18. Storm基础

1. Storm介绍：

Storm是实时流计算框架。企业中典型实时分析框架搭建模式： Flume + Kafka + Storm + Hbase ，对这类要求分析结果能妙级甚至毫秒级反馈的场景，需要用专门的实时分析框架，例如Storm和Spark Streaming。
最初由BackType公司研发出来，2011年7月被Twitter公司收购，Twitter公司将Storm应用到他们的海量数据实时处理上。Storm核心部分是由Clojure语言编写的，Clojure是面向函数式编程语言，运行在JVM上。阿里将Storm核心部分用java改写，同时对原先Storm性能不好的地方做了优化，这就是JStorm，目前Strom和JStorm都由Apache来维护。

1. 使用场景：

1.信息流的实时处理：例如实时抓拍汽车行车速度，计算判断是否超速并实时处罚。
2.实时日志分析
3.分布式RPC（远程过程调用） DRPC： 查询请求 --> storm处理 -->实时返回结果。

2.特性

1.分布式框架。
2.可靠性高、容错性高。
3.计算结果可靠：消息可靠性保障机制。
4.性能高、处理速度快。为了提高性能，可以不使用storm的消息可靠性保障机制。

3.与hadoop的区别和联系

Storm并不属于Hadoop生态系统的框架。MapReduce是离线数据分析，批次处理数据，数据处理完成后程序就会终止；Storm是实时数据分析，任务提交后会一直循环运行。
Storm其实也可以进行批量处理数据，但是不会这么用，可以读取HDFS上的文件，一行一行处理，直到文件处理结束。

2. Storm架构：

Storm是Master-Slaves 主从架构（与hadoop等一致）。主节点是Nimbus，从节点是Supervisor。主节点和从节点借助Zookeeper集群来沟通。
Storm集群的各个组件本身都是无状态的（不保存状态信息），例如nimbus、supervisor、worker等，所有的状态信息都保存在zookeeper集群中。这样的话，集群的可靠性非常高，某个Nimbus（或者Supervisor）宕机后，只需要重启一个Nimbus节点（或者Supervisor节点），再从Zookeeper集群中读取状态信息就可以了。

Storm整体架构.png

1.Nimbus主节点：

1.监控从节点Supervisor的状态：Supervisor启动和运行过程中会定时将心跳状态信息发送到Zookeeper上，也就是在Zookeeper集群上创建Znode节点，Nimbus监听该Znode节点来监控Supervisor节点的状态。
2.接收客户端任务的提交Topology
3.进行任务代码的分发、任务Task的分配协调，异常任务的重新分配。

2.Supervisor从节点：

Supervisor是真正的工作节点。Supervisor接收到任务分配后，启动Worker节点（一个或者多个）。
1.获取任务：Nimbus分配任务的时候，将任务信息发送到Zookeeper上，Supervisor监听相应的Znode节点信息，拿到分配给他的任务。
2.获取到任务后，启动相应的Worker进程，Worker进程数根据具体的Topology来决定的，之后监控Worker进程状态（Worker进程启动好之后，在运行过程中也会将心跳状态信息发送到zookeeper上，supervisor也是通过监听znode节点信息来监控worker进程的）

3.Worker进程（JVM）：

Worker进程不是常驻进程（Nimbus和Supervisor是Storm框架的常驻进程），并且跟具体的Topology相关。Worker进程上具体运行相应的Topology的Task任务。
Worker进程启动Executor线程。Task运行时真正地跑在线程上，Executor线程真正执行Task。

4.Zookeeper集群：

用来存储各节点、各组件的状态信息。

5.topology任务执行整体流程：

Client端向Storm集群提交Topology程序，Nimbus接收到Topology程序后进行任务分配，将执行代码以及相关的配置信息分发到各个Supervisor上（注意，这里不通过zookeeper集群。通过Thrift直接分发到Supervisor节点。）。将任务分配信息发送到Zookeeper集群上，Supervisor从Zookeeper上获取相应的任务，根据任务的要求启动Worker进程，Worker进程启动后，Worker进程会启动一些Executor线程（也是根据任务的要求启动）。Executor线程才是最终真正执行Task逻辑的组件。

