深入理解Storm：分布式实时计算系统解析

"这篇文档是基于《get started with storm》.pdf编写的storm学习笔记，主要介绍了storm作为开源分布式实时计算平台的特点、核心概念以及基本组件的运作方式。" Storm是一个强大的开源分布式实时计算系统，它能高效地处理数据流，提供每秒一百万条元组（tuple）的处理能力。其核心概念包括topologies、节点类型、任务分配和数据模型等。 1. **Topologies**: 在Storm中，topologies类似于其他计算框架中的job，但它们是持续运行并不断处理数据的。一个topology是由多个组件（spouts和bolts）组成的计算网络图，这些组件通过数据流（stream）相互连接。 2. **节点类型**: - **Master Node**：运行Nimbus，Nimbus类似于Hadoop的JobTracker，负责调度和监控topologies的执行，确保任务的分配和数据的可靠性。 - **Worker Node**：运行Supervisor，每个worker进程在workernode上运行，等待Nimbus分配任务，并启动或停止工作进程。 3. **Task**: Task是worker中的执行线程，分为两类——spout和bolt线程，分别对应数据的产生和处理。 4. **Zookeeper协调**：Nimbus与Supervisor之间的协调工作通过Zookeeper这个分布式协调服务来完成，确保集群的高可用性和一致性。 5. **Stream与Topology**: - **Stream**：数据流，被视为无界的数据序列，Storm能够将一个stream转换成另一种数据格式。 - **Topology**：由spouts和bolts组成的计算网络，定义了数据流的处理路径和方式。 6. **Components**: - **Spouts**：数据源，像喷口一样导入数据，它们主动从外部数据源读取数据并转化为bolt可以处理的格式。Spouts必须实现IRichSpout接口，并且其`nextTuple()`方法会被不断调用来生成新的数据。 - **Bolts**：数据处理器，被动接收spout传递的数据，通过`execute(Tuple input)`方法执行处理逻辑，生成新的数据流。 7. **Tuple**：基本的消息数据单元，是一个值列表，用于在组件之间传递数据。复杂数据结构可以通过自定义序列化器（serializer）来封装和解封。 8. **并发控制**：在构建topology时，可以使用`setSpout()`和`setBolt()`设置并发线程数，不指定则默认为1。 9. **数据可靠性**：Storm通过容错机制保证即使在节点故障时，也不会丢失数据或消息，从而实现可靠的计算。 10. **编程模型**：开发者可以通过定义spouts和bolts的输出字段，以及它们之间的订阅关系来构建topology。例如，`declareOutputFields()`方法用于声明bolt的输出字段。 Storm提供了一个灵活、高性能的实时数据处理平台，适合需要实时分析、流处理和事件驱动应用的场景。理解并熟练掌握其核心概念和组件，对于构建和维护实时计算系统至关重要。