storm应用实践：实时事务处理《读书笔记》

Posted 2022-11-21 tangsilian

文章目录

• • 阅读目的：
  • 第1章 Storm简介：
  • • 1.1 什么是大数据
    • 1.2 Storm如何应用于大数据应用场景
    • 1.3 为什么你希望使用Storm
  • 第2章 Storm核心概念
  • • 2.1 计算github提交监控看盘
    • 2.2 Storm基础概念
  • 2.3 在Storm中实现GitHub提交数监控看板
  • 第3章 拓扑设计
  • • 3.1 拓扑设计方法
    • 3.2 问题定义：一个社交热力图
  • 3.3 将解决方案映射至Storm的逻辑
  • 参考：
  • 问题

阅读目的：

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阅读本书的前四章，了解storm常见的应用场景和实际案例。

第1章介绍大数据和Storm在大数据中所处的地位，该章的目的是展示一个选择Storm的理由和时机，一些关于大数据应用的关键特性，各类用于处理大数据的工具，以及明确Storm的工具类型。

第2章借助一个对某GitHub库提交数的统计案例，解释Storm的核心概念。该章将建立学习Storm的相关术语基础，尝试一小段代码来学习建立Storm工程，而这个案例中的概念也将贯穿本书。

第3章讲解在Storm下设计拓扑结构的最佳实践，同时以一个社交热力图的应用为例，展示了如何将问题基于Storm的结构来做分解，以便适用于程序的上下文实现部署。该章还讨论了如何处理不稳定的数据源，或者是不可靠的外部服务。同时在该章中介绍的首字节并行性，也将成为后续章节中的重点，最后在该章中还深入讨论了高级拓扑设计范式。

第4章以一个信用卡的授权系统为例，探讨Storm如何确保消息以上下文的形式传输，阐述Storm的实现机制，并且如何基于一套方案的部署，提供不同层面的可靠性支持。同时该章在最后做一个总结，说明如何在Storm的拓扑结构上，实现这种不同层次的可靠性支持。

第1章 Storm简介：

Storm是什么
大数据的定义
大数据工具
Storm如何应用于大数据场景
选择Storm的理由

Apache Storm是一个分布式实时计算框架，适用于处理无边界的流数据。将Storm与你当前使用的队列和持久化技术相结合，就能实现多种处理和转换流数据的方式。

1.1 什么是大数据

1.1.1 大数据的四大特性大数据有四个公认的特性：

体量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）和真实性（Veracity）。

1.1.2 大数据工具
数据处理：这些工具主要用于基于指定的计算方式，让数据集释放出有价值的信息。
数据传输：这些工具主要用于将数据收集并提取至数据处理系统，或者在不同组件之间执行数据的传输。数据格式可以不限，但最终它们都会共用一套消息总线（或者称之为消息队列），例如Kafka、Flume、Scribe和Scoop。
数据存储：这些工具主要用于在不同阶段的数据处理期间，为数据集提供存储服务，它们可以是分布式的文件系统，例如分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）或者GlusterFS以及Cassandra这类NoSQL结构的数据库。

数据处理分为批处理和流处理：
批处理：允许你对数据按照不同维度执行连接、合并或者聚合操作，这也是为什么批处理模式目前被广泛应用于机器学习的算法上。
流处理：实现立即输出结果，系统会依次对单点的简单数据执行处理。海量数据按照流的方式输入。

1.2 Storm如何应用于大数据应用场景

Storm是一个分布式实时计算框架，适用于处理无边界的流数据。

将Storm与你当前使用的队列和持久化技术相结合，就能实现多种处理和转换流数据的方式。

Storm与其他常用工具之间的对比：

Hadoop
在过去基本上是批处理系统的代名词，随着Hadoop的第二代版本发布，它不仅在系统层面更加完善，还可以说是逐渐成为一个具备大数据处理能力的应用平台。它的批处理组件称为Hadoop MapReduce，作业调度器和集群资源管理器的组件叫做YARN，分布式文件系统叫HDFS。

