Storm入门学习随记

推荐慕课网视频：http://www.imooc.com/video/10055

 

====Storm的起源。

Storm是开源的、分布式、流式计算系统

 

什么是分布式呢？就是将一个任务拆解给多个计算机去执行，让许多机器共通完成同一个任务，

把这个多机的细节给屏蔽，对外提供同一个接口、同一个服务，这样的系统就是分布式系统。

 

在多年以前并没有非常范用的分布式系统，即使存在，也都是限定在指定的领域，

当然，也有人尝试从中提取出共通的部分，发明一个通用的分布式系统，但是都没有很好的结果。

后来，Google发表了3篇论文，提出了分布式计算的模型，在分布式系统上有了一个质的突破。

 

有一位大牛看了这3篇论文之后，深受启发，然后就发明了Hadoop系统。

 

然后，基于Hadoop的改造系统就如雨后春笋一般，接二连三的出现了。

以至于，Hadoop已经不是一套软件，而是一整套生态系统了。

于是，人们谈到分布式，就必谈Hadoop了。

 

但是，Hadoop并不是万能的，它只能处理适合进行批量计算的需求。对于，非批量的计算就不能够满足要求了。

很多时候，我们只能先收集一段时间数据，等数据收集到一定规模之后，我们才开始MapReduce处理。

 

有这么一个故事：

-------------------

路人甲是在一家媒体公司A工作，他的主要工作内容很简单，就是在一些搜索引擎上做广告，

众所周知，搜索引擎上的广告是竞价排名的，谁土豪谁就排前面，出钱少的就只能排在后面。

公司A的竞争对手都比较土豪，所以呢，公司A的广告就一直排在后面，也没什么好的办法。

后来，路人甲想出了一个馊主意，就是用程序不断的去点击竞争对手的广告，让对手的广告费

很快的花费调，这样公司A就可以廉价的将广告排在前面了。

搜索引擎公司试图识别出这些恶意点击屏来保护商家，将这些恶意点击扣除的费用返还给商家。

一般来说呢，如果利用MapReduce，一般情况下，都需要收集一段时间数据，然后根据这些

数据来算出哪些点击是恶意的，本身收集数据就已经很耗费时间了，再等计算完毕之后，

土豪商家的广告费也基本上不剩什么了。

所以呢，我们希望在点击发生的时候就算出来该点击是否是作弊行为，及时不能马上判断出，

也应该尽早的计算出来。

-------------------

 为了解决上面这个故事的需求，分布式流式计算系统就产生了，比较知名的有：

•【Yahoo】S4

•【IBM】StreamBase

•【Amazon】Kinesis

•【Spark】Streaming

•【Google】Millwheel

•【Apache】Storm（目前业界中最知名、流程）

 

批量计算（以Hadoop为代表）与流式计算的区别有哪些呢？

 

###################

目前已经有人在做一些前瞻性的项目，这些人试图将批量计算和流式计算进行整合

试图使用同一套API，即搞定流式计算，又搞定批量计算。

使一段代码不要任何改动，就可以同时执行在批量计算和流式计算两种系统之上。

这种系统目前比较有名的有：

【Twitter】Summing Bird

【Google】CloudDataflow

两个接口都已经开源了。等以后有机会一定要提前接触一下。

###################

 

====Storm组件

Storm采用的是主从结构，就是使用一台主节点来管理整个集群的运行状态。

这个主节点被称为：Nimbus，从节点用来维护每台机器的状态，被称为：Supervisor

 

为什么采取主从结构呢？主从结构比较简单，不需要进行主节点仲裁等工作。

 

从前面的结构图中我们还可以看出，采取主从结构之后，Nimbus是一个单点，

但是，我们知道分布式领域里，大家都比较讨厌自己的系统设计中存在单点，

因为单点如果发生故障，很有可能影响到整个集群的可用性。

 

所以，如果一个系统设计中如果存在单点，一般情况下这个单点的作业必然比较轻，

挂了之后，短时间之内也不影响真个系统的运行，并且一般情况下都是没有状态的，

宕机之后至需要重启就能够恢复并正确处理。

 

