Storm概述

网址：http://storm.apache.org/
Apache Storm是一个免费的开源分布式实时计算系统。Storm可以轻松可靠地处理无限数据流，实
现Hadoop对批处理所做的实时处理。Storm非常简单，可以与任何编程语言一起使用，并且使用起
来很有趣！
Storm有许多用例：实时分析，在线机器学习，连续计算，分布式RPC，ETL等。风暴很快：一个基
准测试表示每个节点每秒处理超过一百万个元组。它具有可扩展性，容错性，可确保您的数据得到处
理，并且易于设置和操作。
Storm集成了您已经使用的排队和数据库技术。Storm拓扑消耗数据流并以任意复杂的方式处理这些
流，然后在计算的每个阶段之间重新划分流。阅读教程中的更多内容。

离线计算是什么？
批量获取数据、批量的传输数据、批量的存储数据、周期性计算数据、数据可视化
flume批量获取数据、sqoop批量传输、hdfs/hive/hbase批量存储、mr/hive计算数据、BI

实时计算是什么？
数据实时产生、数据实时传输、数据实时计算、实时展示
flume实时获取数据、
kafka实时数据存储、
Storm/JStorm实时计算、
实时展示(dataV/quickBI)

Storm与Hadoop
hadoop storm
角色：JobTracker Nimbus
TaskTracker Supervisor
Child Worker
应用名称： Job Topology
编程接口：Mapper/Reducer Spout/Bolt
storm编程模型
tuple:元祖
是消息传输的基本单元。
Spout:水龙头
storm的核心抽象。拓扑的流的来源。Spout通常从外部数据源读取数据。转换为t敺内部的源数
据。

主要方法：

nextTuple() -》 发出一个新的元祖到拓扑。
ack()
fail()
Bolt:转接头

Bolt是对流的处理节点。Bolt作用：过滤、业务、连接运算。
Topology:拓扑
是一个实时的应用程序。
永远运行除非被杀死。
Spout到Bolt是一个连接流…
wordcount
spark->wordcount
storm流式计算
hadoop与storm兼容性
spark-core
spark-sql离线计算
spark-streaming流式计算
一个团队开发
没有兼容性问题
spark团队：我要做一栈式开发平台！
但凡涉及到大数据计算 我都能搞定！
spark替代了mapreduce
spark没有底层存储
依赖hdfs
hdfs/mr…
完善整个生态圈系统！
mapreduce思想、编程 、sqoop->mr hive->mr hbasemr
dfs/mapreduce/bigtable
java/scala…
Storm集群安装部署
1）准备工作
zk01 zk02 zk03
storm01 storm02 storm03
2)下载安装包
http://storm.apache.org/downloads.html
3)上传
4)解压
5)修改配置文件
$ vi storm.yaml

设置Zookeeper的主机名称

storm.zookeeper.servers:

• “hd09-01”
• “hd09-02”
• “hd09-03”

设置主节点的主机名称

nimbus.seeds: ["hd09-01"]

设置Storm的数据存储路径

storm.local.dir: "/root/hd/storm/data"

设置Worker的端口号

supervisor.slots.ports:`
- 6700
- 6701
- 6702
- 6703

6)启动nimbus
$ storm nimbus &
7) 启动supervisor
$ storm supervisor &
8)启动ui界面
$ storm ui
Storm命令行操作
1)查看命令帮助
storm help
2)查看版本
storm version
3)运行storm程序
storm jar [/路径/.jar][全类名][拓扑名称]
4）查看当前正在运行拓扑及其状态
storm list
5)终止拓扑程序
storm kill [拓扑名称]
6）**拓扑程序
storm activate [拓扑名称]
7）禁止拓扑程序
storm deactivate [拓扑名称]
下半节课：storm-wordcount 实时版
分组策略
1）Fields Grouping
按照字段分组。相同字段发送到一个task中。
2）shuffle Grouping
随机分组。轮询。平均分配。随机分发tuple，保证每个bolt中的tuple数量相同。
3）Non Grouping
不分组
采用这种策略每个bolt中接收的单词不同。
4）All Grouping
广播发送
5）Global Grouping
全局分组
分配给task id值最小的
根据线程id判断，只分噢诶给线程id最小的