本系列属个人原创,转载请注明!
原文地址:http://blog.csdn.net/xeseo/article/details/18219183
本系列源码地址: https://github.com/EdisonXu/storm-samples
根据前文介绍,我们知道,storm的任务是包装在topology类中,由nimbus提交分配到整个cluster。
Topology有两种大类提交部署方式:
- 提交到本地模式,一般用于调试。该模式下由于是起在同一个JVM进程下,所以不要让其负载太高。
- 提交到集群模式。
提交到本地模式
- public class LocalRunningTopology extends ExclaimBasicTopo {
- public static void main(String[] args) throws Exception {
- LocalRunningTopology topo = new LocalRunningTopology();
- Config conf = new Config();
- conf.setDebug(true);
- LocalCluster cluster = new LocalCluster();
- cluster.submitTopology("test", conf, topo.buildTopology());
- Utils.sleep(100000);
- cluster.killTopology("test");
- cluster.shutdown();
- }
- }
提交到集群
- public class ClusterRunningTopology extends ExclaimBasicTopo {
- public static void main(String[] args) throws Exception {
- String topoName = "test";
- ClusterRunningTopology topo = new ClusterRunningTopology();
- Config conf = new Config();
- conf.setDebug(true);
- conf.setNumWorkers(3);
- StormSubmitter.submitTopology(topoName, conf, topo.buildTopology());
- }
- }
实际开发时常用提交模式
- public static void main(String[] args) throws Exception {
- ExclaimBasicTopo topo = new ExclaimBasicTopo();
- Config conf = new Config();
- conf.setDebug(false);
- if (args != null && args.length > 0) {
- conf.setNumWorkers(3);
- StormSubmitter.submitTopology(args[0], conf, topo.buildTopology());
- } else {
- LocalCluster cluster = new LocalCluster();
- cluster.submitTopology("test", conf, topo.buildTopology());
- Utils.sleep(100000);
- cluster.killTopology("test");
- cluster.shutdown();
- }
- }
有人又说了,这样还不是很方便,我能不能直接在IDE里面提交到storm集群?
可以。
IDE直接提交至集群
修改上面提交集群的代码如下:
- public static void main(String[] args) throws Exception {
- String topoName = "test";
- ExclaimBasicTopo topo = new ExclaimBasicTopo();
- Config conf = new Config();
- conf.setDebug(false);
- File jarFile = EJob.createTempJar(RemoteRunningTopology.class.getClassLoader().getResource("").getPath());
- ClassLoader classLoader = EJob.getClassLoader();
- Thread.currentThread().setContextClassLoader(classLoader);
- //System.setProperty("storm.jar", Class.forName("com.edi.storm.topos.RemoteRunningTopology").getProtectionDomain().getCodeSource().getLocation().getPath());
- System.setProperty("storm.jar", jarFile.toString());
- conf.setNumWorkers(5);
- conf.setDebug(false);
- conf.put(Config.NIMBUS_HOST, "10.1.110.24");
- //conf.put(Config.NIMBUS_THRIFT_PORT, 8889);
- StormSubmitter.submitTopology(topoName, conf, topo.buildTopology());
- }
起作用的部分主要有三点:
1. 设置系统变量"storm.jar"。这个变量的值代表要部署的Topology的jar包地址。
这个地址必须是文件,所以,我们就可以写完代码后自己打个jar包放在某个固定位置,然后IDE直接运行该topology去集群提交部署。
当然,也可以在代码中打jar,所以我这里的代码中加入了一个打包的Utilities类,EJob。
2. 设置参数Config.NIMBUS_HOST,其值为nimbus的hostname或ip地址。
3. 设置参数Config.NIMBUS_THRIFT_PORT,其值为nimbus上Thrift接口的地址,也就是nimbus的conf/storm.yaml中参数nimbus.thrift.port的值,前提是你配了。如果没配,可以不设。
这样就可以直接在IDE里面运行提交上去了。
Topology提交原理
Topology提交后发生了什么呢?这个原理要放在这里讲了。因为这直接关系到对Strom运行概念的理解。
1. Nimbus$Iface的beginFileUpload,uploadChunk以及finishFileUpload方法将运行的包上传至其数据目录(storm.yaml中storm.local.dir对应的目录)下的inbox目录。
- /{storm.local.dir}
- |
- | - /nimbus
- |
- | - /inbox
- |
- | - /stormjar-{uuid}.jar
不论上传的包名字是什么,最终会变成stormjar-{uuid}.jar。
2. Nimbus$Iface的submitTopology方法会负责对这个topology进行处理,首先是对Storm本身及topology进行一些校验:
a. 检查Storm状态是否active
b. 检查是否有同名topology在运行
c. 检查是否有同id的spout和bolt,以及其id是否合法。任何一个id都不能以"_"开头,这种命名方式是系统保留的。
3. 建立topology的本地目录
- /{storm.local.dir}
- |
- | - /nimbus
- |
- | - /inbox
- | - /stormdist
- |
- | - /{topology-id}
- |
- | - /stormjar.jar -- 包含这个topology所有代码的jar包(从nimbus/inbox挪过来)
- |
- | -/stormcode.ser -- 这个topology对象的序列化
- | -/stormconf.ser -- 运行这个topology的配置
4. 建立该topology在zookeeper上的心跳目录
nimbus老兄是个有责任心的人,它虽然最终会把任务分成一个个task让supervisor去做,但是它时刻在关注着大家的情况,所以它要求每个task每隔一定时间就要给它打个招呼(心跳信息),让它知道事情还在正常发展。如果有task超时不打招呼,nimbus会人为这个task不行了,然后进行重新分配。zookeeper上的心跳目录:
- /<span style="font-family: Consolas, 'Liberation Mono', Courier, monospace;">{storm.zookeeper.root}</span>
- |
- | - /workerbeats
- |
- | - {topology-id}
- |
- | - /{task-id} -- task的心跳信息,包括心跳的时间,task运行时间以及一些统计信息
5. 计算topology的工作量
nimbus会根据topology中给的parallelism hint参数,来给spout/bolt设定task数目,并分配相应的task-id,然后把分配号的task信息写到zookeeper上去:
- /{storm.zookeeper.root}
- |
- | - /assignments
- |
- | - /{topology-id}
6. 保存toplogy信息到zookeeper
- /{storm.zookeeper.root}
- |
- | - /storms
- |
- | - /{topology-id}
7. supervisor因为监听了zookeeper上的目录,所以当它发现有topology时,会先把所有的topology的信息如jar等下到本地,并删除不再运行的topology的本地信息
- /{storm.local.dir}
- |
- | - /supervisor
- |
- | - stormdist
- |
- | - {topology-id}
- |
- | - stormcode.ser
- | - stormconf.ser
- | - stormjar.jar
8. supervisor根据分配的任务,去启动worker去处理assignment
9. worker启动后,会去zookeeper上找其对应的task。同时根据task的outbound信息建立对外的socket连接,将来发送tuple就是从这些socket连接发出去的。
到这里,一个topology就已经完全部署和运转起来了。
http://blog.csdn.net/xeseo/article/details/18219183