分布式实时计算系统Storm
后端开发知识：后端开发中的数据流和实时计算
后端开发知识：后端开发中的数据流和实时计算随着互联网时代的到来，人们对于数据的需求变得越来越复杂，而后端开发在这场大数据浪潮中扮演着至关重要的角色。
数据流和实时计算已经成为当今后端开发领域中最重要的概念之一。
本文将针对这两个概念进行详细介绍，同时探讨它们在现代后端开发中的应用。
一、数据流数据流是指一种数据传输形式，它代表着数据一直在流动、不断变化。
在后端开发中，数据流可以被分为两大类：静态数据流和动态数据流。
静态数据流：指一类持续的数据流，它们的数据集在任何特定时间点上都没有任何变化。
比如一个固定的数据集或者是静态资源文件。
在这种情况下，数据流的主要作用是提供一个可靠的数据源给后端应用程序进行操作。
动态数据流：指一类数据流，它们的数据集在时间上是动态变化的。
比如网络传输的流量、用户提交的表单数据等。
数据在这种情况下，可能随着时间的推移而变化，而这些变化是随时发生的。
在这种情况下，数据流的主要需求是实现对数据进行实时监控，追踪和响应。
为了满足后端开发中不同需求的数据流，后端开发人员通常会使用不同的技术和解决方案，下面介绍几个常见的数据流技术：1. RESTful API:基于HTTP协议的RESTful API是一种简单且广泛使用的数据流技术，它支持不同语言和平台之间的数据交换。
通过建立RESTful API，可以轻松地使用HTTP协议传送和接收数据。
2. WebSocket:基于WebSocket协议的数据流技术是一种支持全双工通讯的技术。
与单向的HTTP请求不同，WebSocket支持客户端和服务器之间的双向通讯，这使得它成为一种理想的数据流技术。
3. MQTT: MQTT是一种轻量级的消息协议，它被广泛应用于物联网领域。
在MQTT中，客户端和服务器之间可以建立一种基于发布/订阅模型的通讯方式。
客户端可以订阅某个主题（Topic），当某个消息发布到该主题上时，所有订阅该主题的客户端都会收到该消息。
dstorm原理
dstorm原理
DSTORM（Distributed Storm System）是一种分布式实时计算系统，
它允许用户在多个计算节点上运行多个并行任务，并且能够有效地处
理大量数据流。
DSTORM 的原理主要包括以下几个方面：
1. 分布式架构：DSTORM 是一个分布式系统，它可以将计算任务分布
在多个计算节点上，从而提高计算能力和可扩展性。
DSTORM 使用Apache Zookeeper 或类似工具来协调和管理各个节点的状态和任务分配。
2. 流处理：DSTORM 是一种流处理平台，它能够实时处理大量数据流。
与传统的批量处理系统不同，DSTORM 允许数据在进入系统时直接被处理，而不需要将数据存储在本地或远程存储系统中的批量数据集。
3. 容错和恢复：DSTORM 提供了强大的容错和恢复功能，以确保系统
的高可用性和可靠性。
当一个节点出现故障时，DSTORM 可以自动重新
分配任务到其他健康的节点，从而保持系统的正常运行。
此外，DSTORM 还提供了快照恢复功能，以便在系统发生故障时能够快速恢复
到之前的状态。
4. 模块化设计：DSTORM 采用模块化设计，将不同的功能划分为不同
的模块，并允许用户根据需要选择和组合不同的模块。
这种设计使得DSTORM 更加灵活和可定制，能够适应不同的应用场景和需求。
总之，DSTORM 的原理是基于分布式架构、流处理、容错和恢复以及模
块化设计，旨在提供一种高效、可靠、可扩展的实时计算平台，适用
于各种大规模数据流处理应用场景。
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 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。
w3cschool-Storm入门教程
w3cschool-Storm⼊门教程1.什么是stormStorm是Twitter开源的分布式实时⼤数据处理框架，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。
按照storm作者的说法，Storm对于实时计算的意义类似于Hadoop对于批处理的意义。
Hadoop提供了map、reduce原语，使我们的批处理程序变得简单和⾼效。
同样，Storm也为实时计算提供了⼀些简单⾼效的原语，⽽且Storm的Trident是基于Storm原语更⾼级的抽象框架，类似于基于Hadoop的Pig框架，让开发更加便利和⾼效。
2.storm应⽤场景推荐系统（实时推荐，根据下单或加⼊购物车推荐相关商品）、⾦融系统、预警系统、⽹站统计（实时销量、流量统计，如淘宝双11效果图）、交通路况实时系统等等。
