Chapter8-厦门大学-林子雨-大数据技术原理与应用-第八章-流计算.pptVIP

8.4.3 Storm设计思想 Bolts：Storm将Streams的状态转换过程抽象为Bolts。Bolts即可以处理Tuple，也可以将处理后的Tuple作为新的Streams发送给其他Bolts。对Tuple的处理逻辑都被封装在Bolts中，可执行过滤、聚合、查询等操作 8.4.3 Storm设计思想 Topology：Storm将Spouts和Bolts组成的网络抽象成Topology，它可以被提交到Storm集群执行。Topology可视为流转换图，图中节点是一个Spout或Bolt，边则表示Bolt订阅了哪个Stream。当Spout或者Bolt发送元组时，它会把元组发送到每个订阅了该Stream的Bolt上进行处理 8.4.3 Storm设计思想 Stream Groupings：Storm中的Stream Groupings用于告知Topology如何在两个组件间（如Spout和Bolt之间，或者不同的Bolt之间）进行Tuple的传送。每一个Spout和Bolt都可以有多个分布式任务，一个任务在什么时候、以什么方式发送Tuple就是由Stream Groupings来决定的 8.4.3 Storm设计思想 Stream Groupings示意图：箭头表示Tuple的流向，而圆圈则表示任务 8.4.3 Storm设计思想 目前，Storm中的Stream Groupings有如下几种方式： Shuffle Grouping：随机分组，随机分发Tuple Fields Grouping：按字段分组，具有相同值的Tuple会被分发到对应的Bolt All Grouping：广播分发，每个Tuple都会被分发到所有Bolt中 Global Grouping：全局分组，Tuple只会分发给一个Bolt Non Grouping：不分组，与随机分组效果类似 Direct Grouping：直接分组，由Tuple的生产者来定义接收者 8.4.4 Storm框架设计 Storm运行任务的方式与Hadoop类似：Hadoop运行的是MapReduce作业，而Storm运行的是“Topology” 但两者的任务大不相同，主要的不同是：MapReduce作业最终会完成计算并结束运行，而Topology将持续处理消息（直到人为终止） Storm集群采用“Master—Worker”的节点方式： Master节点运行名为“Nimbus”的后台程序（类似Hadoop中的“JobTracker”），负责在集群范围内分发代码、为Worker分配任务和监测故障 Worker节点运行名为“Supervisor”的后台程序，负责监听分配给它所在机器的工作，即根据Nimbus分配的任务来决定启动或停止Worker进程 Storm使用Zookeeper来作为分布式协调组件，负责Nimbus和多个Supervisor之间的所有协调工作。借助于Zookeeper，若Nimbus进程或Supervisor进程意外终止，重启时也能读取、恢复之前的状态并继续工作，使得Storm极其稳定 8.4.4 Storm框架设计 Storm集群架构示意图 8.4.4 Storm框架设计 基于这样的架构设计，Storm的工作流程如下图所示： Storm工作流程示意图 8.4.5 Storm实例 我们以单词统计的实例来加深对Storm的认识 Storm的编程模型非常简单，如下代码即定义了整个单词统计Topology的整体逻辑 8.4.5 Storm实例 Topology中仅定义了整体的计算逻辑，还需要定义具体的处理函数。具体的处理函数可以使用任一编程语言来定义，甚至也可以结合多种编程语言来实现 如SplitSentence()方法虽然是通过Java语言定义的，但具体的操作可通过Python脚本来完成 8.4.5 Storm实例 Python脚本splitsentence.py定义了一个简单的单词分割方法，即通过空格来分割单词。分割后的单词通过emit()方法以Tuple的形式发送给订阅了该Stream的Bolt进行接收和处理 8.4.5 Storm实例 单词统计的具体逻辑：首先判断单词是否统计过，若未统计过，需先将count值置为0。若单词已统计过，则每出现一次该单词，count值就加1 8.4.5 Storm实例 基于Storm的单词统计在形式上与基于MapReduce的单词统计是类似的，MapReduce使用的是Map和Reduce的抽象，而Storm使用的是Soput和Bolt的抽象 总结一下Storm进行单词统计的整个流程： 从Spout中发送Stream（每个英文句子为一个Tuple） 用于分割单词的Bolt将接收的句子分解为独立的单词，将单词作为Tuple