Nimbus的角色是只负责一些管理性的工作，它并不关心Worker之间的数据是如何传输的，

它的一些主要状态都存在分布式协调服务(Zookeeper)中，内存里面的东西都是可以丢失的，

如果它挂掉，只要没有运算节点发生故障，那么整个作业还是能够正常的进行数据处理的。

Nimbus重启之后，就可以正确处理真个系统的事务了。

 

Supervisor的角色是听Nimbus的话，来启动并监控真正进行计算的Worker的进程，

如果Worker有异常，那么久帮助Worker重启一下，它也不负责数据计算和数据传输，

 

真正的数据计算和输出，都是由Worker来进行。

Worker是运行在工作节点上面，被Supervisor守护进程创建的用来干活的JVM进程。

每个Worker对应于一个给定topology的全部执行任务的一个子集。

反过来说，一个Worker里面不会运行属于不同的topology的执行任务。

 

====Storm UI

为了方便用户管理集群，查看集群运行状态，提供了一个基于Web的UI来监控整个Storm集群

它本身不是集群运行的必须部分，它的启动停止都不影响Storm的正常运行。

 

====Storm作业提交运行流程

（1）用户使用Storm的API来编写Storm Topology。

（2）使用Storm的Client将Topology提交给Nimbus。

Nimbus收到之后，会将把这些Topology分配给足够的Supervisor。

（3）Supervisor收到这些Topoligy之后，Nimbus会指派一些Task给这些Supervisor。

（4）Nimvus会指示Supervisor为这些Task生成一些Worker。

（5）Worker来执行这些Task来完成计算任务。

  

====StormAPI基础概念

Storm称用户的一个作业为Topology（拓扑）。

 

为什么叫拓扑呢？是因为Storm的一个拓扑主要包含了许多的数据节点，还有一些计算节点，

以及这些节点之间的边，也就是说Storm的拓扑是由这些点和边组成的一个有向无环图。

这些点有两种：数据源节点（Spout）、普通的计算节点（Bolt），

点之间的边称为数据流（Stream），数据流中的每一条记录称为Tuple。

 

如下图中，每一个“水龙头”表示一个Spout，它会发送一些Tuple给下游的Bolt，

这些Bolt经过处理周，再发送一个Tuple给下一个Bolt，

最后，在这些Bolt里面是可以执行一些写数据到外部存储（如数据库）等操作的。

在图中这个Topology里面我们看到了两个Spout和5个Bolt，

在实际运行的时候，每个Spout节点都可能有很多个实例，每个Bolt也有可能有很多个实例。

就像MapReduce一样，一个Map节点并不代表只有一个并发，而有可能很多个Map实例在跑。

 

这些Spout和Bolt的这些边里面，用户可以设置多种的Grouping的方式。

有些类似SQL中的Group By。用来制定这些计算是怎么分组的。

 

*Fields Grouping：保证同样的字段移动落到同一个Bolt里。

 

--以WordCount为例，MapReduce和Storm的工作流程对比：

（1）MapReduce

（2）Storm

 

====各个组件的一些说明

--Topologies

为了在storm上面做实时计算， 你要去建立一些topologies。一个topology就是一个计算节点所组成的图。
Topology里面的每个处理节点都包含处理逻辑， 而节点之间的连接则表示数据流动的方向。
运行一个Topology是很简单的。首先，把你所有的代码以及所依赖的jar打进一个jar包。然后运行类似下面的这个命令。

strom jar all-your-code.jar backtype.storm.MyTopology arg1 arg2

这个命令会运行主类: backtype.strom.MyTopology，参数是arg1, arg2。
这个类的main函数定义这个topology并且把它提交给Nimbus。storm jar负责连接到nimbus并且上传jar文件。

 

