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Storm的特性

热度 1已有 1608 次阅读2017-2-15 14:24 |个人分类:hadoop| 基础知识

基础知识
Storm集群的输入流由一个被称作spout的组件管理，spout把数据传递给bolt， bolt要么把数据保存到某种存储器，要么把数据传递给其它的bolt，不像其它的流处理系统，Storm不需要中间队列
spout 龙卷，读取原始数据为bolt提供数据
- bolt 雷电，从spout或其它bolt接收数据，并处理数据，处理结果可作为其它bolt的数据源或最终结果
- nimbus 雨云，主节点的守护进程，类似Hadoop里面的JobTracker，负责为工作节点分发任务
- Supervisor会监听分配给它那台机器的工作，根据需要启动/关闭工作进程
- Nimbus和Supervisor之间的所有协调工作都是通过Zookeeper集群完成
- Storm集群和Hadoop集群表面上看很类似。但是Hadoop上运行的是MapReduce jobs，而在Storm上运行的是拓扑(topology)，这两者之间是非常不一样的。一个关键的区别是：一个MapReduce job最终会结束，而一个topology永远会运行(除非你手动kill掉)
Storm组件
在Storm集群中，有两类节点：主节点master node和工作节点worker nodes。主节点运行着一个叫做Nimbus的守护进程。这个守护进程负责在集群中分发代码，为工作节点分配任务，并监控故障。Supervisor守护进程作为拓扑的一部分运行在工作节点上。一个Storm拓扑结构在不同的机器上运行着众多的工作节点
在系统底层，Storm使用了zeromq。这是一种先进的，可嵌入的网络通讯库，像框架一样的一个socket library，他使得Socket编程更加简单、简洁和性能更高。下面列出一些zeromq的特性。
- 一个并发架构的Socket库
- 对于集群产品和超级计算，比TCP要快
- 可通过inproc（进程内）, IPC（进程间）, TCP和multicast(多播协议)通信
- 异步I / O的可扩展的多核消息传递应用程序
- 利用扇出(fanout), 发布订阅（PUB-SUB）,管道（pipeline）, 请求应答（REQ-REP），等方式实现N-N连接
Storm的特性
简化编程使用Storm，复杂性被大大降低了。
- 容错 Storm集群会关注工作节点状态，如果宕机了必要的时候会重新分配任务。 Storm 并不会跟踪消息树中的每个消息，而是采用了一些特殊的策略，它把消息树当作一个整体来跟踪，对消息树中所有消息的唯一id进行异或计算，通过是否为零来判定spout发出的消息是否被“完全处理”
- 可扩展所有你需要为扩展集群所做的工作就是增加机器。Storm会在新机器就绪时向它们分配任务。
- 可靠的所有消息都可保证至少处理一次。如果出错了，消息可能处理不只一次，不过你永远不会丢失消息。
- 快速速度是驱动Storm设计的一个关键因素
- 事务性你可以为几乎任何计算得到恰好一次消息语义。