Storm流式框架详细介绍(含代码例子)

学习目标:

  • Storm流式框架详细介绍

学习内容:

Apache Storm是一种分布式实时计算系统,旨在处理大规模数据流。它可以用来进行实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式RPC、ETL等操作。以下是对Storm框架的详细介绍:

1. 核心概念

  • Topology:在Storm中,实时计算逻辑被表示为一个拓扑(topology),类似于MapReduce中的job。拓扑是一个由spout和bolt组成的有向无环图(DAG)。
  • Spout:数据流的源头,从外部数据源中读取数据并将其发送到拓扑中进行处理。Spout可以是可靠的(可靠消息处理)或不可靠的。
  • Bolt:数据流处理节点,从spout或其他bolt接收数据,进行相应的处理(如过滤、聚合、计算等),然后将数据发送给其他bolt或输出到外部存储。
  • Stream:在Spout和Bolt之间传输的数据流。每个stream由多个tuple(元组)组成,元组是Storm处理的基本数据单位。
  • Tuple:一个元组是一个有序的字段列表,可以包含各种类型的数据。

2. 架构组件

  • Nimbus:集群的主节点,负责分发代码、分配任务、监控作业运行。类似于Hadoop中的JobTracker。
  • Supervisor:负责监听任务的分配情况,并启动或终止任务,管理worker进程。
  • Worker:实际执行Spout和Bolt的进程。每个worker进程在一个JVM中运行,可以包含多个executor。
  • Executor:执行具体的Spout或Bolt的线程。
  • Task:Spout或Bolt的实例,一个executor可以运行一个或多个task。

3. 特性与优点

  • 低延迟:Storm提供毫秒级延迟的数据处理能力,适用于实时性要求高的应用场景。
  • 容错性:Storm具备内置的故障恢复机制,当worker、executor或task失败时,系统会自动重新分配任务,确保拓扑持续运行。
  • 横向扩展:可以轻松地增加或减少集群中的节点数量,以应对不同规模的数据处理需求。
  • 编程简单:Storm提供了简单易用的API,开发者可以使用Java、Python等语言编写spout和bolt,实现数据流处理逻辑。
  • 灵活性:支持多种数据源和外部系统的集成,如Kafka、HDFS、数据库等,适用于各种实时数据处理需求。

4. 常见使用场景

  • 实时数据分析:用于金融、广告、社交媒体等领域的实时数据分析,监控和报告。
  • 在线机器学习:处理流式数据进行实时模型更新和预测。
  • 实时ETL(Extract, Transform, Load):从多个数据源抽取数据,进行清洗、转换,然后加载到目标存储系统中。
  • 实时监控和报警:实时监控系统状态、业务指标,当出现异常时及时触发报警。
  1. 示例拓扑
bash 复制代码
import org.apache.storm.Config;
import org.apache.storm.LocalCluster;
import org.apache.storm.topology.TopologyBuilder;
import org.apache.storm.tuple.Fields;

public class WordCountTopology {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
        
        builder.setSpout("spout", new RandomSentenceSpout(), 5);
        builder.setBolt("split", new SplitSentenceBolt(), 8).shuffleGrouping("spout");
        builder.setBolt("count", new WordCountBolt(), 12).fieldsGrouping("split", new Fields("word"));
        
        Config conf = new Config();
        conf.setDebug(true);
        
        LocalCluster cluster = new LocalCluster();
        cluster.submitTopology("word-count", conf, builder.createTopology());
        
        Thread.sleep(10000);
        cluster.shutdown();
    }
}

在这个例子中:

  • 一个RandomSentenceSpout生成随机句子。
  • SplitSentenceBolt将句子拆分成单词。
  • WordCountBolt统计每个单词出现的次数。

总结

Apache Storm作为一个高性能、易扩展的实时计算框架,已经在许多领域得到了广泛应用。它的低延迟、容错性和灵活性使得它能够处理各种实时数据流应用。开发者可以通过定义spout和bolt,构建拓扑来实现复杂的数据处理逻辑。


相关推荐
Qspace丨轻空间24 分钟前
气膜场馆:推动体育文化旅游创新发展的关键力量—轻空间
大数据·人工智能·安全·生活·娱乐
Elastic 中国社区官方博客1 小时前
如何将数据从 AWS S3 导入到 Elastic Cloud - 第 3 部分:Elastic S3 连接器
大数据·elasticsearch·搜索引擎·云计算·全文检索·可用性测试·aws
Aloudata2 小时前
从Apache Atlas到Aloudata BIG,数据血缘解析有何改变?
大数据·apache·数据血缘·主动元数据·数据链路
水豚AI课代表3 小时前
分析报告、调研报告、工作方案等的提示词
大数据·人工智能·学习·chatgpt·aigc
拓端研究室TRL6 小时前
【梯度提升专题】XGBoost、Adaboost、CatBoost预测合集:抗乳腺癌药物优化、信贷风控、比特币应用|附数据代码...
大数据
黄焖鸡能干四碗6 小时前
信息化运维方案,实施方案,开发方案,信息中心安全运维资料(软件资料word)
大数据·人工智能·软件需求·设计规范·规格说明书
编码小袁6 小时前
探索数据科学与大数据技术专业本科生的广阔就业前景
大数据
WeeJot嵌入式6 小时前
大数据治理:确保数据的可持续性和价值
大数据
zmd-zk7 小时前
kafka+zookeeper的搭建
大数据·分布式·zookeeper·中间件·kafka
激流丶7 小时前
【Kafka 实战】如何解决Kafka Topic数量过多带来的性能问题?
java·大数据·kafka·topic