--Stream

Stream是storm里面的关键抽象。一个stream是一个没有边界的tuple序列。
storm提供一些原语来分布式地、可靠地把一个stream传输进一个新的stream。比如： 你可以把一个tweets流传输到热门话题的流。
storm提供的最基本的处理stream的原语是spout和bolt。你可以实现Spout和Bolt对应的接口以处理你的应用的逻辑。
spout是流的源头。比如一个spout可能从Kestrel队列里面读取消息并且把这些消息发射成一个流。
又比如一个spout可以调用twitter的一个api并且把返回的tweets发射成一个流。
通常Spout会从外部数据源（队列、数据库等）读取数据，然后封装成Tuple形式，之后发送到Stream中。
Spout是一个主动的角色，在接口内部有个nextTuple函数，Storm框架会不停的调用该函数。

 

 

bolt可以接收任意多个输入stream， 作一些处理， 有些bolt可能还会发射一些新的stream。
一些复杂的流转换， 比如从一些tweet里面计算出热门话题， 需要多个步骤， 从而也就需要多个bolt。
Bolt可以做任何事情: 运行函数，过滤tuple，做一些聚合，做一些合并以及访问数据库等等。
Bolt处理输入的Stream，并产生新的输出Stream。
Bolt可以执行过滤、函数操作、Join、操作数据库等任何操作。
Bolt是一个被动的角色，其接口中有一个execute(Tuple input)方法，在接收到消息之后会调用此函数，用户可以在此方法中执行自己的处理逻辑。

 

 

spout和bolt所组成一个网络会被打包成topology， topology是storm里面最高一级的抽象（类似 Job）， 你可以把topology提交给storm的集群来运行。
topology的结构在Topology那一段已经说过了，这里就不再赘述了。

 

 

topology里面的每一个节点都是并行运行的。 在你的topology里面， 你可以指定每个节点的并行度， storm则会在集群里面分配那么多线程来同时计算。
一个topology会一直运行直到你显式停止它。storm自动重新分配一些运行失败的任务， 并且storm保证你不会有数据丢失， 即使在一些机器意外停机并且消息被丢掉的情况下。

 

--数据模型(Data Model)

storm使用tuple来作为它的数据模型。每个tuple是一堆值，每个值有一个名字，并且每个值可以是任何类型，
在我的理解里面一个tuple可以看作一个没有方法的java对象（或者是一个表的字段）。
总体来看，storm支持所有的基本类型、字符串以及字节数组作为tuple的值类型。你也可以使用你自己定义的类型来作为值类型， 只要你实现对应的序列化器(serializer)。
一个Tuple代表数据流中的一个基本的处理单元，例如一条cookie日志，它可以包含多个Field，每个Field表示一个属性。

 

 

Tuple本来应该是一个Key-Value的Map，由于各个组件间传递的tuple的字段名称已经事先定义好了，所以Tuple只需要按序填入各个Value，所以就是一个Value List。
一个没有边界的、源源不断的、连续的Tuple序列就组成了Stream。

 

 

topology里面的每个节点必须定义它要发射的tuple的每个字段。
比如下面这个bolt定义它所发射的tuple包含两个字段，类型分别是: double和triple。
  1. public class DoubleAndTripleBoltimplementsIRichBolt {
  2.     private OutputCollectorBase _collector;
  4.     @Override
  5.     public void prepare(Map conf, TopologyContext context, OutputCollectorBase collector) {
  6.         _collector = collector;
  7.     }
  9.     @Override
  10.     public void execute(Tuple input) {
  11.         intval = input.getInteger(0);
  12.         _collector.emit(input,newValues(val*2, val*3));
  13.         _collector.ack(input);
  14.     }
  16.     @Override
  17.     public void cleanup() {
  18.     }
  20.     @Override
  21.     public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
  22.         declarer.declare(newFields("double","triple"));
  23.     }
  24. }

 

参考博客：http://blog.itpub.net/29754888/viewspace-1260026/

 

====StormAPI使用

我们来看看WorldCount的example代码。

 

====Storm的并发机制

Task数量：表示每个Spout或Bolt逻辑上有多少个并发。它影响输出结果。

Worker数量：代表总共有几个JVM进程去执行我们的作业。

Executor数量：表示每个Spout或Bolt启动几个线程来运行。

 

下面代码中的数字表示Executor数量，它不影响结果，影响性能。

 

Worker的数量在Config中设置，下图代码中的部分表示Worker数量。

*本地模式中，Worker数不生效，只会启动一个JVM进行来执行作业。

*只有在集群模式设置Worker才有效。而且集群模式的时候一定要设置才能体现集群的价值。

 

