Apache Storm内部原理分析

本文算是个人对Storm应用和学习的一个总结,由于不太懂Clojure语言,所以无法更多地从源码分析,但是参考了官网、好多朋友的文章,以及《Storm Applied: Strategies for real-time event processing》这本书,以及结合自己使用Storm的经历,希望对于想深入一点了解Storm原理的朋友能有所帮助,有不足之处欢迎拍砖交流。 Storm集群架构 Storm集群采用主从架构方式,主节点是Nimbus,从节点是Supervisor,有关调度相关的信息存储到ZooKeeper集群中,架构如下图所示: 具体描述,如下所示: Nimbus Storm集群的Master节点,负责分发用户代码,指派给具体的Supervisor节点上的Worker节点,去运行Topology对应的组件(Spout/Bolt)的Task。 Supervisor Storm集群的从节点,负责管理运行在Supervisor节点上的每一个Worker进程的启动和终止。通过Storm的配置文件中的supervisor.slots.ports配置项,可以指定在一个Supervisor上最大允许多少个Slot,每个Slot通过

JStorm-0.9.6.2安装配置

JStorm是由Alibaba开源的实时计算系统,它使用Java重写了Apache Storm(使用Clojure+Java混编),而且在原来的基础上做了很多改进的地方。使用Java重写,对于使用Java的开发人员来说,可以通过阅读源码来了解JStorm内部的原理和实现,而且可以根据运行错误日志来排查错误。 下面通过安装配置,以及简单使用的验证,来说明JStorm宏观上与Apache Storm的不同之处。 安装配置JStorm Server 首先,要保证JDK成功安装配置,然后在一个节点上下载、安装、配置JStorm。例如,我在hadoop1节点上,下载并解压缩: wget http://42.121.19.155/jstorm/jstorm-0.9.6.2.zip unzip jstorm-0.9.6.2.zip cd jstorm-0.9.6.2 修改配置文件conf/storm.yaml,内容修改如下: ########### These MUST be filled in for a storm configuration storm.zookeeper.servers: - "10.10.4.128" - "10.10.4.129" - "10.10.4.130&quo

Storm实时计算:流操作入门编程实践

Storm是一个分布式是实时计算系统,它设计了一种对流和计算的抽象,概念比较简单,实际编程开发起来相对容易。下面,简单介绍编程实践过程中需要理解的Storm中的几个概念: Topology Storm中Topology的概念类似于Hadoop中的MapReduce Job,是一个用来编排、容纳一组计算逻辑组件(Spout、Bolt)的对象(Hadoop MapReduce中一个Job包含一组Map Task、Reduce Task),这一组计算组件可以按照DAG图的方式编排起来(通过选择Stream Groupings来控制数据流分发流向),从而组合成一个计算逻辑更加负责的对象,那就是Topology。一个Topology运行以后就不能停止,它会无限地运行下去,除非手动干预(显式执行bin/storm kill )或意外故障(如停机、整个Storm集群挂掉)让它终止。 Spout Storm中Spout是一个Topology的消息生产的源头,Spout应该是一个持续不断生产消息的组件,例如,它可以是一个Socket Server在监听外部Client连接并发送消息,可以是一个消息队

Kafka+Storm+HDFS整合实践

在基于Hadoop平台的很多应用场景中,我们需要对数据进行离线和实时分析,离线分析可以很容易地借助于Hive来实现统计分析,但是对于实时的需求Hive就不合适了。实时应用场景可以使用Storm,它是一个实时处理系统,它为实时处理类应用提供了一个计算模型,可以很容易地进行编程处理。为了统一离线和实时计算,一般情况下,我们都希望将离线和实时计算的数据源的集合统一起来作为输入,然后将数据的流向分别经由实时系统和离线分析系统,分别进行分析处理,这时我们可以考虑将数据源(如使用Flume收集日志)直接连接一个消息中间件,如Kafka,可以整合Flume+Kafka,Flume作为消息的Producer,生产的消息数据(日志数据、业务请求数据等等)发布到Kafka中,然后通过订阅的方式,使用Storm的Topology作为消息的Consumer,在Storm集群中分别进行如下两个需求场景的处理: 直接使用Storm的Topology对数据进行实时分析处理 整合Storm+HDFS,将消息处理后写入HDFS进行

CentOS 6.4单机环境下安装配置Storm

Storm是一个分布式的、高容错的实时计算系统,在实时性要求比较强的应用场景下,可以用它来处理海量数据。我们尝试着搭建Storm平台,来实现实时计算。下面,我们在CentOS 6.4上安装配置Storm系统。 安装配置 安装配置过程,按照如下步骤进行: 1、安装配置sunjdk 下载sunjdk,并安装Java运行环境: wget http://download.oracle.com/otn/java/jdk/6u45-b06/jdk-6u45-linux-x64.bin chmod +x jdk-6u45-linux-x64-rpm.bin ./jdk-6u45-linux-x64.bin 配置Java运行时环境: vi ~/.bashrc export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.6.0_45/ export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin export CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib/*.jar:$JAVA_HOME/jre/lib/*.jar . ~/.bashrc java -version 2、安装zeromq 执行如下命令,进行下载配置安装: wget http://download.zeromq.org/zeromq-2.2.0.tar.gz tar -zvxf zeromq-2.2.0.tar.gz cd zeromq-2.2.0/ ./configure sudo ma