3.storm的⼀些特性1.适⽤场景⼴泛： storm可以实时处理消息和更新DB，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，即DRPC），storm的这些基础API可以满⾜⼤量的场景。
2. 可伸缩性⾼: Storm的可伸缩性可以让storm每秒可以处理的消息量达到很⾼。
扩展⼀个实时计算任务，你所需要做的就是加机器并且提⾼这个计算任务的并⾏度。
Storm使⽤ZooKeeper来协调集群内的各种配置使得Storm的集群可以很容易的扩展。
3. 保证⽆数据丢失：实时系统必须保证所有的数据被成功的处理。
那些会丢失数据的系统的适⽤场景⾮常窄，⽽storm保证每⼀条消息都会被处理，这⼀点和S4相⽐有巨⼤的反差。
4. 异常健壮： storm集群⾮常容易管理，轮流重启节点不影响应⽤。
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。
分布式实时(流)计算框架
MZ案例介02—GN平台采集
从2个GN平台采集Gn原始数据， 将原始数据的文档合并，上限 为50个文档。每个文档的大小 约为200MB，合并后的文档上 限为10GB。合并后的文档上传 至HDFS平台。 上传的HDFS目录分别是 /tmp/gn/1和 /tmp/gn/2， 再 根据上传的时间点建立新的目 录.
RDMS
整个数据处理流程包括四部分: 第一部分是数据接入层，该部分从前端业务系统获取数据； 第二部分是最重要的storm实时处理部分，数据从接入层接入，经过实时处理后传入 数据落地层； 第三部分为数据落地层，该部分指定了数据的落地方式； 第四部分元数据管理器。
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Storm实时计算业务接口
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Storm实时计算具体业务需求
(1) 条件过滤
这是Storm最基本的处理方式，对符合条件的数据进行实时过滤，将符合条件的数据保存下来，
这种实时查询的业务需求在实际应用中是很常见的。
(2) 中间计算
我们需要改变数据中某一个字段（例如是数值），我们需要利用一个中间值经过计算（值比 较、求和、求平均等等）后改变该值，然后将数据重新输出。
(3) 求TopN
相信大家对TopN类的业务需求也是比较熟悉的，在规定时间窗口内，统计数据出现的TopN， 该类处理在购物及电商业务需求中，比较常见。
(4) 推荐系统
正如我架构图中画的那样，有时候在实时处理时会从mysql及hadoop中获取数据库中的信息， 例如在电影推荐系统中，传入数据为用户当前点播电影信息，从数据库中获取的是该用户之前的 一些点播电影信息统计，例如点播最多的电影类型、最近点播的电影类型，及其社交关系中点播
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MediationZone--集中控制，分布执行
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。
storm的5个主要术语
Storm的5个主要术语1. Topology（拓扑）在Storm中，Topology（拓扑）是指一个分布式计算任务的计算网络结构。
它定义了数据流如何在各个组件之间流动，并规定了每个组件的处理逻辑。
拓扑由Spouts和Bolts组成，Spouts用于数据源输入，而Bolts用于数据处理和转换。
拓扑中的每个组件都可以并行执行，这使得Storm能够实现高效的分布式计算。
拓扑还可以通过设置任务的并行度来控制整个计算任务的性能和可伸缩性。
2. Spout（喷口）Spout（喷口）是Storm中用于读取数据源的组件。
它负责从外部数据源获取数据，并将其发送给Bolts进行进一步处理。
Spout可以从多种数据源中读取数据，例如消息队列、数据库、文件系统等。
Spout通常是一个无状态的组件，它不会对接收到的数据进行任何处理或转换。
它只是简单地将数据发送给下游的Bolts进行处理。
Spout还可以设置可靠性机制，以确保即使在失败或崩溃时也不会丢失任何数据。
3. Bolt（螺栓）Bolt（螺栓）是Storm中用于处理和转换数据的组件。
它接收来自Spouts的数据，并根据预定义的逻辑进行处理，然后将处理结果发送给下游的Bolts或外部系统。
Bolt可以执行各种任务，例如过滤、转换、聚合和存储数据。
它还可以与其他Bolts进行交互，以实现更复杂的计算逻辑。