====Storm数据可靠性

分布式系统都管理很多台机器，需要保证任意的Worker挂掉之后，我们的系统仍然能正确的处理，那么

Storm如何保证这些数据正确的恢复？

Storm如何保证这些数据不被重复计算？

（1）Spout容错API：NextTuple中，emit时，指定MsgID。

（2）Bolt容错API：①emit时，锚定输入Tuple。②Act输入Tuple。

 

====Storm集群搭建

（1）安装zookeeper集群

配置方法省略。

 

（2）下载安装Storm

官网上下载Storm：http://storm.apache.org

上传至Linux并解压缩。这里将Storm解压缩到/opt/apache-storm-0.10.0路径下了。

 

（3）修改Storm配置文件

配置文件路径：/opt/apache-storm-0.9.5/conf/storm.yaml

配置内容如下：

----------------

storm.zookeeper.servers:
- "192.168.93.128"
- "192.168.93.129"
- "192.169.93.130"
nimbus.host: "192.168.93.128"
storm.local.dir: "/opt/apache-storm-0.9.5/status"
supervisor.slots.ports:
- 6700
- 6701
- 6702
- 6703

----------------

 

置之后的文件如下如所示：

 

--Storm配置项详细介绍

•storm.zookeeper.servers：

ZooKeeper服务器列表

•storm.zookeeper.port：

ZooKeeper连接端口

•storm.local.dir：

storm使用的本地文件系统目录(必须存在并且storm进程可读写)

•storm.cluster.mode：

Storm集群运行模式([distributed|local])

•storm.local.mode.zmq：

Local模式下是否使用ZeroMQ作消息系统，如果设置为false则使用java消息系统。默认为false

•storm.zookeeper.root：

ZooKeeper中Storm的根目录位置

•storm.zookeeper.session.timeout：

客户端连接ZooKeeper超时时间

•storm.id：

运行中拓扑的id，由storm name和一个唯一随机数组成。

•nimbus.host：

nimbus服务器地址

•nimbus.thrift.port：nimbus的thrift监听端口

•nimbus.childopts：

通过storm-deploy项目部署时指定给nimbus进程的jvm选项

•nimbus.task.timeout.secs：

心跳超时时间，超时后nimbus会认为task死掉并重分配给另一个地址

•nimbus.monitor.freq.secs：

nimbus检查心跳和重分配任务的时间间隔。注意如果是机器宕掉nimbus会立即接管并处理

•nimbus.supervisor.timeout.secs：

supervisor的心跳超时时间，一旦超过nimbus会认为该supervisor已死并停止为它分发新任务

•nimbus.task.launch.secs：

task启动时的一个特殊超时设置。在启动后第一次心跳前会使用该值来临时替代nimbus.task.timeout.secs

•nimbus.reassign：

当发现task失败时nimbus是否重新分配执行。默认为真，不建议修改

•nimbus.file.copy.expiration.secs：

nimbus判断上传/下载链接的超时时间，当空闲时间超过该设定时nimbus会认为链接死掉并主动断开

•ui.port：

Storm UI的服务端口

•drpc.servers：

DRPC服务器列表，以便DRPCSpout知道和谁通讯

•drpc.port：

Storm DRPC的服务端口

•supervisor.slots.ports：

supervisor上能够运行workers的端口列表。每个worker占用一个端口，且每个端口只运行一个worker。

通过这项配置可以调整每台机器上运行的worker数。(调整slot数/每机)

•supervisor.childopts：

在storm-deploy项目中使用，用来配置supervisor守护进程的jvm选项

•supervisor.worker.timeout.secs：

supervisor中的worker心跳超时时间，一旦超时supervisor会尝试重启worker进程.

•supervisor.worker.start.timeout.secs：

supervisor初始启动时，worker的心跳超时时间，当超过该时间supervisor会尝试重启worker。

因为JVM初始启动和配置会带来的额外消耗，从而使得第一次心跳会超过supervisor.worker.timeout.secs的设定

•supervisor.enable：

supervisor是否应当运行分配给他的workers。默认为true，该选项用来进行Storm的单元测试，一般不应修改.

