大数剧-storm-进阶
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大数剧 storm
发布日期:   2020-12-13
更新日期:   2021-01-28
文章字数:   2.9k
阅读时长:   11 分
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Java快速开发学习

锁清秋

大数剧-storm-进阶

Storm集群的框架

Storm集群遵循主/从( master/slave)结构，和Hadoop等分布式计算技术类似，语义上稍有不同。主/从结构中，通常有一个配置中静态指定或运行时动态选举出的主节点。
Storm使用前一种实现方式。主/从结构中因为引人了单点故障的风险而被诟病，因此解释Storm的主节点是半容错的。

Storm集群由一个主节点(称为nimbus)和一个或者多个工作节点(称为supervisor)组成。在nimbus和supervisor节点之外，Storm 还需要一个Apache ZooKeeper的实例，
ZooKeeper实例本身可以由一个或者多个节点组成。如图下图所示。

Storm集群的框架

nimbus和supervisor都是Storm提供的后台守护进程，可以共存在同一台机器上。实际上，可以建立一个单节点伪集群，把nimbus、supervisor 和ZooKeeper进程都运行在同
一台机器上。

  • 类似于Hadoop的架构，主从(Master/Slave)

  • Nimbus: 主
    集群的主节点，负责任务(task)的指派和分发、资源的分配

  • Supervisor: 从
    可以启动多个Worker，具体几个呢？可以通过配置来指定
    一个Topology可以运行在多个Worker之上，也可以通过配置来指定集群的从节点，(负责干活的)，负责执行任务的具体部分

    启动和停止自己管理的Worker进程

  • 无状态，在他们上面的信息(元数据)会存储在ZK中

  • Worker: 运行具体组件逻辑(Spout/Bolt)的进程

  • task：
    Spout和Bolt
    Worker中每一个Spout和Bolt的线程称为一个Task

  • executor： spout和bolt可能会共享一个线程

Storm集群的框架

nimbus守护进程

nimbus守护进程的主要职责是管理，协调和监控在集群上运行的topology。包括topology的发布，任务指派，事件处理失败时重新指派任务。
将topology发布到Storm集群，将预先打包成jar文件的topology和配置信息提交( submitting)到nimbus服务器上。一旦nimbus接收到了topology 的压缩包，会将jar
包分发到足够数量的supervisor节点上。当supervisor节点接收到了topology压缩文件，nimbus就会指派task ( bolt和spout实例)到每个supervisor 并且发送信号指示supervisoer生成足够的worker来执行指派的task。
nimbus记录所有supervisor节点的状态和分配给它们的task。如果nimbus发现某个supervisor没有上报心跳或者已经不可达了，它会将故障supervisor分配的task 重新分配到集群中的其他supervisor节点。

前面提到过，严格意义上讲nimbus不会引起单点故障。这个特性是因为nimubs并不参与topology的数据处理过程，它仅仅是管理topology的初始化，任务分发和进行监控。
实际上，如果nimbus守护进程在topology运行时停止了，只要分配的supervisor和worker健康运行，topology 一直继续数据处理。要注意的是，在nimbus已经停止的情况
下supervisor异常终止，因为没有nimbus守护进程来重新指派失败这个终止的supervisor的任务，数据处理就会失败。

Zookeeper

ZooKeeper使用一个简单的操作原语集合和分组服务，在分布式环境下提供了集中式的信息维护管理服务。
它是一种简单但功能强大的分布式同步机制，允许客户端的应用程序监控或者订阅数据集中的部分数据，当数据产生，更新或者修改时，客户端都会收到通
知。
使用常见的ZooKeeper模式或方法，开发者可以实现分布式计算所需要的很多种机制，比如Leader选举，分布式锁和队列。Storm主要使用ZooKeeper来协调一个集群中的状态信息，比如任务的分配情况，
worker的状态，supervisor 之间的nimbus的拓扑度量。nimbus 和supervisor节点之间的通信主要是结合ZooKeeper的状态变更通知和监控通知来处理的。
Storm对ZooKeeper的使用相对比较轻量化，不会造成很重的资源负担。对于重量级的数据传输操作，比如发布topology时传输jar包，Storm 依赖Thirft（RPC）进行通信。