Bolt也可以设置可靠性机制，以确保处理结果的完整性和一致性。
4. Stream（数据流）Stream（数据流）是Storm中用于在拓扑中传输数据的抽象概念。
它代表了一连串有序的数据元素，这些数据元素从Spouts流向Bolts，并在各个组件之间进行传递和处理。
数据流可以分为多个分支，并且可以通过设置字段分组来控制数据在拓扑中的路由和分发方式。
每个Bolt都可以定义自己感兴趣的字段，并根据这些字段对接收到的数据进行分组。
Storm使用高效的消息传递机制来实现可靠和低延迟的数据流传输，这使得它非常适合处理大规模实时计算任务。
《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成像原理
storm成像原理Storm是一个开源的分布式实时计算系统，最初由Twitter开发。
它被设计用于处理大规模的流式数据，并以其高吞吐量、低延迟和可扩展性而闻名。
Storm的成像原理是基于流式数据处理的。
在传统的批处理系统中，数据是按照批次进行处理的，而流式数据则是实时产生的，需要即时处理。
Storm采用了一种称为“拓扑”的抽象模型来处理流式数据。
拓扑是由多个组件组成的有向图，每个组件可以是数据源、数据处理器或数据存储器。
在Storm中，数据通过一个叫做“流”的概念进行传递。
流是一系列无限的元组，每个元组包含一个或多个字段。
拓扑中的每个组件都可以接收和发送流，通过定义输入和输出流来实现数据的传递。
每个组件可以进行各种数据处理操作，例如过滤、转换、聚合等。
Storm的成像原理可以类比为一个水流的过程。
数据源相当于水的源头，数据处理器相当于水流经过的各个加工设备，数据存储器相当于最终的目的地。
数据源将数据源源不断地产生，并通过流的方式传递给数据处理器。
数据处理器对数据进行加工处理，然后将处理结果发送给下一个组件。
最后，数据存储器将处理结果保存下来，供后续使用。
为了实现高吞吐量和低延迟，Storm采用了分布式架构。
拓扑可以在多台机器上运行，每个组件可以分布在不同的机器上。
这样可以利用集群的计算能力来并行处理数据，并且通过数据的分片和复制来实现容错性。
Storm还提供了动态的负载均衡和故障恢复机制，保证系统的稳定性和可靠性。
除了高吞吐量和低延迟，Storm还具有良好的可扩展性。
拓扑可以根据需要进行水平扩展，增加机器和组件的数量来处理更多的数据。
Storm还支持动态的调优和配置，可以根据实际情况进行参数的调整，以达到最佳的性能和资源利用率。
Storm的成像原理是基于流式数据处理的分布式实时计算系统。
它通过拓扑的方式将数据源、数据处理器和数据存储器连接起来，实现数据的实时处理和分布式计算。
通过高吞吐量、低延迟和可扩展性，Storm在处理大规模流式数据方面具有重要的应用价值。
storm集群的常见操作指令
storm集群的常见操作指令Storm是一个分布式实时计算系统，用于处理大规模实时数据流。
以下是Storm 集群的常见操作指令：1. 启动Storm集群使用以下命令来启动Storm集群：```storm nimbusstorm supervisorstorm ui```其中，storm nimbus命令用于启动Nimbus节点，storm supervisor命令用于启动Supervisor节点，storm ui命令用于启动Storm UI。
2. 创建拓扑要创建Storm拓扑，您需要使用Storm的Java API编写代码。
在编写代码之后，可以使用以下命令将拓扑提交到Storm集群：```storm jar topology.jar com.example.TopologyName arg1 arg2```其中，topology.jar是包含拓扑代码的JAR文件，com.example.TopologyName是拓扑类的名称，arg1和arg2是可选参数。
3. 停止拓扑使用以下命令停止Storm拓扑：```storm kill topologyName```其中，topologyName是要停止的拓扑的名称。
4. 查看拓扑状态要查看Storm拓扑的状态，可以使用以下命令：storm list```该命令将显示当前正在运行的拓扑及其状态。
5. 监控拓扑可以使用Storm UI来监控Storm拓扑。
启动Storm UI后，您可以通过Web 界面查看拓扑的状态、任务、组件等信息。
6. 调试拓扑如果拓扑出现问题，可以使用以下命令来调试拓扑：```storm log -f worker-log-file```其中，worker-log-file是工作节点日志文件的路径。
以上是Storm集群的常见操作指令，使用这些指令可以轻松管理Storm集群和拓扑。