•supervisor.heartbeat.frequency.secs：

supervisor心跳发送频率(多久发送一次)

•supervisor.monitor.frequency.secs：

supervisor检查worker心跳的频率

•worker.childopts：

supervisor启动worker时使用的jvm选项。所有的”%ID%”字串会被替换为对应worker的标识符

•worker.heartbeat.frequency.secs：

worker的心跳发送时间间隔

•task.heartbeat.frequency.secs：

task汇报状态心跳时间间隔

•task.refresh.poll.secs：

task与其他tasks之间链接同步的频率。(如果task被重分配，其他tasks向它发送消息需要刷新连接)

。一般来讲，重分配发生时其他tasks会理解得到通知。该配置仅仅为了防止未通知的情况。

•topology.debug：

如果设置成true，Storm将记录发射的每条信息。

•topology.optimize：

master是否在合适时机通过在单个线程内运行多个task以达到优化topologies的目的

•topology.workers：

执行该topology集群中应当启动的进程数量。

每个进程内部将以线程方式执行一定数目的tasks。topology的组件结合该参数和并行度提示来优化性能

•topology.ackers：

topology中启动的acker任务数。

Acker保存由spout发送的tuples的记录，并探测tuple何时被完全处理。

当Acker探测到tuple被处理完毕时会向spout发送确认信息。通常应当根据topology的吞吐量来确定acker的数目，但一般不需要太多。

当设置为0时，相当于禁用了消息可靠性。storm会在spout发送tuples后立即进行确认

•topology.message.timeout.secs：

topology中spout发送消息的最大处理超时时间。

如果一条消息在该时间窗口内未被成功ack，Storm会告知spout这条消息失败。而部分spout实现了失败消息重播功能。

•topology.kryo.register：

注册到Kryo(Storm底层的序列化框架)的序列化方案列表。序列化方案可以是一个类名，或者是com.esotericsoftware.kryo.Serializer的实现

•topology.skip.missing.kryo.registrations：

Storm是否应该跳过它不能识别的kryo序列化方案。如果设置为否task可能会装载失败或者在运行时抛出错误

•topology.max.task.parallelism：

在一个topology中能够允许的最大组件并行度。该项配置主要用在本地模式中测试线程数限制.

•topology.max.spout.pending：

一个spout task中处于pending状态的最大的tuples数量。该配置应用于单个task，而不是整个spouts或topology

•topology.state.synchronization.timeout.secs：

组件同步状态源的最大超时时间(保留选项,暂未使用)

•topology.stats.sample.rate：

用来产生task统计信息的tuples抽样百分比

•topology.fall.back.on.java.serialization：

topology中是否使用java的序列化方案

•zmq.threads：

每个worker进程内zeromq通讯用到的线程数

•zmq.linger.millis：

当连接关闭时，链接尝试重新发送消息到目标主机的持续时长。这是一个不常用的高级选项，基本上可以忽略.

•java.library.path：

JVM启动(如Nimbus,Supervisor和workers)时的java.library.path设置。该选项告诉JVM在哪些路径下定位本地库

 

（4）配置Storm环境变量

环境变量位置：/etc/profile

配置内容之后如下图所示：

注意：环境变量修改只有，一定要使用Source命令来使之生效。

 

（5）启动Storm

--启动Storm UI

命令：storm ui >/dev/null 2>&1 &

我们可以它启动的时候相关的输出指向到/def/null，并且把错误也重新定向到正常输出。

 

--启动主节点（Nimbus节点）

命令：storm nimbus >/dev/null 2>&1 &

在第1台Linux虚拟机上执行。正常启动时的jps结果如下图所示：

 

--启动工作节点（Supervisor节点）

命令：storm supervisor >/dev/null 2>&1 &

在第2、3台Linux虚拟机上执行。正常启动时的jps结果如下图所示：

 

（6）启动StormUI监控页面：

Storm正常启动之后，应该可以打开StormUI画面。在浏览器中输入地址和端口即可

正确启动时应该如下图所示：

--Mainpage：

main页面主要包括3个部分

 