3. Storm集群环境搭建：

集群环境的搭建，需要根据官网文档指导，选用的版本是比较稳定的0.9.6版本。官网文档：http://storm.apache.org/releases/0.9.6/Setting-up-a-Storm-cluster.html
1.创建zookeeper集群；
2.在Nimbus和worker机器上安装前置依赖（java和Python）；
3.在Nimbus和worker机器上下载和解压Strom安装包；
4.在配置文件storm.yaml中增加必要配置；
5.启动Storm进程。

前置安装内容：网络、IP、主机名、主机名和IP的映射关系、免密码登陆、zookeeper集群、JDK、Python安装。

1. 搭建Zookeeper集群：

Zookeeper集群的搭建方法，前面文章已有介绍。在zookeeper配置中需要做些修改，删掉以下两项的注释：

autopurge.snapRetainCount=3
autopurge.purgeInterval=1
$ scp /opt/modules/zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6/conf/zoo.cfg [email protected]:/opt/modules/zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6/conf/

autopurge.snapRetainCount是Zookeeper的快照的保存的配置，如果不开启此项，zookeeper的快照会很快占用很大的空间。自动合并，每隔1小时自动合并zookeeper上的数据，相当于日志清理。
Zookeeper的批量启动脚本：

#!/bin/bash

if [ $# -ne 1 ] 
then
   echo "Useage: sh zkServer_batch.sh [start|status|stop]"
   exit 2
fi

for node in 192.168.8.128 192.168.8.129 192.168.8.130
do
    echo "$1 in $node"
    ssh $node "source /etc/profile && /opt/modules/zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6/bin/zkServer.sh $1"
done

免密登陆，telnet XXX:3888 如何开通3888端口的访问。

2. 安装Storm集群：

1.检查python的版本，一般情况下CentOS都会安装python。对于该版本storm，python不能是3.x版本，必须是2.x版本。

$ python --version

2.下载并解压storm release文件：

$ tar zxf apache-storm-0.9.6.tar.gz -C /opt/modules/

3.修改配置文件conf/storm.yaml：

storm.zookeeper.servers:
     - "hadoop-senior01.pmpa.com"
     - "hadoop-senior02.pmpa.com"
     - "hadoop-senior03.pmpa.com"

nimbus.host: "hadoop-senior01.pmpa.com"

storm.local.dir: "/opt/modules/apache-storm-0.9.6/local"

supervisor.slots.ports:
    - 6700
    - 6701
    - 6702
    - 6703
    - 6704

ui.port: 8081

默认日志会写到根目录下：

01:13:54,021 |-ERROR in ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender[A1] - openFile(/nimbus.log,true) call failed. java.io.FileNotFoundException: /nimbus.log (Permission denied)

启动Storm 的 nimbus和 supervisor：

$ bin/storm nimbus > ./logs/nimbus.out 2>&1 &
$ bin/storm supervisor > ./logs/supervisor.out 2>&1 &

启动UI：

$ bin/storm ui > ./logs/ui.out 2>&1 &

测试提交topology：

$ bin/storm jar examples/storm-starter/storm-starter-topologies-0.9.6.jar storm.starter.WordCountTopology wordcount

Paste_Image.png

topology视图.png

4. Storm集群启停脚本：

Nimbus topology任务提交后，程序是运行在supervisor节点上，nimbus不参与程序的运行。
如果nimbus出现故障，不能提交topology，但是已经提交了的topology还是正常运行在集群上的。已经运行在集群上的topology，如果这时候某些task出现异常则无法重新分配节点。

1.查看topology的日志：

上边我们启动了例子的wordcount topology，如下图：

Storm UI界面.png

为了查看Topology（wordcount）的运行日志， 需要启动进程logviewer，需要在 每个supervisor节点上启动，不用在nimbus节点启动。

