@(STORM)[storm, 大数据]
1、OS:debian 7
2、JDK 7.0
1、下载zookeeper并解压
wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.6/zookeeper-3.4.6.tar.gz
tar -zxvf zookeeper-3.4.6.tar.gz
2、准备配置文件
cd conf
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
3、启动zookeeper
bin/zkServer.sh start
4、验证zookeeper的状态
bin/zkServer.sh status
输出如下:
JMX enabled by default
Using config: /home/jediael/setupfile/zookeeper-3.4.6/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: standalone
1、下载storm并解压
wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/storm/apache-storm-0.9.4/apache-storm-0.9.4.tar.gz
tar -zxvf apache-storm-0.9.4.tar.gz
2、启动storm
nohup bin/storm nimbus &
nohup bin/storm supervisor &
nohup bin/storm ui &
3、查看进程
jediael@jediael:~/setupfile/zookeeper-3.4.6$ jps | grep -v Jps
3235 supervisor
3356 core
3140 QuorumPeerMain
3214 nimbus
4、查看ui界面
http://ip:8080
1、根据《storm分布式实时计算模式》第一章代码及P41的修改,并打包上传到服务器
2、运行job
storm jar word-count-1.0-SNAPSHOT.jar storm.blueprints.chapter1.v1.WordCountTopology wordcount-topology
3、在ui界面上可以看到一个topology正在运行
注意:先安装zookeeper:http://blog.csdn.net/jinhong_lu/article/details/46519899
wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/storm/apache-storm-0.9.4/apache-storm-0.9.4.tar.gz
tar -zxvf apache-storm-0.9.4.tar.gz
并在home目录中添加链接
ln -s src/apache-storm-0.9.4 storm
storm.zookeeper.servers:
- "gdc-nn01-test"
- "gdc-dn01-test"
- "gdc-dn02-test"
nimbus.host: "gdc-nn01-test"
supervisor.slots.ports:
- 6700
- 6701
- 6702
- 6703
storm.local.dir: "/home/hadoop/storm/data”
#jvm setting
nimbus.childopts:"-4096m”
supervisor.childopts:"-Xmx4096m"
nimubs.childopts:"-Xmx3072m”
另外,
修改$STORM_HOME/conf/storm_evn.ini中的
JAVA_HOME,如
参数,
JAVA_HOME:/usr/lib/jvm/java-7-sun
否则有可以出现storm Unsupported major.minor version 51.0,表示编译环境和运行环境的JDK版本不一致。
说明:
1、关于日志
在初次运行storm程序时,可能会出现各种各样的错误,一般错误均可在日志中发现,在本例中,需要重点关注的日志有:
(1)supervisor上的work日志,位于STORM_HOME/logs,如果集群正常,但某个topology运行出现错误,一般可以在这些work日志中找到问题。最常见的是CLASSNOTFOUNDEXCEPTION, CLASSNOTDEFINDEXCEPTION,都是缺包导致的,将它们放入$STORM_HOME/lib即可。
(2)nimbus上的日志,位于$STORM_HOME/logs,主要观察整个集群的状态,有以下4个文件
access.log metrics.log nimbus.log ui.log
(3)kafka的日志,位于$KAFKA_HOME/logs,观察kafka是否运行正常。
2.关于emit与transfer(转自http://www.reader8.cn/jiaocheng/20120801/2057699.html)
storm ui上emit和transferred的区别
最开始对storm ui上展示出来的emit和transferred数量不是很明白, 于是在storm-user上google了一把, 发现有人也有跟我一样的困惑, nathan做了详细的回答:
emitted栏显示的数字表示的是调用OutputCollector的emit方法的次数.
transferred栏显示的数字表示的是实际tuple发送到下一个task的计数.
如果一个bolt A使用all group的方式(每一个bolt都要接收到)向bolt B发射tuple, 此时bolt B启动了5个task, 那么trasferred显示的数量将是emitted的5倍.
如果一个bolt A内部执行了emit操作, 但是没有指定tuple的接受者, 那么transferred将为0.
这里还有关于spout, bolt之间的emitted数量的关系讨论, 也解释了我的一些疑惑:
有 的bolt的execture方法中并没有emit tuple, 但是storm ui中依然有显示emitted, 主要是因为它调用了ack方法, 而该方法将emit ack tuple到系统默认的acker bolt. 因此如果anchor方式emit一个tuple, emitted一般会包含向acker bolt发射tuple的数量.
另外collector.emit(new Values(xxx))和collector.emit(tuple, new Values(xxx)) 这两种不同的emit方法也会影响后面bolt的emitted和transferred, 如果是前者, 则后续bolt的这两个值都是0, 因为前一个emit方法是非安全的, 不再使用acker来进行校验.
