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storm的用法一、了解Storm大数据处理框架Storm是一个用于实时流数据处理的分布式计算框架。
它由Twitter公司开发，并于2011年发布。
作为一个开源项目，Storm主要用于处理实时数据，比如实时分析、实时计算、流式ETL等任务。
二、Storm的基本概念及特点1. 拓扑（Topology）：拓扑是Storm中最重要的概念之一。
它代表了整个计算任务的结构和流程。
拓扑由一系列组件组成，包括数据源（Spout）、数据处理节点（Bolt）以及它们之间的连接关系。
2. 数据源（Spout）：Spout负责从外部数据源获取数据，并将其发送给Bolt进行处理。
在拓扑中，通常会有一个或多个Spout进行数据输入。
3. 数据处理节点（Bolt）：Bolt是对数据进行实际处理的模块。
在Bolt中可以进行各种自定义的操作，如过滤、转换、聚合等，根据业务需求不同而定。
4. 流组（Stream Grouping）：Stream Grouping决定了从一个Bolt到下一个Bolt 之间的任务调度方式。
Storm提供了多种Stream Grouping策略，包括随机分组、字段分组、全局分组等。
5. 可靠性与容错性：Storm具有高可靠性和容错性的特点。
它通过对任务状态进行追踪、失败重试机制和数据备份等方式，确保了整个计算过程的稳定性。
6. 水平扩展：Storm可以很方便地进行水平扩展。
通过增加计算节点和调整拓扑结构，可以实现对处理能力的无缝提升。
三、Storm的应用场景1. 实时分析与计算：Storm适用于需要对大规模实时数据进行即时分析和计算的场景。
比如金融领域中的实时交易监控、电商平台中用户行为分析等。
2. 流式ETL：Storm可以实现流式ETL（Extract-Transform-Load）操作，将源数据进行抽取、转换和加载到目标系统中，并实时更新数据。
3. 实时推荐系统：通过结合Storm和机器学习算法，可以构建快速响应的实时推荐系统。
storm实验后的心得Storm实验后的心得在进行了一系列关于Storm的实验后，我对这个分布式实时计算系统有了更加深刻的理解和认识。
通过实验，我发现Storm具有高性能、可扩展性强、容错性好等优点，适用于处理大规模的实时数据流。
下面我将就我的实验心得进行总结和分享。
我觉得Storm的高性能是它最大的优势之一。
在实验中，我通过构建拓扑结构，将数据流分成多个阶段进行处理。
通过合理的拓扑结构设计和任务划分，我成功地将计算任务分发到不同的计算节点上，实现了并行计算。
这样一来，Storm可以同时处理多个数据流，大大提高了计算效率。
Storm的可扩展性也给我留下了深刻的印象。
在实验中，我可以根据实际需求动态地增加或减少计算节点，而无需停止整个系统。
这种灵活的扩展性使得Storm能够应对不断增长的数据规模和计算需求，保证了系统的稳定性和可靠性。
Storm的容错性也是我在实验中感受到的一大优点。
在实验过程中，我模拟了计算节点的故障情况，并观察了系统的容错能力。
我发现，当一个计算节点发生故障时，Storm会自动将该节点上的任务重新分配给其他正常的节点，确保计算任务的连续性和正确性。
这种容错机制使得Storm具有很高的可靠性，在大规模分布式计算中表现出色。
Storm还具有灵活的数据处理能力。
在实验中，我可以根据实际需求设计不同的数据处理逻辑，包括数据过滤、数据转换、数据聚合等。
通过使用Storm提供的丰富的操作接口和函数库，我能够灵活地处理各种数据类型和数据流，满足不同的业务需求。
在实验过程中，我还发现Storm的学习曲线相对较陡。
由于Storm 的架构和设计思想与传统的批处理系统有很大的差异，初学者可能需要一定的时间来适应和理解Storm的工作原理。
不过，一旦掌握了Storm的基本概念和操作方式，就能够很好地利用它进行实时数据处理和分析。
总结起来，通过对Storm的实验，我深刻地认识到了这个分布式实时计算系统的优势和特点。
Apache Storm ——开发实践案例：Using check-ins to build a heat map of barsheat map of barsheat map of bars CheckinsGeocodeLookupHeatMapBuilderPersistorCheckinsGeocode LookupPersistorbuilder.setSpout("checkins", new Checkins(), 4);builder.setBolt("geocode-lookup", new GeocodeLookup(), 8);Executors and tasksbuilder.setBolt("geocode-lookup", new GeocodeLookup(), 8)Topology stream groupingsShuffle groupingdistribute outgoing tuples from one component to the next in a manner that’s random butevenly spread out.Fields groupingnsure tuples with the same values for a selectedset of fields always go to the same instance ofthe next bolt.TopologyDesign Design by breakdown into functional componentsTopology Design Design by breakdown into components at points of repartitionSimplest functional componentsvs.lowest number of repartitionsReliability？