Apache Storm核心概念与架构深度解析
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更新于2024-08-03
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"本文档详细介绍了Apache Storm的核心概念和架构,包括拓扑、流、Spouts、Bolts以及各种分组策略,并深入剖析了Storm的内部工作原理,如Nimbus、Supervisor、Zookeeper、Worker和Executor线程等。"
## 一、Storm核心概念
### 1.1 Topologies(拓扑)
在Storm中,拓扑是数据处理逻辑的蓝图,它定义了Spouts和Bolts之间的连接方式,以及数据流如何在它们之间流动。拓扑可以是持续运行的,用于处理实时数据流,也可以是短暂的,用于执行一次性计算任务。
### 1.2 Streams(流)
流是Storm中的基本数据结构,代表了一组无序的、不断产生的元组。每个流都有一个唯一的ID,可以由Spout发出,也可以由Bolt处理后产生新的流。
### 1.3 Spouts
Spout是Storm数据流的源头,负责生成数据流。它们可以从各种数据源(如消息队列、数据库或传感器)拉取数据,然后以元组的形式发布到拓扑中。
### 1.4 Bolts
Bolt是Storm中的处理单元,用于对来自Spout的元组进行处理,如过滤、转换、聚合等操作。Bolt还可以发出新的流,将处理结果传递给拓扑中的其他Bolt。
### 1.5 Stream groupings(分组策略)
流分组策略决定了拓扑中Bolt如何接收来自Spout或其它Bolt的元组。常见的分组策略有:shuffle grouping(随机分组)、fields grouping(字段分组)、global grouping(全局分组)、all grouping(全复制分组)等。
## 二、Storm架构详解
### 2.1 Nimbus进程
Nimbus是Storm的主控节点,负责任务调度和资源分配。它将拓扑分解为任务,并将这些任务分配给各个Supervisor节点。
### 2.2 Supervisor进程
Supervisor是运行在每个工作节点上的守护进程,负责管理Worker进程,为Nimbus提供资源,并确保任务的正确执行。
### 2.3 Zookeeper的作用
Zookeeper是分布式协调服务,在Storm中用于实现Nimbus与Supervisor之间的协调,以及元数据的存储和共享。
### 2.4 Worker进程
Worker是运行在Supervisor上的实际工作进程,每个Worker负责运行拓扑的一部分任务,即一部分Executor线程。
### 2.5 Executor线程
Executor是Storm中的并发执行单元,每个Executor负责处理多个任务,这些任务可能来自于同一个Bolt,也可能来自不同的Bolt,具体取决于拓扑的配置。
### 2.6 并行度
并行度决定了拓扑中Spouts和Bolts的实例数量,它影响了数据处理的速度和系统的整体性能。用户可以通过设置并行度来调整拓扑的处理能力。
Storm通过这些核心概念和架构设计,实现了高可用、低延迟的实时数据处理,使其成为大规模实时数据处理的首选框架。理解并熟练掌握这些概念对于构建和优化Storm应用至关重要。
2023-05-25 上传
2023-12-05 上传
2023-05-18 上传
2024-01-11 上传
2023-06-07 上传
2023-06-12 上传
璐先生
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