Storm_cn
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概念
为什么要用storm？ more
- Storm是一个免费，开源的分布式实时计算系统。
- Storm有很多使用场景：实时分析，在线机器学习，持续计算，分布式RPC，ETL工具等。
- Storm很快：基准测试计时显示，每个节点每秒处理超过一百万个tuple数据。
- 它是高可用的，高容错的，保证你的数据得到处理，并且很容易设置和操作。
Topologies more
- 实时应用的逻辑被封装成topology。
- 一个topology和一个MapReduce job类似。唯一的不同点就是一个MapReduce job最终会结束，然而一个topology会永远运行（当然，直到你kill了它）。
- 一个topology是一个通过stream groupings连接的spouts和bolts的图表。
Topologies -> TopologyBuilder more
TopologyBuilder公开了Java API，用于具体描述一个topology，用于Storm执行。Topologies最终是Thrift结构，但是基于Thrift API如此冗长，TopologyBuilder极大的简化了创建topologies的过程。创建和提交一个topology的模版如下：
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
builder.setSpout("1", new TestWordSpout(true), 5);
builder.setSpout("2", new TestWordSpout(true), 3);
builder.setBolt("3", new TestWordCounter(), 3)
.fieldsGrouping("1", new Fields("word"))
.fieldsGrouping("2", new Fields("word"));
builder.setBolt("4", new TestGlobalCount())
.globalGrouping("1");
Map conf = new HashMap();
conf.put(Config.TOPOLOGY_WORKERS, 4);
StormSubmitter.submitTopology("mytopology", conf, builder.createTopology());
用本地模式运行相同的topology，将它配置为记录所有发出的tuples，如下。注意让topology运行10秒钟再关闭。
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
builder.setSpout("1", new TestWordSpout(true), 5);
builder.setSpout("2", new TestWordSpout(true), 3);
builder.setBolt("3", new TestWordCounter(), 3)
.fieldsGrouping("1", new Fields("word"))
.fieldsGrouping("2", new Fields("word"));
builder.setBolt("4", new TestGlobalCount())
.globalGrouping("1");
Map conf = new HashMap();
conf.put(Config.TOPOLOGY_WORKERS, 4);
conf.put(Config.TOPOLOGY_DEBUG, true);
LocalCluster cluster = new LocalCluster();
cluster.submitTopology("mytopology", conf, builder.createTopology());
Utils.sleep(10000);
cluster.shutdown();
Streams more
- Stream是Storm的一个核心抽象概念。一个Stream是一系列无界的tuples序列，它用一种分布式的并行的方式处理或创建的。
- Streams定义了一个模式，该模式命名了tuples的字段，tuples包含intergers，longs，shorts，bytes，strings，doubles，floats，booleans和byte数组。你也可以定义你自己的序列化，以便自定义类似用于tuples的本地。
- 每个流被声明的时候都被赋予一个id。鉴于单个spouts和bolts的流如此常见，OutputFieldsDeclarer有一个简单的方法用于声明单个stream，而不需要特别指定id。在这种情况下，stream的默认id为"default".
Streams -> Tuple more
- tuple是Storm的主要数据结构。一个tuple是一个被命名的值的列表，每个值可以是任何类型。tuples是动态类型的 - 字段的类型不需要指定。typles有一些有用的方法比如getInteger，getString，用于获取字段的值，而无需转换结果。
- Storm需要指导如何序列化一个tuple里的所有值。默认情况下，Storm指导如何序列化原始的类型，string，byte数组。如果你想要使用其他类型，你需要为那个类型实现并注册一个序列化。
Streams -> Serialization more
Spouts more
- 一个spout是在topology里的streams的一个源。通常spouts会从外部源读取tuples然后将它们发射到topology里（例如，Kestrel队列或者Twitter API）。
- Spouts可以是可靠的或者不可靠的。如果tuple被Storm处理失败，一个可靠的spout能够响应，然后不可靠的spout会在它发射之后忽略它。
- Spouts可以发射超过一个stream。为了实现这个，使用OutputFieldsDeclarer的declareStream方法声明多个streams，然后在使用SpoutOutputCollector的emit方法时，特别指定要发射的stream。
- spouts的主要方法是nextTuple。nextTuple可以发射一个新tuple到topology，或者在没有新tuple发射的时候简单返回。有一点很重要，nextTuple方法在任何spout的实现中都不要阻塞，因为Storm在同一个线程上调用所有的spout方法。
- spouts的另一个主要方法是ack和fail。当Storm检测到一个从spout发射的tuple被topology成功处理或者处理失败的时候，它们会被调用。ack和fail只会被可靠的spouts调用。
Spouts -> ISpout more
Spouts -> IRichSpout more
Spouts -> Guaranteeing Message Processing more
Bolts more
- topologies的所有处理都在bolts中完成。bolts可以任何事，如过滤，处理，聚合，joins，和数据库交互等等。
- Bolts可以做简单的stream转换。做复杂的stream转换通常需要很多步骤和很多bolts。例如，将一条推特转换为趋势图像至少需要两步：一个bolt用于滚动计数，一个或多个bolts用于退出顶部X图像（你可以通过用三个bolts来实现一个更稳定的stream转换）。
- Bolts可以发射超过一个stream。为了实现这个，为了实现这个，使用OutputFieldsDeclarer的declareStream方法声明多个streams，然后在使用SpoutOutputCollector的emit方法时，特别指定要发射的stream.