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的用法和搭配
storm的用法和搭配Storm 是一个开源的、分布式的实时计算系统，具有高容错性、可伸缩性和低延迟的特点。
它在处理大规模数据流的实时计算任务中得到了广泛应用。
本文将介绍 Storm 的用法和搭配，包括 Storm 的基本概念、组件及其相互关系，并阐述Storm 与其他相关技术的结合。
一、Storm 简介与基本概念1.1 Storm 简介Storm 是一个开源分布式实时大数据处理框架，由 Twitter 公司开发并于 2011年开源发布。
它是一种高度可靠且可伸缩的实时流处理系统，可以在大规模数据集上执行复杂计算任务。
1.2 Storm 组成部分Storm 主要由以下几个组件组成：- Nimbus：负责资源分配和任务调度，是整个 Storm 集群的主节点。
- Supervisor：运行在集群工作节点上，负责启动和监控工作进程（Worker），并向 Nimbus 汇报状态信息。
- ZooKeeper：提供协调服务，用于管理Nimbus 和Supervisor 节点之间的通信。
- Topology：描述 Storm 的计算任务模型，包含多个 Spout 和 Bolt 组件构成的有向无环图。
二、Storm 的使用方法2.1 创建 Topology创建一个 Storm Topology 需要以下步骤：- 定义 Spout：Spout 是数据源，可以从消息队列、日志文件等地方获取实时数据流并发送给下游的 Bolt。
通常，你需要实现一个自定义的 Spout 类来满足应用的需求。
- 定义 Bolt：Bolt 是对接收到的数据流进行处理和转换的组件。
在 Bolt 中，你可以执行计算、过滤和聚合等操作，并将处理后的结果发送给其他 Bolt 或外部存储系统。
- 连接 Spout 和 Bolt：通过指定 Spout 和 Bolt 之间的连接关系，形成有向无环图。
2.2 配置 Topology在创建 Topology 时，还需要进行相关配置。
storm 知识点
Storm 知识点Storm 是一款开源的分布式实时计算系统，它能够处理海量的实时数据，并以高效、可靠的方式进行大规模的实时数据处理。
本文将从基础概念、架构、使用场景和案例等方面逐步介绍 Storm 的知识点。
1. Storm 简介Storm 是由 Twitter 公司开发并开源的一款分布式实时计算系统，它提供了高性能的数据流处理能力。
Storm 的设计目标是处理实时数据流，并能够保证数据的低延迟和高可靠性。
2. Storm 架构Storm 的架构中包含以下几个核心组件：2.1 NimbusNimbus 是 Storm 集群的主节点，它负责协调集群中的各个组件，并进行任务的分配和调度。
Nimbus 还负责监控集群的状态，并处理故障恢复等操作。
2.2 SupervisorSupervisor 是 Storm 集群的工作节点，它负责运行实际的计算任务，并按照Nimbus 的指示进行数据的处理和传输。
每个 Supervisor 节点可以运行多个Worker 进程，每个 Worker 进程负责一个具体的计算任务。
2.3 TopologyTopology 是 Storm 中的一个概念，它表示实际的数据处理流程。
Topology 中包含了 Spout 和 Bolt 两种组件，Spout 负责数据的输入，Bolt 负责对输入数据进行处理和转换。
2.4 ZooKeeperZooKeeper 是一个分布式协调服务，Storm 使用 ZooKeeper 来管理集群中的各个组件。
ZooKeeper 负责维护集群的状态信息，并提供分布式锁等功能，用于实现Storm 的高可靠性和容错能力。
3. Storm 使用场景Storm 在实时数据处理领域有着广泛的应用场景，以下是一些常见的使用场景：3.1 实时数据分析Storm 可以对实时数据进行分析和处理，帮助企业快速了解和响应数据的变化。
例如，可以利用 Storm 进行实时的用户行为分析，及时发现用户的偏好和趋势，并根据分析结果做出相应的调整。
storm 面试题
storm 面试题Storm面试题Storm是一款开源的分布式实时计算系统，能够处理高容量的流式数据。
面试中可能会涉及到与Storm相关的问题，下面将针对这些问题进行详细讨论。
1. Storm的定义和特点Storm是由Twitter开发的分布式实时计算系统，它能够处理大容量的流数据，并能够在秒级别内生成可靠的结果。
与传统的批处理系统相比，Storm具有以下特点：- 低延迟：Storm以毫秒级的速度处理数据，是一种实时、低延迟的计算系统。