无论Hadoop如何将代码在数据上执行移动运算，Storm做的是将数据指向代码。这在流数据处理的系统中显得更为合理，

Apache Spark
和Hadoop的MapReduce类似，Spark是一个类似的批处理工具，也能运行在Hadoop的YARN资源管理器之上。有意思的一点就是，Spark允许你在中间或是结尾处，将数据缓存至内存中（有必要也可以将输出保存到磁盘上）。这种特性最有价值的一点，就是特别适用于在一个相同的数据集上反复执行运算，并且能将上一次运算按照一定算法保留，作为下一次运算的输入。
Spark Streaming和Storm类似，Spark Streaming用于处理无边界的流数据，但不同点在于，SparkStreaming不会将数据按照类别导入到流处理工具中，取而代之的是将其导入到微型批处理工具中。Spark Streaming是建立在Spark之上的，它需要将输入的流数据标记成一个个数据批次，以便执行操作。

Apache Samza
Samza是一个新兴的流数据处理系统，是由LinkedIn（领英）团队打造，效果完全和Storm不相上下。但你依然会发现一些区别，这里无论是Storm还是Spark或者Spark Streaming，它们都运行在基于YARN的资源管理器上，而Samza则是与YARN系统分开独立运行的。

1.3 为什么你希望使用Storm

[插图]它可以广泛用于各类用户场景中。
[插图]它可以和不同技术协同工作。
[插图]它具备可扩展性，Storm可以轻松将工作分解至不同线程上，并分派至不同JVM（Java虚拟机）上，甚至是不同的物理机上，而这些还不需要在你的代码上做任何调整（只需要修改配置就可以了）。
[插图]它可以确保每个输入的数据至少会被处理一次。
[插图]它相当健壮，你也可以称之为高容错性。Storm中有四个主要的组件，在大部分时间里，摧毁任何一个组件都不会中断数据的处理。
[插图]它与使用的编程语言无关，如果你的程序能在JVM上执行，它就可以在Storm上轻松执行。即使没法在JVM上执行，如果你能在一个*nix命令行中调用它，它也可以在Storm上正常运行（尽管在本书中，我们将限定于使用JVM和Java）。

第2章 Storm核心概念

难理解执行器（executor）和任务（task）

2.1 计算github提交监控看盘

2.2 Storm基础概念

2.2.1 拓扑图

2.2.2 元组

元组（tuple）是拓扑中结点之间传输数据的形式，它本身是一个有序的数值序列，其中每个数值都会被赋予一个命名。一个结点可以创建元组，然后发送（可选）至任意其他结点，这个发送元组到任意结点的过程，称作发射（emit）一个元组。

2.2.3 流

根据Storm维基中的描述，一个流是一个“无边界的元组序列”，这是关于流最恰当的解释。在拓扑中，一个流是拓扑中两个结点间一个无边界的元组序列。

2.2.4 spout

一个spout是拓扑的流数据源头，spout通常会从外部数据源读取数据并且向拓扑中发射元组，它可以实现监听包括消息队列、数据库或者任何其他数据输入源。在我们的例子中，spout监听的是GitHub中代码仓库的提交消息，并将这些实时数据灌入Storm拓扑中。

2.2.5 bolt
不同于spout只负责监听数据源，bolt可以完成从输入流的元组接收，对元组进行计算或转换操作，如过滤、聚合和连接等，以及可能会发射新的元组形成输出流。

bolt和spout是如何工作的如图2.9和图2.10所示，spout和bolt都显示为一个独立的组件，仅从逻辑视角看这是没问题的，但当讨论到它们是如何工作的时候，就需要更深入地理解和认识了。在一个运行的拓扑中，通常有大量的bolt和spout实例并行运行。

2.3 在Storm中实现GitHub提交数监控看板

完整代码见：https://github.com/mfilipelino/storm-notes

2.3.2 实现spout

class CommitFeedListener extends BaseRichSpout 

    private SpoutOutputCollector outputCollector;//发射元组
    private List<String> commits;

    @Override
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) 
        declarer.declare(new Fields("commit"));
    

    @Override
    public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) 
        this.outputCollector = collector;
        commits = FakeData.changeLog();
    

    @Override
    public void nextTuple() 
        for (String commit : commits) 
            outputCollector.emit(new Values(commit));
        