 【Cluster Summary】

•Nimbus uptime: nimbus的启动时间

•Supervisors: storm集群中supervisor的数目

•used slots: 使用了的slots数

•free slots: 剩余的slots数

•total slots: 总的slots数

•Running tasks: 运行的任务数

 

【topology summary】

•Name: topology name

•id: topology id (由storm生成)

•status: topology的状态，包括(ACTIVE, INACTIVE, KILLED, REBALANCING)

•uptime: topology运行的时间

•num workers: 运行的workers数

•num tasks: 运行的task数

 

【supervisor summary】

•host: supervisor(主机)的主机名

•uptime: supervisor启动的时间

•slots: supervisor的端口数

•used slots: 使用的端口数

 

--Topology page

topology页面主要包括4个部分

【topology summary】

(同主页)

 

【topology stats】

•window: 时间窗口，显示10m、3h、1d和all time的运行状况

•emitted: emitted tuple数

•transferred: transferred tuple数, 说下与emitted的区别：如果一个task，emitted一个tuple到2个task中，则transferred tuple数是emitted tuple数的两倍

•complete latency: spout emitting 一个tuple到spout ack这个tuple的平均时间

•acked: ack tuple数

•failed: 失败的tuple数

 

【spouts】

•id: spout id

•parallelism: 任务数

•last error: 最近的错误数，只显示最近的前200个错误

•emitted、transferred、complete latency、acked和failed上面已解释

 

【bolts】

•process latency: bolt收到一个tuple到bolt ack这个tuple的平均时间

其他参数都解释过了

还有componentpage和taskpage，参数的解释同上。

taskpage中的Component指的是spoutid或者boltid，time指的是错误发生的时间，error是指错误的具体内容。

 

====Storm常用命令

【提交Topologies】

命令格式：storm jar 【jar路径】 【拓扑包名.拓扑类名】 【拓扑名称】

样例：storm jar /storm-starter.jar storm.starter.WordCountTopology wordcountTop

#提交storm-starter.jar到远程集群，并启动wordcountTop拓扑。

 

【停止Topologies】

命令格式：storm kill 【拓扑名称】

样例：storm kill wordcountTop

#杀掉wordcountTop拓扑。

 

【启动nimbus后台程序】

命令格式：storm nimbus

 

【启动supervisor后台程序】

命令格式：storm supervisor

 

【启动drpc服务】

命令格式：storm drpc

 

【启动ui服务】

命令格式：storm ui

 

【启动REPL】

REPL — read-evaluate-print-loop。

虽然clojure可以作为一种脚本语言内嵌在java里面，但是它的首选编程方式是使用REPL，这是一个简单的命令行接口，

使用它你可以输入你的命令，执行，然后查看结果， 你可以以下面这个命令来启动REPL：

命令格式：storm repl

 

【打印本地配置】

命令格式：storm localconfvalue [配置参数关键字]

举例：storm localconfvalue storm.zookeeper.servers

#根据指定参数打印本地配置的值。

 

【打印远程配置】

命令格式：storm remoteconfvalue [配置参数关键字]

举例：storm remoteconfvalue storm.zookeeper.servers

#根据指定参数打印远程配置的值。

 

【执行Shell脚本】

命令格式：storm shell resourcesdir command args

 

【打印CLASSPATH】

命令格式：storm classpath

 

====Storm调优：

--调优对象

当一个topology在storm cluster中运行时，它的并发主要跟3个逻辑对象相关：worker => executor =>task。(=>代表1对N)

（1）Worker

Worker是运行在工作节点上面，被Supervisor守护进程创建的用来干活的JVM进程。

每个Worker对应于一个给定topology的全部执行任务的一个子集。

反过来说，一个Worker里面不会运行属于不同的topology的执行任务。

它可以通过[storm rebalance]命令任意调整。


（2）Executor

可以理解成一个Worker进程中的工作线程。

一个Executor中只能运行隶属于同一个component（spout/bolt）的task。

一个Worker进程中可以有一个或多个Executor线程。在默认情况下，一个Executor运行一个task。

它可以通过[storm rebalance]命令任意调整。


（3）Task

Task则是spout和bolt中具体要干的活了。一个Executor可以负责1个或多个task。

每个component（spout/bolt）的并发度就是这个component对应的task数量。

同时，task也是各个节点之间进行grouping（partition）的单位。无法在运行时调整。

 

