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Grouping方式

環(huán)境搭建：

1.下載安裝zookeeper

2.生成一個新的配置文件 zoo.cfg

3.修改配置文件：vi zookeeper-3.4.6/conf/zoo.cfg

添加以下內(nèi)容：

tickTime=2000

dataDir=/Users/dev/zookeeper-3.4.6/data

clientPort=2181

4.進(jìn)入zookeeper目錄： cd zookeeper-3.4.6

5.啟動zookeeper服務(wù)： sh bin/zkServer.sh start

6.查看運(yùn)行狀態(tài)：echo stat | nc 127.0.0.1 2181

zookeeper集群版配置：

1.生成zoo.cfg.cluster文件，vi zoo.cfg.cluster

內(nèi)容如下：

tickTime=2000

dataDir=/Users/dev/zookeeper-3.4.6/data

clientPort=2181

server.1=xx.xx.xx.xx:2182

server.2=xx.xx.xx.xx:2182

server.3=xx.xx.xx.xx:2182

syncLimit=2

initLimit=5

2.創(chuàng)建新文件 vi myid

內(nèi)容如下：

1

3.在每臺安裝zookeeper的機(jī)器上啟動服務(wù)即可

啟動storm

1.進(jìn)入storm文件：cd apache-storm-0.9.5

2.啟動storm服務(wù)：

nohup bin/storm nimbus &

nohup bin/storm supervisor &

nohup bin/storm ui &

3.訪問：http://localhost:8080/index.html

4.集群模式下，需要更改配置文件 vi conf/storm.yaml, 修改zk配置

提交一個jar包到storm:

1.查看文件：ls examples/storm-starter/

2.提交jar: ./bin/storm jar examples/storm-starter/storm-starter-topologies-0.9.5.jar storm.starter.WordCountTopology wordcount

3.訪問http://localhost:8080/index.html 就能看到

4.關(guān)閉命令：./bin/storm kill wordcount

數(shù)據(jù)可靠性：

Nimbus掛掉,換臺機(jī)器重啟就可
supervisor掛掉,將上面的worker遷移走就可以
worker掛掉,利用ack機(jī)制保證數(shù)據(jù)未處理成功,會通知spout重新發(fā)送.需要對記錄通過msgId進(jìn)行去重.也就是spout發(fā)送tuple時指定msgId,
spout也掛掉: 可以將數(shù)據(jù)記錄到外部存儲,設(shè)置checkpoint。

task數(shù)邏輯數(shù)，就是前面設(shè)置的.setNumTasks(7)<br>
worker是進(jìn)程數(shù)
executor是表示線程數(shù)

循環(huán)運(yùn)行了100次，而且有7個并發(fā)，所有每個單詞的數(shù)量都是700的倍數(shù)

Spout繼承BaseRichSpout 并包含幾個方法（聲明字段、初始化、數(shù)據(jù)讀取和輸出）

Spout中 nextTuple方法：隨機(jī)讀取String sentence中的句子通過_collector.emit(next)發(fā)送給下游

grouping:

1. 隨機(jī)發(fā)送

2. 按一定規(guī)則發(fā)送

strom: kafka-->數(shù)據(jù)源結(jié)點(diǎn)spout多個(數(shù)據(jù)來源,發(fā)送一個個Tuple給到bolt,同樣的Tuple會發(fā)到同樣的bolt),普通計算結(jié)點(diǎn)bolt(可調(diào)用其它語言腳本,如java,python)多個(計算完可以持久化到數(shù)據(jù)庫),數(shù)據(jù)流stream,記錄Tuple。
Hdfs: Mapper從hdfs中讀取數(shù)據(jù)并計算,進(jìn)行整理后(同一個word一定落到同一個reduce里)發(fā)送給reduce-再發(fā)送給hdfs

$ cd apache-storm-0.9.5

$ cd examples/storm-starter/

$ mv test

$ mvn exec:java "-Dstorm.topology=storm.starter.WordCountTopology"

storm作業(yè)提交運(yùn)行流程
1.用戶編寫storm Topolgy(wordCountTopology) 一個用戶作業(yè)
2.使用client提交Topolgy給nimbus
3.nimbus提派Task給supervisor
4.supervisor為task啟動worker
5.worker執(zhí)行task

--------------------------

storm采用主從結(jié)構(gòu)，主Nimbus和多個從Supervisor,Nimbus只負(fù)責(zé)管理性的工作單點(diǎn)問題必須保證主節(jié)點(diǎn)是無狀態(tài)的，重啟就能恢復(fù),相關(guān)元數(shù)據(jù)配置信息都是存儲在zookeeper上。Supervisor主要聽Nimbus的話管理啟動和監(jiān)控worker, worker是真正干活的進(jìn)程負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)傳輸和計算.

-------------------------------

Storm 主從結(jié)構(gòu)

Nimbus 主節(jié)點(diǎn)，只負(fù)責(zé)整體分配工作，不具體干活
Supervisor 從節(jié)點(diǎn)，維護(hù)每臺機(jī)器，直接管理干活的Worker
Worker ?真正干活的（task）進(jìn)程，數(shù)據(jù)計算和傳輸
DRPC ?
Storm UI 監(jiān)控WEB


運(yùn)行流程
用戶編寫作業(yè)
使用客戶端提交給Nimbus
Nimbus指派Task給Supervisor
Supervisor 為task啟動Worker
Worker 執(zhí)行Task

Google發(fā)明的幾篇論文解決了各個公司升級服務(wù)器的弊端，
分布式框架三篇論文;
? ?google file system
? ?bigTable
? ?MapReduce
流式計算和批量計算：
目前有些人希望通過同一API解決批量計算和流式計算：
Summer bird
Clouddataflow

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 批量計算 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 流式計算
數(shù)據(jù)到達(dá) ? ? ? 計算開始前數(shù)據(jù)已準(zhǔn)備好 ? ? ? ? ? 計算進(jìn)行中數(shù)據(jù)持續(xù)到來
計算周期 ? ? ? 計算完成后會結(jié)束計算 ? ? ? ? ? ? 一般會作為服務(wù)持續(xù)運(yùn)行
使用場景 ? ? ? 時效性要求低的場景 ? ? ? ? ? ? ? 時效性要求高的場景

storm走也提交運(yùn)行流程

Storm主從結(jié)構(gòu)

批量計算與流式計算的區(qū)別

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