- 可扩展性：Storm可以在大规模集群中进行部署，能够处理海量数据并达到较高的吞吐量。
- 容错性：Storm具备容错机制，能够自动处理节点故障，并保证系统的可用性和数据的完整性。
- 兼容性：Storm可以与其他开源组件进行集成，如Kafka、Hadoop等，提供更强大的功能。
2. Storm的架构和组件Storm的架构分为Master节点和Worker节点，其中Master节点负责监控和协调整个系统的运行，Worker节点则负责实际的数据处理。
Storm包含以下核心组件：- Nimbus：Nimbus是Storm的Master节点，负责分配拓扑（Topology）的任务给Worker节点，并监控整个集群的运行状态。
- Supervisor：Supervisor是Worker节点的守护进程，负责运行和监控Worker进程，并与Nimbus保持心跳连接。
- Worker：Worker是Storm的工作进程，负责具体的数据处理任务，每个Worker在物理机上运行一个或多个Executor线程。
- ZooKeeper：Storm使用ZooKeeper来管理集群中各个节点的状态信息，保证系统的高可用性和一致性。
- Topology：Topology是Storm中任务的逻辑表示，由Spout和Bolt组成。
Spout负责产生数据流，Bolt负责对数据流进行处理和转换。
3. Storm的数据模型和流处理Storm采用了Tuple数据模型来表示数据流，并通过Spout和Bolt进行处理。
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。
flink vs storm 原理
Flink vs Storm 原理比较1. 引言Flink和Storm是当前流式计算领域最受欢迎的两个开源框架。
它们都提供了高效、可扩展的流处理能力，但在实现原理和设计理念上有一些区别。
本文将对两者进行详细比较，以便更好地理解它们的原理和特点。
2. FlinkFlink是一个分布式流处理框架，旨在提供高吞吐量、低延迟的实时数据处理。
它的核心原理是基于事件时间（Event Time）的流处理模型。
2.1 流处理模型Flink的流处理模型基于有向无环图（DAG），将数据流划分为无限的事件流，将操作（算子）应用于这些事件流上。
流处理任务由一系列算子组成，每个算子接收输入事件流，经过处理后产生输出事件流。
这种模型可以实现端到端的一致性，即每个算子都能处理事件流的每个事件，保证了数据的完整性和一致性。
2.2 事件时间处理Flink的一个重要特性是对事件时间的支持。
事件时间是事件实际发生的时间，与数据产生的时间和处理的时间无关。
Flink使用事件时间来解决数据乱序、延迟等问题，并提供了一套机制来处理乱序事件流。
Flink通过水位线（Watermark）来处理乱序事件。
水位线是一种逻辑时钟，用于衡量事件时间的进展。
Flink根据水位线来判断是否可以触发窗口操作，以及何时可以将窗口中的结果输出。
2.3 状态管理Flink使用状态（State）来维护处理过程中的中间结果。
状态可以是键值对、列表、计数器等形式。
Flink提供了多种状态管理机制，包括内存状态、文件系统状态、RocksDB状态等。
Flink的状态管理机制允许在故障恢复时保持一致性。
当任务失败或发生重启时，Flink可以从检查点（Checkpoint）中恢复状态，并继续处理数据。
3. StormStorm是一个分布式实时计算系统，用于处理大规模实时数据流。
它的核心原理是基于元组（Tuple）的流处理模型。
3.1 流处理模型Storm的流处理模型是一个有向无环图，由一系列的Spout和Bolt组成。
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Storm简介
Storm主要特点
– – – – – 编程模型简单。Storm降低了进行实时处理的复杂度 可扩展。计算是在多个线程、进程和服务器之间并行进行的 高可靠性。可保证每个消息至少能得到一次完整处理 高容错性。Storm会管理工作进程和节点的故障 支持多种编程语言。默认支持 Clojure 、 Java 、 Ruby 和 Python 。其它语言秩序实现一个简单的Storm通信协议即可 – 支持本地模式。可在处理过程中完全模拟Storm集群 – 高效。系统的设计保证了消息能得到快速处理
Storm简单应用—统计单词出现频率
具体实现
– 设计RaceSentenceSpout类
• Storm的Spout一般均实现了IRichSpout接口。其中open方法主要功能是 拓扑开始时的启动工作，nextTuple方法声明了Spout发送到下一级Bolt