--设置方法：

conf.setNumWorkers(workers);                                        //设置worker数量

uilder.setBolt("2", new WordSpliter(),4)                             //设置Executor并发数量

builder.setBolt("2", new WordSpliter(),4).setNumTasks(1); //设置每个线程处理的Task数量


--任务分配：

任务分配是有下面两种情况：

①、task数目比worker多：

例如task是[1 2 3 4]，可用的slot(所谓slot就是可用的worker)只有[host1:port1，host2:port1]，那么最终是这样分配
1：[host1:port1]

2：[host2:port1]

3：[host1:port1]

4：[host2:port1]


②、task数目比worker少：

例如task是[1 2]，而worker有[host1:port1，host1:port2，host2:port1，host2:port2]，

那么首先会将woker排序，将不同host间隔排列，保证task不会全部分配到同一个机器上，也就是将worker排列成

[host1:port1，host2:port1，host1:port2，host2:port2]

然后分配任务为：

1：[host1:port1]

2：[host2:port1]

 

--简单举例：

通过Config.setNumWorkers(int))来指定一个storm集群中执行topolgy的进程数量，所有的线程将在这些指定的worker进程中运行。

比如说一个topology中要启动300个线程来运行spout/bolt，而指定的worker进程数量是60个。

那么storm将会给每个worker分配5个线程来跑spout/bolt。

如果要对一个topology进行调优，可以调整worker数量和spout/bolt的parallelism(并发度，即executor)数量。

(调整参数之后要记得重新部署topology，后续会为该操作提供一个swapping的功能来减小重新部署的时间)。

 

例如：
builder.setBolt("cpp", new CppBolt(), 3).setNumTasks(5).noneGrouping(pre_name); 
会创建3个线程，但有内存中会5个CppBolt对象，3个线程调度5个对象。

 

--网上搜罗的一些经验：
①、对于worker和task之间的比例，网上也给出了参考,。即1个worker包含10~15个左右。当然这个参考，实际情况还是要根据配置和测试情况。

②、executor数最大不能超过该bolt的task数。

 

--Strom集群命令

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
[root@h2master bin]# storm 
Commands: 
        activate 
        classpath 
        deactivate 
        dev-zookeeper 
        drpc 
        help  命令帮助 
        jar    执行上传的jar包 
        kill    杀死正在执行的topology 后面跟 topology的名称 
        list    查看运行的所有topology运行情况 
        localconfvalue 
        logviewer    启动topology日志 
        nimbus       启动nimbus 
        rebalance   shell方式下修改topology运行参数比如worker个数 task个数等 
        remoteconfvalue 
        repl 
        shell 
        supervisor   启动supervisor 
        ui               启动topology ui界面 
        version    
   
Help:  
        help  
        help <command>

 

  1. [root@h2master bin]# storm  
  2. Commands:  
  3.         activate  
  4.         classpath  
  5.         deactivate  
  6.         dev-zookeeper  
  7.         drpc  
  8.         help 命令帮助  
  9.         jar   执行上传的jar包  
  10.         kill   杀死正在执行的topology 后面跟 topology的名称  
  11.         list   查看运行的所有topology运行情况  
  12.         localconfvalue  
  13.         logviewer   启动topology日志  
  14.         nimbus      启动nimbus  
  15.         rebalance   shell方式下修改topology运行参数比如worker个数 task个数等  
  16.         remoteconfvalue  
  17.         repl  
  18.         shell  
  19.         supervisor  启动supervisor  
  20.         ui              启动topology ui界面  
  21.         version     
  22.   
  23. Help:   
  24.         help   
  25.         help <command>

 

 转载自http://www.cnblogs.com/quchunhui/p/5370191.html

--END--

posted @ 2017-06-15 22:15  sunshine_kaka  阅读(349)  评论(0)  编辑  收藏  举报