Stom概念

实时计算系统

S4 storm puma

自己实现一个实时计算系统要考虑哪些问题

1.低延迟、高性能、分布式（单机已无法满足要求）、可扩展、容错

2.容易在上面开发应用程序，消息不丢失败、消息严格有序

Storm优势

1.简单的编程模型 类似于MapReduce的Spout/Bolt

2.是一个服务框架，支持热部署，及时上线下线App

3.可以使用多种编程语言(Clojure,java,Ruby,Python)

4.容错性，Storm会管理工作进程与节点的故障

5.水平扩展，计算是在多个线程、进程、服务器间进行的

6.可靠的消息处理

7.快速 （ZeroMQ作为底层消息队列）

8.本地模式

Storm架构

Nimbus 主节点，分配代码、布置任务、故障检测

Supervisor 工作节点，监听工作，开始与停止属于自己管理的worker进程

Worker 进行具体处理组件逻辑的进程

Task 在worker中每一个Spout/Bolt的线程称为task.

Zookeeper Nimbus与Supervisor的调度

Storm基本概念

Topology 拓卜，一个job

Spout 在一个topology中产生源数据流的组件

Bolt 在一个topology中接受数据然后执行处理的组件。可以做业务逻辑。

Tuple 一次消息传递的基本单元

Stream 源源不断传递的tuple组成了stream

Storm使用场景

1.流聚合，把多个数据流聚合成一个数据流（基于一些共同的tuple字段）

2.批处理，把一组tuple一起处理，而不是一个个单独处理

3.BasicBolt

4.内存缓存+Fields grouping组合

5.计算top N

Storm的分组机制

Storm Grouping定义了一个流在Bolt任务间该如何被切分。提供了6种：

1.随机分组 Shuffle grouping

2.字段分组 Fields grouping

3.全部分组 （慎用）

4.全局分组 （解决top N)

5.无分组 （等效于随机分组）

6.直接分组

还可以实现CustomStreamGrouping接口来定制自己需要的分组