Storm的DRPC服务工作机制

Storm应用中的一个常见模式期望将Storm的并发性和分布式计算能力应用到“请求-响应”范式中。一个客户端进程或者应用提交了一个请求并同步地等待响应。这样的范式
可能看起来和典型topology的高异步性、长时间运行的特点恰恰相反，Storm 具有事务处理的特性来实现这种应用场景，如图所示。

Storm的DRPC服务工作机制

为了实现这个功能，Storm将额外的服务(StormDRPC)以及spout和bolt整合在-起工作，提供了可扩展的分布式RPC能力。
DRPC功能是完全是可选的，当Storm集群中的应用有使用这个功能时，DRPC服务节点才是必须的。

Storm UI

Storm UI也是可选功能，非常有用，会提供一个基于 Web的GUI来监控Storm集群，对正在运行的topology有一定的管理功能。Storm UI提供了已经发布的topology的统计信
息，对监控Storm集群的运转和topology的功能有很大帮助，如图。

Storm UI

StormUI只能报告由nimubs的thiftAPI获取的信息，不会影响到topology上其他功能。StormUI可以随时开关而不影响任何topology的运行，在那里它完全是无状态
的。它还可以用配置来进行一些简单的管理功能，如开启、停止、暂停和重新均衡负载topology。

Stor 并行度

Stor 并行度

  1. Storm 常用配置项

前缀 分类 前缀 分类
storm.* 通用配置 supervisor.* Supervisor配置
nimbus.* Nimbus配置 worker.* Worker配置
ui.* StormUI配置 zmq.* ZeroMQ配置
drpc.* DRPC服务配置 topology.* Topology配置
  • nimbus.childopts(default: “-Xms1024m” ):这项JVM的配置会添加在启动nimbus守护进程的Java 命令行中。
  • ui.port(default:8080): 这项配置指定了Storm UI的Web服务器监听的端口。
  • ui.childopts(default: “-Xms1024m”) :这项JVM配置会添加在Storm UI服务启动的Java命令行中。
  • supervisor.childopts(default: “ -Xms768m” ):这个JVM选项会添加在Supervisor启动的Java命令行中。
  • worker.childopts(default: “-Xms768m” ):这个JVM选项会添加在启动worker进程的Java命令行中。
  • tog.mssge.timeout. secs(default:30):这个配置项设定了一个tuple树需要应答最大时间秒数限制，超过这个时间的认为已经执行失败(超时)。这个值设置得太小可能会导致tuple反复重新发送。当这个选项生效时，spout 必须设定来发送锚定的tuple。
  • topology.max.spout.pending(default:null): 在默认值null的时候，每当spout产生了新的tuple,Storm会立即将tuple向后端数据流发送。由于下游bolt执行可能有延迟，默认的数据发送行为可能导致topology过载，从而导致消息处理超时。将本选项设置为非null大于0的数字时，Storm会暂停发送tuple到数据流直到发送出去的tuple小于这个数字，起到了对spout限速的作用。这项配置和topology.message.timeoutsecs一起，是调节topology性能的最重要的两个参数。
  • topology.enable. message.timeouts(default:ture):这个选项用来设定锚定的tuple的超时时间。如果设置为false, 则锚定的tuple不会超时。谨慎使用这个选项，将本项配置设置为flase 之前，考虑改变topology.message.timeout.secs.本项配置生效后，spout必须配置为发送锚定tuple。

Storm 后台进程命令 （关闭当前会话将会关闭该进程）

Storm的守护进程用来启动Storm服务，应该在被监督模式下启动，这样，程序如果有异常失败，服务就可以重启。在启动时，Storm 守护程序从 $STORM_HOME/conf/storm.yaml中读取配置。这个配置文件中的任何配置项都会重新定义内置的默认配置。(如果要在后台运行，命令后面可加上 &，如：storm nimbus & (这种方式关闭当前会话将会关闭该进程))

