storm体验
简介
Apache Storm is a free and open source distributed realtime computation system
实时计算系统
特点:
高度容错
无数据丢失
低延迟
可扩展
实时计算框架分类
批处理
Spark streaming
流式处理
Strom
Flink
Kafka stream
核心概念
Topology(拓扑)
Spout:对接数据源, 产生tuple
Bolt: 处理tuple的基本单元
Tuple:一次消息传递的基本单元
Worker: 物理机的一个进程, 里面跑一个Topology
Executor: worker里面的一个线程,
Task: 一个Executor里面运行一类task
组件
storm系统角色和应用组件基本理解：
和Hadoop一起理解，清晰点。
1）物理节点Nimubus，负责资源分配和任务调度；
2）物理节点Supervisor负责接受nimbus分配的任务，启动和停止属于自己管理的worker进程；
3）系统角色Worker运行具体处理组件逻辑的进程；
4）系统角色Task是worker中每一个spout/bolt的线程称为一个task，storm0.8之后的版本，task不再与物理线程对应，同一个spout/bolt的task可能会共享一个物理线程，该线程称为executor
公司的运维情况
应用发布平台: mario
http://bda.mogujie.org/mario/app/edit?editType=cql
支持的方式
Stream CQL(华为) http://bda.mogujie.org/gitbooks/mario/streamcql/
Mario DSL(基于esper) http://bda.mogujie.org/gitbooks/mario/dsl-tech/2.mario_dsl.html
原生jar http://bda.mogujie.org/gitbooks/mario/storm-api/8.how_to_use_user_defined_jar.html
任务分析
版本:1.0.2
自带面板:
http://10.50.64.200:9090/topology.html?id=hz-kafka-filter-330-1509413154
实战
消费曝光队列和和点击队列的->进行白名单过滤->写kafka
参数调优
acker分析
保证at-last-once
1). spout发射一条消息，生成root_id，由于这个值不变，我们就用root_id来标识。 spout -> bolt1的MessageId = <root_id, 1> spout -> bolt2的MessageId = <root_id, 2> spout -> acker的MessageId = <root_id, 1^2>
2). bolt1收到消息后，生成如下消息： bolt1 -> bolt3的MessageId = <root_id, 3> bolt1 -> acker的MessageId = <root_id, 1^3>
3). 同样，bolt2收到消息后，生成如下消息： bolt2 -> bolt3的MessageId = <root_id, 4> bolt2 -> acker的MessageId = <root_id, 2^4>
4). bolt3收到消息后，生成如下消息： bolt3 -> acker的MessageId = <root_id, 3> bolt3 -> acker的MessageId = <root_id, 4>
5). acker中总共收到以下消息： <root_id, 1^2> <root_id, 1^3> <root_id, 2^4> <root_id, 3> <root_id, 4> 所有的值进行异或之后，即为1^2^1^3^2^4^3^4 = 0。回调spout的ack函数
- 如果acker在超时时间之间或者第五步不为0, 则回调spout的fail函数
附录: