Storm的组件

摘自网上当时写的很好，很详细的介绍了各个组件直接的关系

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集群主要由一个主节点（Nimbus后台程序）和一群工作节点（worker node）Supervisor的节点组成，通过 Zookeeper进行协调。Nimbus类似Hadoop里面的JobTracker。Nimbus负责在集群里面分发代码，分配计算任务给机器，并且监控状态。

每一个工作节点上面运行一个叫做Supervisor的节点。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。每一个工作进程执行一个topology的一个子集；一个运行的topology由运行在很多机器上的很多工作进程组成。

1、 Nimbus主节点：

主节点通常运行一个后台程序 —— Nimbus，用于响应分布在集群中的节点，分配任务和监测故障。这个很类似于Hadoop中的Job Tracker。

2、Supervisor工作节点：

工作节点同样会运行一个后台程序 —— Supervisor，用于收听工作指派并基于要求运行工作进程。每个工作节点都是topology中一个子集的实现。而Nimbus和Supervisor之间的协调则通过Zookeeper系统或者集群。

3、Zookeeper

Zookeeper是完成Supervisor和Nimbus之间协调的服务。而应用程序实现实时的逻辑则被封装进Storm中的“topology”。topology则是一组由Spouts（数据源）和Bolts（数据操作）通过Stream Groupings进行连接的图。下面对出现的术语进行更深刻的解析。

4、Worker：

运行具体处理组件逻辑的进程。

5、Task：

worker中每一个spout/bolt的线程称为一个task. 在storm0.8之后，task不再与物理线程对应，同一个spout/bolt的task可能会共享一个物理线程，该线程称为executor。

6、Topology（拓扑）：

storm中运行的一个实时应用程序，因为各个组件间的消息流动形成逻辑上的一个拓扑结构。一个topology是spouts和bolts组成的图，通过stream groupings将图中的spouts和bolts连接起来，如下图：

一个topology会一直运行直到你手动kill掉，Storm自动重新分配执行失败的任务，并且Storm可以保证你不会有数据丢失（如果开启了高可靠性的话）。如果一些机器意外停机它上面的所有任务会被转移到其他机器上。

运行一个topology很简单。首先，把你所有的代码以及所依赖的jar打进一个jar包。然后运行类似下面的这个命令：

storm jar all-my-code.jar backtype.storm.MyTopology arg1 arg2

这个命令会运行主类: backtype.strom.MyTopology, 参数是arg1, arg2。这个类的main函数定义这个topology并且把它提交给Nimbus。storm jar负责连接到Nimbus并且上传jar包。

Topology的定义是一个Thrift结构，并且Nimbus就是一个Thrift服务，你可以提交由任何语言创建的topology。上面的方面是用JVM-based语言提交的最简单的方法。

7、Spout：

消息源spout是Storm里面一个topology里面的消息生产者。简而言之，Spout从来源处读取数据并放入topology。Spout分成可靠和不可靠两种；当Storm接收失败时，可靠的Spout会对tuple（元组，数据项组成的列表）进行重发；而不可靠的Spout不会考虑接收成功与否只发射一次。

消息源可以发射多条消息流stream。使用OutputFieldsDeclarer.declareStream来定义多个stream，然后使用SpoutOutputCollector来发射指定的stream。

而Spout中最主要的方法就是nextTuple（），该方法会发射一个新的tuple到topology，如果没有新tuple发射则会简单的返回。

要注意的是nextTuple方法不能阻塞，因为storm在同一个线程上面调用所有消息源spout的方法。

另外两个比较重要的spout方法是ack和fail。storm在检测到一个tuple被整个topology成功处理的时候调用ack，否则调用fail。storm只对可靠的spout调用ack和fail。

8、Bolt：

Topology中所有的处理都由Bolt完成。即所有的消息处理逻辑被封装在bolts里面。Bolt可以完成任何事，比如：连接的过滤、聚合、访问文件/数据库、等等。

Bolt从Spout中接收数据并进行处理，如果遇到复杂流的处理也可能将tuple发送给另一个Bolt进行处理。即需要经过很多blots。比如算出一堆图片里面被转发最多的图片就至少需要两步：第一步算出每个图片的转发数量。第二步找出转发最多的前10个图片。（如果要把这个过程做得更具有扩展性那么可能需要更多的步骤）。

Bolts可以发射多条消息流，使用OutputFieldsDeclarer.declareStream定义stream，使用OutputCollector.emit来选择要发射的stream。

而Bolt中最重要的方法是execute（），以新的tuple作为参数接收。不管是Spout还是Bolt，如果将tuple发射成多个流，这些流都可以通过declareStream（）来声明。

bolts使用OutputCollector来发射tuple，bolts必须要为它处理的每一个tuple调用OutputCollector的ack方法，以通知Storm这个tuple被处理完成了，从而通知这个tuple的发射者spouts。一般的流程是： bolts处理一个输入tuple, 发射0个或者多个tuple, 然后调用ack通知storm自己已经处理过这个tuple了。storm提供了一个IBasicBolt会自动调用ack。

9、Tuple：

一次消息传递的基本单元。本来应该是一个key-value的map，但是由于各个组件间传递的tuple的字段名称已经事先定义好，所以tuple中只要按序填入各个value就行了，所以就是一个value list.

10、Stream：

源源不断传递的tuple就组成了stream。消息流stream是storm里的关键抽象。一个消息流是一个没有边界的tuple序列，而这些tuple序列会以一种分布式的方式并行地创建和处理。通过对stream中tuple序列中每个字段命名来定义stream。在默认的情况下，tuple的字段类型可以是：integer，long，short， byte，string，double，float，boolean和byte array。你也可以自定义类型（只要实现相应的序列化器）。

每个消息流在定义的时候会被分配给一个id，因为单向消息流使用的相当普遍， OutputFieldsDeclarer定义了一些方法让你可以定义一个stream而不用指定这个id。在这种情况下这个stream会分配个值为‘default’默认的id 。

Storm提供的最基本的处理stream的原语是spout和bolt。你可以实现spout和bolt提供的接口来处理你的业务逻辑。

11、Stream Groupings：

Stream Grouping定义了一个流在Bolt任务间该如何被切分。这里有Storm提供的6个Stream Grouping类型：

1）. 随机分组（Shuffle grouping）：随机分发tuple到Bolt的任务，保证每个任务获得相等数量的tuple。

2）. 字段分组（Fields grouping）：根据指定字段分割数据流，并分组。例如，根据“user-id”字段，相同“user-id”的元组总是分发到同一个任务，不同“user-id”的元组可能分发到不同的任务。

3）. 全部分组（All grouping）：tuple被复制到bolt的所有任务。这种类型需要谨慎使用。

4）. 全局分组（Global grouping）：全部流都分配到bolt的同一个任务。明确地说，是分配给ID最小的那个task。

5）. 无分组（None grouping）：你不需要关心流是如何分组。目前，无分组等效于随机分组。但最终，Storm将把无分组的Bolts放到Bolts或Spouts订阅它们的同一线程去执行（如果可能）。

6）. 直接分组（Direct grouping）：这是一个特别的分组类型。元组生产者决定tuple由哪个元组处理者任务接收。

当然还可以实现CustomStreamGroupimg接口来定制自己需要的分组。

巴特西

Storm的组件

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