authorization flowauthorization flowAuthorizeCreditCardProcessedOrderNotificationTuple Tree—Implicit anchoring, acking, and failing Anchoringoutgoing order tuple will be automaticallyanchored to the incoming order tuple.outputCollector.emit(new Values(order)); Ackingthe tuple that was sent to it will be automatically ackedFailingthrowing a FailedException or ReportedFailed-Exception—Explicit anchoring, acking, and failing AnchoringoutputCollector.emit(tuple, new Values(order)) AckingoutputCollector.ack(tuple)FailingoutputCollector.fail(tuple);Handling failures and knowing whento retryRetriableNonretriableUnknown errorsSpout’s role in guaranteed message processingStorm调用nextTuple()获取一个新tuple.Spout使用SpoutOutputCollector向下游提供tuple.当提供tuple时, Spout通过一个messageId唯一标识这个tuple.spoutOutputCollector.emit(tuple, messageId);当tuple发送到下游bolts时，Storm开始跟踪这个tuple树. 跟踪是通过下游bolts的锚定（anchoring）和应答（acking）实现。
大数据开发技术之Storm原理与实践一、Storm简介1. 引例在介绍Storm之前，我们先看一个日志统计的例子：假如我们想要根据用户的访问日志统计使用斗鱼客户端的用大数据培训户的地域分布情况，一般情况下我们会分这几步：•取出访问日志中客户端的IP•把IP转换成对应地域•按照地域进行统计Hadoop貌似就可以轻松搞定：•map做ip提取，转换成地域•reduce以地域为key聚合，计数统计•从HDFS取出结果如果有时效性要求呢？•小时级：还行，每小时跑一个MapReduce Job•10分钟：还凑合能跑•5分钟：够呛了，等槽位可能要几分钟呢•1分钟：算了吧，启动Job就要几十秒呢•秒级：… 要满足秒级别的数据统计需求，需要•进程常驻运行；•数据在内存中Storm正好适合这种需求。
2. 特性Storm是一个分布式实时流式计算平台。
主要特性如下：•简单的编程模型：类似于MapReduce降低了并行批处理复杂性，Storm降低了实时处理的复杂性，只需实现几个接口即可（Spout实现ISpout接口，Bolt实现IBolt接口）。
•支持多种语言：你可以在Storm之上使用各种编程语言。
默认支持Clojure、Java、Ruby和Python。
要增加对其他语言的支持，只需实现一个简单的Storm通信协议即可。
•容错性：nimbus、supervisor都是无状态的, 可以用kill -9来杀死Nimbus和Supervisor进程, 然后再重启它们,任务照常进行; 当worker失败后, supervisor会尝试在本机重启它。
•分布式：计算是在多个线程、进程和服务器之间并行进行的。
•持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失。
•可靠的消息处理：Storm保证每个消息至少能得到一次完整处理。
任务失败时，它会负责从消息源重试消息（ack机制）。
•快速、实时：Storm保证每个消息能能得到快速的处理。
Storm的原理及应用发展1. 简介Storm是一种开源的分布式实时计算系统，也被称为“流处理框架”。
它最初由Twitter开发，目前已经成为Apache软件基金会的顶级项目之一。
Storm的设计目标是提供一个高效且可靠的实时流处理框架，能够处理海量的数据并保证低延迟。
本文将介绍Storm的原理以及其应用发展的情况。
2. 原理Storm基于分布式消息驱动的编程模型，主要由三个核心组件组成：Spout、Bolt和Topology。
Spout用于从数据源获取数据并将其发送给Bolt进行处理，Bolt负责对数据进行处理和转换，而Topology则将Spout和Bolt组织成一个有向无环图(DAG)，定义了数据处理的流程和数据流向。
