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JStorm-介绍

简介:

1.概述

  JStorm 是一个类似于 Hadoop 的MapReduce的计算系统,它是由Alibaba开源的实时计算模型,它使用Java重写了原生的Storm模型(Clojure和Java混合编 写的),并且再原来的基础上做了许多改进。用户只需按照指定的接口实现一个任务,然后将这个任务提交给JStorm系统,JStorm在接受了任务指令 后,会无间断运行任务,一旦出现异常导致某个Worker发送故障,调度器立刻会分配一个新的Worker去顶替异常的Worker。下面是本次分享的目 录结构:

  • 应用场景
  • 基本术语
  • JStorm比较
  • JStorm架构
  • 总结

  下面开始今天的内容分享。

2.应用场景

  从应用的角度来说,JStorm它是一种分布式的应用;从系统层面来说,它又类似于MapReduce这样的调度系统;而从数据方面来说,它又 是一种基于流水数据的实时处理解决方案。如今,DT时代的当下,用户和企业也不仅仅只满足于离线数据,对于数据的实时性要求也越来越高了。

  在早期,Storm和JStorm未问世之前,业界有很多实时计算系统,可谓百家争鸣,自Storm和JStorm出世之后,基本这两者占据主要地位,原因如下:

  • 易开发:接口简单,上手容易,只需要按照Spout,Bolt以及Topology的编程规范即可开发一个扩展性良好的应用,底层的细节我们可以不用去深究其原因。
  • 扩展性:可线性扩展性能。
  • 容错:当Worker异常或挂起,会自动分配新的Worker去工作。
  • 数据精准:其包含Ack机制,规避了数据丢失的风险。使用事物机制,提高数据精度。

  JStorm处理数据的方式流程是基于流式处理,因此,我们会用它做以下处理:

  • 日志分析:从收集的日志当中,统计出特定的数据结果,并将统计后的结果持久化到外界存储介质中,如:DB。当下,实时统计主流使用JStorm和Storm。
  • 消息转移:将接受的消息进行Filter后,定向的存储到另外的消息中间件中。

3.基本术语

3.1 Stream

  在JStorm当中,有对Stream的抽象,它是一个不间断的无界的连续Tuple,而JStorm在建模事件流时,把流中的事件抽象未Tuple,流程如下图所示:

3.2 Spout和Bolt

  在JStorm中,它认为每个Stream都有一个Stream的来源,即Tuple的源头,所以它将这个源头抽象为Spout,而Spout可能是一个消息中间件,如:MQ,Kafka等。并不断的发出消息,也可能是从某个队列中不断读取队列的元数据。

  在有了Spout后,接下来如何去处理相关内容,以类似的思想,将JStorm的处理过程抽象为Bolt,Bolt可以消费任意数量的输入流, 只要将流方向导到该Bolt即可,同时,它也可以发送新的流给其他的Bolt使用,因而,我们只需要开启特定的Spout,将Spout流出的Tuple 导向特定的Bolt,然后Bolt对导入的流做处理后再导向其它的Bolt等。

  那么,通过上述描述,其实,我们可以用一个形象的比喻来理解这个流程。我们可以认为Spout就是一个个的水龙头,并且每个水龙头中的水是不同 的,我们想要消费那种水就去开启对应的水龙头,然后使用管道将水龙头中的水导向一个水处理器,即Bolt,水处理器处理完后会再使用管道导向到另外的处理 器或者落地到存储介质。流程如下图所示:

3.3 Topology

  如图所示,这是一个有向无环图,JStorm将这个图抽象为Topology,它是JStorm中最高层次的一个抽象概念,它可以处理代码层面 当中直接于JStorm打交道的,可以被提交到JStorm集群执行对应的任务,一个Topology即为一个数据流转换图,图中的每个节点是一个 Spout或者Bolt,当Spout或Bolt发送Tuple到流时,它就发送Tuple到每个订阅了该流的Bolt上。

3.4 Tuple

  JStorm当中将Stream中数据抽象为了Tuple,一个Tuple就是一个Value List,List值的每个Value都有一个Name,并且该Value可以是基本类型,字符类型,字节数组等,当然也可以是其它可序列化的类型。 Topology的每个节点都要说明它所发射出的Tuple的字段的Name,其它节点只需要订阅该Name就可以接收处理相应的内容。

3.5 Worker和Task

  Work和Task在JStorm中的职责是一个执行单元,一个Worker表示一个进程,一个Task表示一个线程,一个Worker可以运 行多个Task。而Worker可以通过setNumWorkers(int workers)方法来设置对应的数目,表示这个Topology运行在多个JVM(PS:一个JVM为一个进程,即一个Worker);另外 setSpout(String id, IRichSpout spout, Number parallelism_hint)和setBolt(String id, IRichBolt bolt,Number parallelism_hint)方法中的参数parallelism_hint代表这样一个Spout或Bolt有多少个实例,即对应多少个线程,一 个实例对应一个线程。

3.6 Slot

  在JStorm当中,Slot的类型分为四种,他们分别是:CPU,Memory,Disk,Port;与Storm有所区别(Storm局限 于Port)。一个Supervisor可以提供的对象有:CPU Slot、Memory Slot、Disk Slot以及Port Slot。

  • 在JStorm中,一个Worker消耗一个Port Slot,默认一个Task会消耗一个CPU Slot和一个Memory Slot
  • 在Task执行较多的任务时,可以申请更多的CPU Slot
  • 在Task需要更多的内存时,可以申请更多的额Memory Slot
  • 在Task磁盘IO较多时,可以申请Disk Slot

4.JStorm比较

  当前JStorm已经更新到2.x版本了,较于Storm而言,JStorm在一个Nimbus宕机后,会自动的热切到备份的Nimbus,实现了HA特性。对比与其它的数据产品而言,如下所示:

  • Flume:一个成熟的产品,目前很多企业的日志收集系统均基于此套件开发,可以将数据收集后做一些计算与分析。
  • S4:它是一个通用的,可扩展的,分布式的,容错,可插拔的平台,使程序员可以很容易地开发用于处理无界的连续数据流应用。数据准确性较差,数据丢失的风险无法规避,导致其发展不是很迅速,社区活跃度不够高。
  • AKKA:一个Actor模型,系统模型强大,可以做任何你想做的时,当时很多工作都需要自己亲自动手去实现,如序列化、Topology的生成等。
  • Spark:基于内存计算的MapReduce模型,偏重于数据批量处理。

5.JStorm架构

  从设计层面来说,JStorm是一个典型的调度系统。在这个系统中,有以下内容:

角色 作用
Nimbus 调度器
Supervisor Worker的代理角色,负责Kill掉Worker和运行Worker
Worker Task的容器
Task 任务的执行者
ZooKeeper 系统的协调者

  其整体架构图,如下所示:

6.总结

  本篇博客给大家分享了JStorm的相关内容,其中包含一些基本概念,与Storm的区别,它的架构图等内容,后续会大家介绍如何去部署JStorm的相关内容,以及它的编程方式,API的用法等内容会用一些案例给大家去一一的赘述。

7.结束语

  这篇博客就和大家分享到这里,如果大家在研究学习的过程当中有什么问题,可以加群进行讨论或发送邮件给我,我会尽我所能为您解答,与君共勉!

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