  1. Nimbus
    用法: storm nimbus &
    这个命令启动nimbus后台进程
  2. Supervisor
    用法: storm supervisor &
    这个命令启动supervisor后台进程
  3. UI
    用法: storm ui &
    这个命令启动StormUI的后台进程，提供了一个web的UI界面用来监控Storm集群。
  4. DRPC
    用法: storm drpc &
    这个命令启动一个DRPC服务后台进程

Storm部署条件

Storm部署的前置条件

  • jdk7+
  • python2.6.6+

我使用的Storm版本是：2.0.0

Storm部署

  • 下载

  • 解压到/usr/local

  • 修改文件名为storm

  • 添加到系统环境变量:~/.bashrc

    export STORM_HOME=/usr/local/storm

    export PATH=$STORM_HOME/bin:$PATH

  • 使其生效:

    source ~/.bashrc

  • 目录结构
    -bin
    -examples
    -conf
    -lib

Storm启动

$STORM_HOME/bin/storm   #如何使用  执行storm就能看到很多详细的命令

提示：

  • command & 在后台执行，如果未指定输出文件，依然会输出到当前窗口屏幕，且关闭会话时会结束该进程
  • nohup command & 如果以 exit 方式退出，不会结束该进程，切文件默认不会输出到屏幕

启动自带zk

storm dev-zookeeper #启动自带zk 

nohup storm dev-zookeeper & #前台启动

jps ： dev_zookeeper

nimbus 启动主节点

nohup storm nimbus &

supervisor 启动从节点

nohup storm supervisor &

ui 启动UI界面

nohup storm ui &

logviewer 启动日志查看服务

nohup storm logviewer &

注意事项
1) 为什么是4个slot
2) 为什么有2个Nimbus

Storm如何运行自己开发的应用程序呢?

Syntax: storm jar topology-jar-path class args0 args1 args2

storm jar /home/hadoop/lib/storm-1.0.jar com.imooc.bigdata.ClusterSumStormTopology

问题: 3个executor，那么页面就看到spout1个和bolt1个，那么还有一个去哪了？

如何修改将跑在本地的storm toplogy改成运行在集群上的

StormSubmitter.submitTopology(topoName,new Config(), builder.createTopology());

storm 其他命令的使用

list

Syntax: storm list

List the running topologies and their statuses.

停止作业

kill
Syntax: storm kill topology-name [-w wait-time-secs]

如何停止集群

hadoop： stop-all.sh

kill -9 pid,pid....

主要常用命令：

nimbus 启动主节点

nohup sh storm nimbus &

supervisor 启动从节点

nohup sh storm supervisor &

ui 启动UI界面

nohup sh storm ui &

logviewer 启动日志查看服务

nohup sh storm logviewer &

运行文件

storm jar /mnt/c/Users/user/Desktop/storm-1.0-SNAPSHOT.jar cn.zhanghub.bigdata.storm.sum.SumTopology

Storm 周边框架

logstash && kafka

logstash 和 kafka 的版本一定要按照logstash的要求选择（这里是logstash 2.4.1，kafka是kafka 2.11-0.9.0）

下载解压安装、配置path

kafka 2.11-0.9.0

中文文档 （文档有错，看时注意）

https://kafka.apachecn.org/quickstart.html#quickstart_send

开启zookeeper

zkServer.sh start

开启kafka

kafka-server-start.sh -daemon /usr/local/kafka/config/server.properties

创建一个topic

kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic logstash_topic

查看所有topic

kafka-topics.sh  --list --zookeeper localhost:2181

开启一个生产者

kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic logstash_topic

开启一个消费者

kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic logstash_topic --from-beginning

logstash 2.4.1

执行脚本文件

logstash -f /usr/local/logstash/conf/mykafka.conf

mykafka.conf:

```shell

input {
    file {
        path => "/usr/local/logstash/test/logstash.txt"
    }
}

output {
  kafka {
    topic_id => "logstash_topic"
    bootstrap_servers => "localhost:9092"
    codec => "json"
    batch_size => 1
  }
}

```
文章作者: 张文军
文章链接: https://wjhub.gitee.io/object-object-da-shu-ju-storm-jin-jie/
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