Storm核心组件、编程模型

Storm简介
storm是用来做实时计算的框架，所以介绍storm之前需要知道什么是流式计算。
流式计算：数据实时产生、数据实时传输、数据实时计算、实时展示
代表技术：Flume实时获取数据、Kafka/metaq实时数据存储、Storm/JStorm实时数据计算、Redis实时结果缓存、持久化存储(mysql)。一句话总结：将源源不断产生的数据实时收集并实时计算，尽可能快的得到计算结果。
而Storm用来实时处理数据，特点：低延迟、高可用、分布式、可扩展、数据不丢失。提供简单容易理解的接口，便于开发。

Storm与Hadoop的区别
Storm用于实时计算，Hadoop用于离线计算。
Storm处理的数据保存在内存中，源源不断；Hadoop处理的数据保存在文件系统中，一批一批。
Storm的数据通过网络传输进来；Hadoop的数据保存在磁盘中。
Storm与Hadoop的编程模型相似

Storm编程模型

image.png

流程分析：
1、storm组件由spout和bolt组成，spout组件（取源数据流的组件）首先从外部获取数据；
2、接着spout会将数据处理后以tuple为单位发射给后续bolt组件（该组件接收数据后进行逻辑处理），至于如何分发有多种规则可选，比如随机发或者按照指定字段发（类似于hadoop中默认的哈希值比上mapreduce，这种情况可以保证相同的字段必发射到某个bolt）。
3、处理逻辑1的bolt组件处理完数据后，会接着往后续处理逻辑2的bolt组件发射数据。
4、经过几个bolt组件处理后，达到要求，将数据保存起来，比如发到redis中。
注：如图所示，两个处理逻辑1 的bolt都接来自spout的数据，但两者的处理逻辑是相同的（两个线程做同样的事情），那么认为该bolt的并发度为
Topology：Storm中运行的一个实时应用程序的名称。（拓扑）

storm核心组件

image.png

组件介绍
1、Nimbus：用来进行资源分配和任务调度的，对任务进行监控；
2、zookeeper：协调服务，保存任务分配的信息、心跳信息、元数据信息；
3、Supervisor：一个Supervisor对应一个物理机，它是当前机器上的管理者，介绍Nimbus分配的任务，按需来启动自己的Worker，而Workder的数量是能通过配置文件来配置的（配置端口即可，将集群搭建的时候会说到）；
4、Worker：执行具体的任务的组件，其中任务类型有两种，一种是Spout任务，另一种是Bolt任务，一个Worker中可能有多个Spout任务和Bolt任务；
5、Task：worker中每一个spout/bolt的线程称为一个task。每个Task属于某个组件并发度中的一个，一个Task本质上是一个线程。
默认情况下Task=executor=thread

流式计算架构

image.png

flume实时采集，用来获取数据，低延迟。
Kafka消息队列，用来临时保存数据，低延迟。
Strom实时计算，用来计算数据，低延迟。
Redis实时存储，是个内存数据库，用来保存数据，低延迟。
网站产生日志后，通过Flume来获取日志，接着将日志信息保存到Kafka中，Kafka将数据发送到Storm集群，Strom集群根据需求来进行计算，将结果保存到redis中。