Storm简介与设计思想

亦凉 2021-11-22 23:18 369阅读 0赞

## 实时计算概述 ##

有别于传统的离线批处理操作(对很多数据的集合进行的操作)，实时处理，说白就是针对一条一条的数据/记录进行操作，所有的这些操作进行一个汇总(截止到目前为止的所有的统计总和)。

### 实时计算与离线计算比较 ###

Bounded：有界
        离线计算面临的操作数据都是有界限的，无论是1G、1T、1P、1EB、1NB
        数据的有界必然会导致计算的有界
    UnBounded：×××
        实时计算面临的操作数据是源源不断的向水流一样，是没有界限的，
        数据的×××必然导致计算的×××

来自Flink官网的说明：

First, 2 types of datasets
        Unbounded: Infinite datasets that are appended to continuously
        Bounded: Finite, unchanging datasets
    
    Second, 2 types of execution models
        Streaming: Processing that executes continuously as long as data is being produced
        Batch: Processing that is executed and runs to completeness in a finite amount of 
               time, releasing computing resources when finished

### 大数据处理的6大问题 ###

3大计算中心
        离线批处理
        准实时流计算中心
        实时流计算
    3大计算引擎
        用户交互式计算引擎:SQL/ES
        图计算引擎
        机器学习计算引擎

## Storm简介 ##

ApacheStorm是Twitter开源的一个类似于Hadoop的实时数据处理框架，它原来是由BackType开发，后BackType被Twitter收购，将Storm作为Twitter的实时数据分析系统。

Storm能实现高频数据和大规模数据的实时处理。

官网资料显示storm的一个节点1秒钟能够处理100万个100字节的消息(IntelE5645@2.4Ghz的CPU,24GB的内存)。（即单节点每秒大概处理95MB左右数据）

官网：<http://storm.apache.org>;

### Storm和Hadoop比较 ###

*  数据来源
    
    HADOOP处理的是HDFS上TB级别的数据(历史数据)，STORM是处理的是实时新增的某一笔数据(实时数据)；
 *  处理过程
    
    HADOOP是分MAP阶段到REDUCE阶段，STORM是由用户定义处理流程，流程中可以包含多个步骤，每个步骤可以是数据源(SPOUT)或处理逻辑(BOLT)；
 *  是否结束
    
    HADOOP最后是要结束的，STORM是没有结束状态，到最后一步时，就停在那，直到有新数据进入时再从头开始；
 *  处理速度
    
    HADOOP是以处理HDFS上TB级别数据为目的，处理速度慢，STORM是只要处理新增的某一笔数据即可，可以做到很快；
 *  适用场景
    
    HADOOP是在要处理批量数据时用的，不讲究时效性，STORM是要处理某一新增数据时用的，要讲时效性。

## Storm的设计思想 ##

Storm是对流Stream的抽象，流是一个不间断的×××的连续tuple，注意Storm在建模事件流时，把流中的事件抽象为tuple即元组。

Storm将流中元素抽象为Tuple，一个tuple就是一个值列表——valuelist，list中的每个value都有一个name，并且该value可以是基本类型，字符类型，字节数组等，当然也可以是其他可序列化的类型。

Storm认为每个stream都有一个stream源，也就是原始元组的源头，所以它将这个源头称为Spout。

有了源头即spout也就是有了stream，那么该如何处理stream内的tuple呢。将流的状态转换称为Bolt，bolt可以消费任意数量的输入流，只要将流方向导向该bolt，同时它也可以发送新的流给其他bolt使用，这样一来，只要打开特定的spout（管口）再将spout中流出的tuple导向特定的bolt，又bolt对导入的流做处理后再导向其他bolt或者目的地。

![Storm笔记整理（一）：简介与设计思想][Storm]

以上处理过程统称为Topology即拓扑。拓扑是storm中最高层次的一个抽象概念，它可以被提交到storm集群执行，一个拓扑就是一个流转换图，图中每个节点是一个spout或者bolt，图中的边表示bolt订阅了哪些流，当spout或者bolt发送元组到流时，它就发送元组到每个订阅了该流的bolt（这就意味着不需要我们手工拉管道，只要预先订阅，spout就会将流发到适当bolt上）。

拓扑的每个节点都要说明它所发出的元组的字段的name，其他节点只需要订阅该name就可以接收处理。

![Storm笔记整理（一）：简介与设计思想][Storm 1]

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