流数据分析平台Storm简介

流数据分析平台Storm简介

Storm是一个分布式的、容错的实时流计算系统，可以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算，Storm之于实时处理，就好比Hadoop之于批处理。Storm保证每个消息都会得到处理，而且它的处理速度很快，在一个小集群中，每秒可以处理数以百万计的消息，而且可以使用任意编程语言来开发。
Storm的集群表面上看和Hadoop的集群非常相似。但是在Hadoop上运行的是MapReduce的Job, 而在Storm上运行的是Topology。它们根本的区别就是，一个MapReduce Job最终会结束， 而一个Topology永远不会结束（除非显式的终止）。Storm作为典型的流处理引擎，它的应用场景有实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式RPC、分布式ETL等。

Storm 采用的是主从系统架构，如图1所示。在Storm的集群里面有两种节点： 控制节点(master node)和工作节点(worker node)。在控制节点上面运行一个后台程序： Nimbus， 它的作用类似Hadoop里面的JobTracker。Nimbus负责全局的资源分配、任务调度、状态监控和故障检测等。每一个工作节点上面运行一个叫做Supervisor的节点。Supervisor负责监听分配给它的那台机器的工作，根据需要启动或者关闭工作进程。每一个工作进程执行一个Topology的一个子集；一个运行的Topology由运行在很多机器上的很多工作进程组成。Nimbus和Supervisor都能快速失败，因为它们是无状态的，系统的状态信息保存在Zookeeper或者磁盘设备上，这样一来它们就变得十分健壮，两者的协调工作是由Zookeeper来完成的，ZooKeeper用于管理集群中的不同组件。
 

Topology是Storm 的逻辑单元，所有组件的排列(Spouts 和Bolts)及它们的连接被称为Topology。Storm中一个实时应用的计算任务打包为Topology后发布，Topology一旦提交永远运行，除非显式地去终止。一个Topology是由一系列Spout 和Bolt 构成的有向无环图,通过数据流(stream)实现Spout 和Bolt 之间的关联,如图2 所示。其中，Spout 负责从外部数据源不间断地读取流数据，并以Tuple 元组的形式发送给相应的Bolt。Bolt 负责对接收到的数据流进行计算，实现过滤、聚合、查询等具体功能，可以级联，也可以向外发送数据流。

最后

以上就是壮观毛巾为你收集整理的流数据分析平台Storm简介的全部内容，希望文章能够帮你解决流数据分析平台Storm简介所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。