存储 中间数据这一繁琐过程Ｌ ２ Ｊ ， 采用类似于流水线作业方式 的 任务分解模型 ， 侧重于处理动态数据源的任务 ， 实时性更强。Ｓ ｔ ｏ ｍ 编程模 型与 Ｍａ ｒ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ 一样 ， 并没有考虑这 种迭代结构应用程序 的实现过程。对于这一缺陷， 还没有人提 出一种改进方案 。因此 ， 文中基 于这种 Ｔ ｏ ｏｌ ｐ ｏ ｇ ｙ 编程模型， 通过增加组件 Ｒ ｅ ｃ ｅ ｉ ｖ ｅ ｒ 、 Ｉ Ｂ ｏ ｌ ｔ 、 Ｃ ｈ ｅ ｃ ｋ ｅ ｒ 组建迭代 Ｔ ｏ ｏｌ ｐ ｏ ｇ ｙ ， 设计了一种新 的可以解决迭代结构应用程
Ｍａ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ 是 Ｈａ ｄ ｏｐ中被广 泛应 用 的一种 大数 据处 理模 型 ， 侧 重 于批 处理 ， Ｔ ｏ ｐ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ是 来 自于 Ｓ ｔ ｏ ｍ 系 统 中 的 ｒ
一
种编 程模 型 ， 侧 重 于流 处理 。
Ｍａ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ 无法解决 具 有迭 代结 构 的应 用程 序 ， 迭代 结 构程 序 在实 际 应用 中很普 遍 ， 因此 ， 有 人基 于
序Ｔ ｏ ｏｌ ｐ ｏ ｇ ｙ 模型 ， 并对 这 种模 型绍 和 分析 ， 在Ｓ ｔ ｏ ｍ 系 统架 构 基 础 上设 计 ｒ
了一种迭代 Ｔ ｏ ｏｌ ｐ ｏ ｇ ｙ 的实现方案 ， 描述了在这种实现方式下解决具有迭代结构程序 的具体过程 ， 并使用这种模