的输出数据
public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) { _collector = collector; ……
Storm主要适用场景
– 信息流处理
• 可用来实时处理源源不断流进来的数据，处理后将结果写入存储中。
如互联网的数据实时监控、微博热门话题发送到浏览器中等
– 分布式RPC
• 由于 Storm的处理组件是分布式的，而且处理延迟极低，所以可作为 一个通用的分布式 rpc框架来使用。当然，其实我们的搜索引擎本身 也是一个分布式rpc系统。
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Storm简单应用—统计单词出现频率
提交运行
– 将设计的拓扑打包，并提交到Storm集群上运行，下图是在本 机上模拟集群的试跑拓扑图和结果
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• Storm的Bolt一般均实现了IBasicBolt或IRichBolt接口。其中execute方法 实现具体的逻辑功能，declaredOutputFields方法声明了Bolt输出元祖
的架构
public void execute(Tuple tuple,BasicOutputCollector collector){ String sentence = tuple.getString(0); for(String word:sentence.split(“ ”)){ //通过空格来划分单词 collector.emit(new Values(word)); } } public void declaredOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer){ declarer.declare(new Fields(“word”)); //给输出的word变量命名 }
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Storm简介
Topology图
– 上 图 由 水 龙 头 和 闪 电 组 成 的 拓 扑 图 即 为 一 个 Storm 应 用 (Topology)，拓扑提交到集群执行。
• Spout 代表输入的数据源，这个数据源可以是任意的 ，如 kafaka 、 MetaQ、DB等。Storm从这个数据源中不断地读取数据，然后发送到 下游的Bolt中进行处理。 • Bolt代表处理逻辑， Bolt收到消息后，执行用户的业务逻辑。处理完 以后，既可以将处理后的消息继续发送到下游的Bolt ，也可直接结束
目录
Storm简介 Storm主要构成
Storm简单应用—统计单词出现频率
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Storm简介
产生背景
– 伴随着信息科技日新月异的发展，信息呈现出爆发式的膨胀 ，人们获取信息的途径也更加多样、更加便捷，同时对于信 息的时效性要求也越来越高。
实时计算
– 实时计算一般针对海量数据进行，要求是秒级。主要应用场 景有两种：
} public void nextTuple() { …… _collector.emit(new Values(sentence)); //Values类是一个链式存储结构 }
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Storm简单应用—统计单词出现频率
具体实现
– 设计SplitSentenceBolt类
[“jumped”] [“the cow jumped over the moon”]
[“jumped”,1]
[“over”]
[“over”,1]
[“the”]
[“the”,2]
[“moon”]
[“moon”,1]
Topology内部数据流图
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Storm简单应用—统计单词出现频率
。
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Storm主要构成
Storm基本体系结构
SuperVisor Worker
Nimbus
ZooKeeper
SuperVisor Worker SuperVisor
Storm基本体系结构图