SpoutSpout是Storm的数据源组件，可以从各种数据源中读取数据，如消息队列、数据库、文件系统等。
Spout可以以多线程的方式并行读取数据，并将读取到的数据发送给Bolt进行处理。
Spout还可以设置可靠性语义，保证数据的可靠处理。
BoltBolt是Storm的处理组件，可以对Spout发送过来的数据进行处理和转换。
Bolt可以进行计算、过滤、聚合等操作，并将处理结果发送给下一个Bolt或最终存储系统。
Bolt也可以以多线程的方式并行处理数据，提高数据处理的吞吐量。
TopologyTopology是Storm的数据处理流程描述，由多个Spout和Bolt组成的有向无环图(DAG)。
Topology定义了数据处理的流程和数据流向，可以灵活地组织数据处理逻辑。
通过调整Topology中的组件之间的关系和并发度，可以实现不同的数据处理需求。
3. 应用发展Storm作为一种高效且可靠的实时计算系统，已经在许多大规模数据处理场景中得到了广泛应用。
以下是一些Storm应用的典型案例：实时流处理Storm可以处理实时流数据，对于需要在数据到达时立即进行处理和分析的场景非常适用。
例如，电商平台可以利用Storm来实时分析用户的购买行为、即时推送个性化的推荐信息，从而提升用户体验和销售效果。
实时计算Storm 核心技术及其在报文系统中的应用摘要1随着应用创新的层出不穷和数据类型的不断丰富，企业面对的数据量急剧增长，随之而来的实时处理需求给管理者和开发人员带来了多方面的困难。
一方面，源源不断的数据流带来了硬件成本增加、难以有效管控等诸多问题；另一方面，传统的数据批处理系统无法满足实时数据处理需求，服务延迟及业务连续性不佳等问题比较严重。
为解决上述问题，作为一个优秀的实时计算框架，Storm迅速在业界得到广泛应用与认可。
本文对Storm平台特点及其背后的核心技术进行了深入剖析，并结合公司实时服务现状，特别是现有的报文系统需求，得到了一个基于Storm 的、满足高并发及业务隔离要求的原型系统，以期对下一代报文系统的设计与实现提供帮助。
目录1. Storm及报文系统概述 (1)1.1 流式数据与Storm的诞生 (1)1.2 我司实时服务现状 (2)1.3 报文系统概述 (2)2. Storm关键技术 (3)2.1 系统架构 (3)2.1.1 调度系统 (3)2.1.2 通信模型 (5)2.2 拓扑与数据流 (6)2.2.1 Topology、Spout及Bolt (6)2.2.2 数据流Grouping策略 (9)2.3 Ack机制 (10)3. Storm中的高层机制 (11)3.1 事务处理 (11)3.2 Trident API (13)3.3 DRPC (14)4. 基于Storm的报文系统初探 (14)4.1 报文系统需求分析 (14)4.2 原型系统设计 (15)4.3 原型系统实现 (17)5. 总结与展望 (20)1. Storm及报文系统概述1.1 流式数据与Storm 的诞生随着互联网的高速发展，各类数据应用层出不穷，而数据除了规模的爆炸性增长之外，新的形态也不断涌现。
流式数据便是这些新型大数据中的一类典型。
与传统数据的静态、批处理和持久化不同，流式数据是连续、无边界且瞬间性的。
⼤数据开发实战：Storm流计算开发 Storm是⼀个分布式、⾼容错、⾼可靠性的实时计算系统，它对于实时计算的意义相当于Hadoop对于批处理的意义。
Hadoop提供了Map和Reduce原语。
同样，Storm也对数据的实时处理提供了简单的 spout和bolt原语。
Storm集群表⾯上看和Hadoop集群⾮常像，但Hadoop上⾯运⾏的是MapReduce的Job，⽽Storm上⾯运⾏的是topology(拓扑)，它们⾮常不⼀样，⽐如⼀个MapReduce的Job最终会结束， ⽽⼀个Storm topology永远运⾏（除⾮显式杀掉它） 1、Storm集群的整体架构 2、Storm关键概念 topology ⼀个事实应⽤程序在Storm中称为⼀个拓扑(topology), Storm中的拓扑类似于Hadoop的MapReduce任务，不同之处是，⼀个MapReduce任务总会运⾏完成，⽽拓扑如果不显式结束则⼀直运⾏。
⼀个Storm拓扑⼀般由⼀个或者多个spout（负责发送消息）以及⼀个或者多个bol（负责处理消息）做组成。
tuple Storm处理的基本消息单元为tuple(元组)，Tuple是⼀个明明值列表，元组中的字段可以是任何类型的对象。
Storm⽤元组作为其数据模型，元组⽀持所有基本类型、字符串和字节数组作为字段值， 只要实现类型的序列化接⼝，就可以使⽤该类型的对象。
元组是⼀个值的列表。
流 流(Stream)在Storm中是⼀个核⼼抽象概念。
⼀个流是由⽆数个元组序列构成，这些元组并⾏、分布式的被创建和执⾏。
在stream的许多元组中，Streams被定义为以Fields区域命名的⼀种模式。
默认情况下，元组⽀持：Integers,longs,shorts,bytes,strings,doubles,floats,booleans,and byte arrays. 每⼀个Stream在声明的时候都会赋予⼀个id,单个Stream--spouts和bolts,可以使⽤OutputFieldsDeclarer的convenience⽅法声明⼀个stream.⽽不⽤指定⼀个id,但是这种⽅法会给⼀个模式的id: default。