注意、重点:storm运行topology时会有一大堆的包依赖问题,建议保存好现有的包,在新集群中直接导入即可,而且都放到集群中的每一个机器上。
将storm整个目录scp到dn01,dn02,dn03
(1)在nn01上启动nimbus,ui
nohup bin/storm nimbus &
nohup bin/storm ui &
(2)在dn0[123]上启动
nohup bin/storm superivsor &
(1)打开页面看状态
http://192.168.169.91:8080/index.html
(2)在example目录下执行一个示例topology
$ /home/hadoop/storm/bin/storm jar storm-starter-topologies-0.9.4.jar storm.starter.WordCountTopology word-count
然后再到ui上看看是否已经提交成功
storm有2种启动方式:命令模式以及supervisor模式
1、在nimbus上启动nimbus及ui
nohup bin/storm nimbus &
nohup bin/storm ui &
(2)在各个supervisor上启动superviosr与logviewer
nohup bin/storm superivsor &
nohup bin/storm superivsor &
(3)如果有需要的话,启动drpc
nohup bin/storm drpc &
所有的storm守护进程都是设计为快速失败的,也就是一旦遇到了任何异常错误进程将会终止。这样使用单独的组件可以完全的结束,并且在不影响系统其它部分的情况下恢复。
这就意味着,storm的守护进程无论在什么时候异常终止,都需要立即重启,以下介绍这种部署模式。
1、安装supervisor
注意,这里涉及2个supervisor:storm的supervisor与linux的supervisor,注意区分。这里说的是安装linux的supervisor,如未特殊说明,下面指的都是linux的supervisor。
apt-get install supervisor
2、配置supervisor
在/etc/supervisor/conf.d中添加以下文件
(1)在nimbus机器下添加storm-nimbus.conf,内容如下
[program:storm-nimbus]
command=/home/hadoop/storm/bin/storm nimbus
directory=/home/hadoop/storm
autorestart=true
user=hadoop
(2)在ui的机器下添加storm-ui.conf,内容如下:
[program:storm-ui]
command=/home/hadoop/storm/bin/storm ui
directory=/home/hadoop/storm
autorestart=true
user=hadoop
(3)在storm集群的supervisor机器下添加storm-supervisor.conf,内容如下:
[program:storm-supervisor]
command=/home/hadoop/storm/bin/storm supervisor
directory=/home/hadoop/storm
autorestart=true
user=hadoop
(4)在storm集群的supervisor中开启logviewer,添加storm-logviewer,内容如下:
[program:storm-logviewer]
command=/home/hadoop/storm/bin/storm logviewer
directory=/home/hadoop/storm
autorestart=true
user=hadoop
3、启动或者重启supervisor
启动supervisor
/etc/init.d/supervisor start
若原来已经安装并启动了supervisor,则需要重启supervisor
/etc/init.d/supervisor restart
4、试着kill一引起进程,看是否会自动重启。
5、一个小错误记录
Starting supervisor: Error: Another program is already listening on a port that one of our HTTP servers is configured to use. Shut this program down first before starting supervisord.
For help, use /usr/bin/supervisord -h
supervisor已经在运行中,先kill掉再启动。
1、从集群中的任意一台服务器将storm整个目录复制到新机器中,删掉logs目录下的文件。
2、创建目录
storm会在本地建立一个目录保存元数据,如果用户对这个目录的父目录没有权限,则无法创建目录,因此需要手工创建
mkdir /home/data/storm
这个目录记录在storm.local.dir
参数中
3、启动进程
nohup bin/storm supervisor &
4、确定正常的话,将进程加入linux的supervisor进行管理
在/etc/supervisor/conf.d/中增加以下2份文件:
(1)storm-supervisor.conf
[program:storm-logviewer]
command=/home/hadoop/storm/bin/storm logviewer
directory=/home/hadoop/storm
autorestart=true
user=hadoop
(2)storm-logviewer.conf
[program:storm-supervisor]
command=/home/hadoop/storm/bin/storm supervisor
directory=/home/hadoop/storm
autorestart=true
user=hadoop
然后重启supervisor
service supervisor restart
(1)kill worker:大约30~60秒内在本机中重启worker进程。
(2)kill supervisor:对运行中的拓扑无任何影响,但新提交的拓扑不会分配到这些机器上。
(3)关闭机器:这台机器的所有worker在大约1~2分钟内在其它机器重启,也就是说拓扑中断1~2分钟,然后自动恢复正常。机器重启后,原有worker不会回到这台机器上,但新提交的拓扑会优先放到这台机器。
(4)kill nimbus:对运行中的拓扑无任何影响,但无法提交新拓扑。
storm作为一个java程序,首先肯定会加载jdk相关的jar包,然后,会查找 $STORM_HOME目录下的jar包,最后是$STORM_HOME/lib目录下的jar包。
所以不要以为将jar包移到$STORM_HOME就没事了,它一样会被加载。
出现类似NoClassDefFoundError, NoSuchField, IncompatibleClassChangeError: Implementing class等,基本都是由于包重复导致的。
storm提供了rest 接口,以json格式返回集群的具体信息,详细请见:
https://github.com/apache/storm/blob/master/STORM-UI-REST-API.md
取得json后,即可提取其中的内容用于监控了。