$ bin/storm logviewer > ./logs/logviewer.out 2>&1 &

在supervisor上启动了logviewer后，就可以在Storm UI界面上查看wordcount的日志了。在ui界面上点击“wordcount”（topology名称）。

Topology日志.png

上边可以看到topology的组件 Spouts、Bolts等等。

2.停止Topology：

1.可以在ui界面上停止topology：

UI界面控制Topology.png

Activate ： 激活
Deactivate ：暂停
Rebalance ： 当动态添加了一个Supervisor节点，想要让Topology部分任务能使用该新增的Supervisor，那就可以通过Rebalance实现。
Kill ： 将Topology从Storm集群上移除。

2.通过命令行停止：
可以使用下命令kill掉topology：

$ bin/storm kill wordcount

其中wordcount是你启动topology时，所指定的名称。

3.在Zookeeper查看存储的Storm节点信息：

为了查看zookeeper存储的节点信息，需要打开zookeeper的客户端。选择任何一个zookeeper节点，执行命令：

$ bin/zkCli.sh 

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls /
[storm, hbase, zookeeper]

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] ls /storm
[workerbeats, errors, supervisors, storms, assignments]

在zookeeper的根节点下，有个Storm子节点。也就是，在zookeeper中有一个storm Znode，而在storm Znode下有5个子Znode：workerbeats, errors, supervisors, storms, assignments。

/workerbeats ： worker的心跳信息；
/errors ： topology运行过程中Task运行异常信息（Task在哪个Supervisor上运行失败的，nimbus需要对异常任务重新分配）；
/supervisors ：记录supervisor状态心跳信息；
/storms ：记录topology任务信息（哪个jar包，jar包位置等）
/assignments ：记录的是topology任务的分配信息。

4.storm的nimubs、supervisor、ui、logviewer进程的关闭：

不像Hadoop，Storm没有提供这些进程的stop脚本。可以通过kill -9 方式来关闭这些进程。查看进程pid的方式：

$ ps -ef | grep daemon.nimbus | awk '{print $2}' | head -n 1

在关闭进程前，一定记得先要关闭topology。 下面脚本（在主节点上执行）完成storm的批量启停。

5.storm的批量启动脚本：

先创建一个文件，来保存supervisor节点的主机名，supervisor_cluster.conf ：

hadoop-senior02.pmpa.com
hadoop-senior03.pmpa.com

Storm批量启动脚本，start_storm.sh

#!/bin/bash

source /etc/profile
STROM_HOME=/opt/modules/apache-storm-0.9.6

##主节点：启动nimubs和ui
${STORM_HOME}/bin/storm nimbus > /dev/null 2>&1 &
${STORM_HOME}/bin/storm ui > /dev/null 2>&1 &

##从节点，启动supervisor和logviewer：
for supervisor in `cat supervisor_cluster.conf`
do
      ssh ${supervisor} "source /etc/profile && ${STORM_HOME}/bin/storm supervisor> /dev/null 2>&1 &" & 
      ssh ${supervisor} "source /etc/profile && ${STORM_HOME}/bin/storm logviewer> /dev/null 2>&1 &" &
done

6.storm的批量停止脚本：

在执行该脚本之前，必须要保证所有的topology关闭。storm的关闭需要杀掉nimbus和supervisor上的所有的进程。

#!/bin/bash

# author: natty    date:2017-08-22
# Storm batch close. Kill these processes: nimubs,supervisor,ui,logviewer

source /etc/profile
kill -9 `ps -ef | grep nimbus.daemon | awk '{print $2}'`
kill -9 `ps -ef | grep ui.daemon | awk '{print $2}'`

for supervisor in `cat supervisor_cluster.conf`
do
   ssh ${supervisor} "source /etc/profile && kill -9 `ps -ef | grep supervisor.daemon | awk '{print $2}'`" &
   ssh ${supervisor} "source /etc/profile && kill -9 `ps -ef | grep logviewer.daemon | awk '{print $2}'`" &
done