    

2.3.3 实现bolt

class EmailExtractor extends BaseBasicBolt 

    @Override
    public void execute(Tuple input, BasicOutputCollector collector) 
        String commit = input.getStringByField("commit");
        String[] parts = commit.split(" ");
        collector.emit(new Values(parts[1]));
    

    @Override
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) 
        declarer.declare(new Fields("email"));
    

class EmailCounter extends BaseRichBolt 

    private Map<String, Integer> counts;

    @Override
    public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context, OutputCollector collector) 
        initMap();
    

    private void initMap()
        this.counts = new HashMap < String, Integer > ();
    

    @Override
    public void execute(Tuple input) 
        String email = input.getStringByField("email");
        counts.put(email, countFor(email) + 1);
        printCounts();
    

    @Override
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) 
        // nada
    

    private Integer countFor(String email)
        Integer count = counts.get(email);
        return count == null ? 0 : count;
    

    private void printCounts()
        for (String email: counts.keySet())
            System.out.println(String.format("%s has count of %s", email, counts.get(email)));
        
    

class EmailCounter extends BaseRichBolt 

    private Map<String, Integer> counts;

    @Override
    public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context, OutputCollector collector) 
        initMap();
    

    private void initMap()
        this.counts = new HashMap < String, Integer > ();
    

    @Override
    public void execute(Tuple input) 
        String email = input.getStringByField("email");
        counts.put(email, countFor(email) + 1);
        printCounts();
    

    @Override
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) 
        // nada
    

    private Integer countFor(String email)
        Integer count = counts.get(email);
        return count == null ? 0 : count;
    

    private void printCounts()
        for (String email: counts.keySet())
            System.out.println(String.format("%s has count of %s", email, counts.get(email)));
        
    

2.3.4 集成各个部分组成拓扑

我们的spout和bolt代码单独来看是无法运行的，需要先构建拓扑，并定义流和spout以及bolt之间的流分组策略。在此之后，我们就可以运行一个测试来判断拓扑是否能正常工作。Storm提供了你所需要的所有类，如下所示：
[插图]TopologyBuilder，这个类用来将spout和bolt代码片段合并在一起，并定义流和流分组策略。
[插图]Config，这个类用来定义拓扑层的配置。
[插图]StormTopology，这个类是由TopologyBuilder构建出来的，并且会被提交到集群上运行。
[插图]LocalCluster，这个类将在本地模拟一个Storm集群，使得我们可以轻松实现拓扑的运行测试。理解了这些类，我们接下来就要构建拓扑，并提交到本地集群进行测试，如代码清单如下所示。

public class LocalTopologyRunner

    private static final int TEN_MINUTES = 600000;

    public static void main(String[] args) 
        TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();

        builder.setSpout("commit-feed-listener", new CommitFeedListener());
        builder.setBolt("email-extractor", new EmailExtractor())
                .shuffleGrouping("commit-feed-listener");

        builder.setBolt("email-counter", new EmailCounter())
                .fieldsGrouping("email-extractor", new Fields("email"));

        Config config = new Config();
        config.setDebug(true);

        StormTopology topology = builder.createTopology();

        LocalCluster cluster = new LocalCluster();
        cluster.submitTopology(
                "github-commit-topology",
                config,
                topology
        );

        Utils.sleep(TEN_MINUTES);
        cluster.killTopology("github-commit-topology");
        cluster.shutdown();
    

第3章 拓扑设计

3.1 拓扑设计方法

拓扑图设计的五个步骤：
1．定义问题/构造一个概念上的解决方案。
2. 将解决方案映射到Storm中。
3．实现初始方案。在这一步中，每个相关组件都将被实现并完成部署。
4．扩展拓扑。
5．一边观察一边优化。

3.2 问题定义：一个社交热力图

构建概念性解决方案

3.3 将解决方案映射至Storm的逻辑

最好的方法是先考虑流经系统的数据的特性，当我们对数据流所包含的特性有足够理解后，对需求的理解也会更清晰，明白接下来应该如何在系统上建立实施。

参考：

问题

YARN系统是什么？
https://baike.baidu.com/item/yarn/16075826?fr=aladdin