大数据组件之Storm详解

Storm 是一个免费并开源的分布式实时计算系统，具有高容错性和可扩展性。它能够处理无边界的数据流，并提供了实时计算的功能。与传统的批处理系统相比，Apache Storm 更适合处理实时数据。

让我们深入了解一下 Storm：

1.Storm 简介：

Storm 是一个分布式实时大数据处理系统，设计用于在容错和水平可扩展方法中处理大量数据。
它是一个流数据框架，具有最高的摄取率。
虽然 Storm 是无状态的，但它通过 Apache ZooKeeper 管理分布式环境和集群状态。

2.Storm 的特点：

编程简单：开发人员只需关注应用逻辑，类似于 Hadoop，Storm 提供的编程原语也很简单。
高性能，低延迟：适用于广告搜索引擎等需要实时响应的场景。
分布式：轻松应对数据量大、单机无法处理的场景。
可扩展：随着业务发展，系统可水平扩展。
容错：单个节点故障不影响应用。
消息不丢失：保证消息处理

3.Storm 与 Hadoop 的比较：

Storm 用于实时计算，Hadoop 用于离线计算。
Storm 处理的数据保存在内存中，源源不断；Hadoop 处理的数据保存在文件系统中，一批一批。
Storm 的数据通过网络传输进来；Hadoop 的数据保存在磁盘中。
Storm 与 Hadoop 的编程模型相似。

4.Storm 集群架构：

Nimbus：Storm 集群的 Master 节点，负责分发用户代码，指派给具体的 Supervisor 节点上的 Worker 节点运行 Topology 对应的组件（Spout/Bolt）的 Task。
Supervisor：Storm 集群的从节点，负责管理运行在 Supervisor 节点上的每一个 Worker 进程的启动和终止。
ZooKeeper：协调 Nimbus 和 Supervisor，确保 Topology 在故障情况下重新分配到可用的 Supervisor 上运行。

5.Storm 编程模型：

Spout：获取源数据流的组件，通常从外部数据源中读取数据并转换为 Topology 内部的源数据。
Bolt：接受数据并执行处理的组件，用户可以在其中执行自己想要的操作。
Tuple：一次消息传递的基本单元，理解为一组消息就是一个 Tuple。
Stream：Tuple 的集合，表示数据的流向。

6.Topology 运行：

在 Storm 中，一个实时应用的计算任务被打包作为 Topology 发布，类似于 Hadoop 的 MapReduce 任务。
不同之处在于，Storm 中的 Topology 任务一旦提交后永远不会结束，除非显式停止任务。
Topology 由不同的 Spouts 和 Bolts 通过数据流连接起来，形成图形结构。
Storm 使用 Worker、Executor 和 Task 来完成 Topology 的执行工作，保证实时数据处理。

7.应用场景：

Storm 是一个强大的分布式实时计算系统，适用于多种场景。以下是一些 Storm 的应用场景：

实时分析：Storm 可以处理无限的数据流，用于实时分析，例如实时监控、实时报警、实时指标计算等。

在线机器学习：Storm 适用于在线机器学习任务，如实时模型训练、特征提取和预测。

持续计算：Storm 可以处理连续的数据流，例如流式处理日志、事件流、传感器数据等。

分布式 RPC：Storm 可以用于构建分布式远程过程调用（RPC）系统，实现分布式服务之间的通信。

ETL（Extract, Transform, Load）：Storm 可以用于数据抽取、转换和加载，将数据从不同源转移到目标系统。