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Storm主要构成
Storm基本组件
– Storm集群由一个主节点和多个工作节点组成。主节点运行一 个 Nimbus 的守护进程，工作节点运行一个 SuperVisor 的守护 进程。Nimbus和SuperVisor的协调工作由Zookeeper完成。 – Nimbus 负 责 资 源 分 配 和 任 务 调 度 ， SuperVisor 负 责 接 受 Nimbus 分配的任务，启动和停止自己管理的 Worker 进程 ( 即 一个VM进程)。 – 每一个 Worker工作进程执行一个 Topology的一个子集，一个 运行的Topology由运行在不同机器上的多个Worker完成。 – Executor 是 1 个被 Executor 进程启动的单独物理线程 。每个 Executor只会运行1个Topology的1个Task – 一个Task是Spout或Bolt的1个实例
• 数据源是实时、不间断的，要求对用户的响应时间也是实时的。主要
用于互联网流式数据处理。 • 数据量大且无法或没必要预算，但要求对用户的响应时间是实时的。 主要用于特定场合下的数据分析处理。
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Storm简介
Storm概念
– Storm是由Twitter开源的、分布式的、容错的实时计算系统， 使用Clojure语言实现，可以使开发者可靠地处理无界持续的 流数据，进行实时计算。
Executor线程
Task
Task
Task
Task
Worker进程
Task
Task
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设计Topology
– 可以将 Topology 分成三部分，一是数据源 RaceSentenceSpout ，负责发送语句；二是数据处理者 SplitSentenceSpout ，负责 切分语句；三是数据再处理者WordCountBolt，负责累加单词 出现频率
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Storm主要构成
Worker、Task和Executor关系
– Storm 集群的一个物理工作节点启动一个或多个 Worker 进程 ，集群Topology由这些Worker进程完成 – Worker进程运行一个或多个Executor线程，每个Executor线程 只运行一个 Topology 的一个组件 (Spout/Bolt) 的相关 Task 任务 。Task是数据处理的实体单元。 – 同一个 Worker 只执行同一个 Topology 相关的 Task ，同一个 Executor中可执行多个同类型的Task。
• 上述代码定义了整个Topology，并设置了相应的数据流。 • setSpout用于插入Spout ，setBolt用于插入Bolt。setSpout和setBolt的第 一个参数代表该Spout/Bolt的Id，最后一个参数代表并行量，即同时有
多少个线程并行执行。
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具体实现
– 定义Topology
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder(); builder,setSpout(“spout",new RaceSentenceSpout (),10); builder.setBolt(“split",new SplitSentenceBolt(),10). shuffleGrouping("spout"); builder.setBolt(“count",new WordCountBolt,20). fieldsGrouping("split",new Fields("word");
RaceSentence Spout
[“sent ence”]
SplitSentence Bolt
[“wor d”]
WordCountBolt
[“word”, ”count”]
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Storm简单应用—统计单பைடு நூலகம்出现频率
设计数据流
[“the”] [“the”,1] [“cow”] [“cow”,1]
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Storm简单应用—统计单词出现频率