storm第一篇--概念,例子,参数优化

来源:互联网 发布:网络搬砖是什么意思 编辑:程序博客网 时间:2024/05/18 02:32

1 概念

目前最新的0.8.0版本里面
worker -> 进程。一个worker只能执行同一个spout/bolt的task,一个worker里面可以有多个executor。
executor -> 线程。 一个executor执行可以执行多个task。
task -> storm进行任务分配的基本单位。


2  例子

storm实战入门一

本节探讨一下storm具体怎么使用,明白怎么在windows下开发storm程序。

功能描述:实时随机输出一字符串。

在开发前记得导入storm需要的jar包。
1、SimpleSpout类继承BaseRichSpout类,用来产生数据并且向topology里面发出消息:tuple。

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package com.ljq.helloword;import java.util.Map;import java.util.Random;import backtype.storm.spout.SpoutOutputCollector;import backtype.storm.task.TopologyContext;import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;import backtype.storm.topology.base.BaseRichSpout;import backtype.storm.tuple.Fields;import backtype.storm.tuple.Values;/** * Spout起到和外界沟通的作用,他可以从一个数据库中按照某种规则取数据,也可以从分布式队列中取任务 *  * @author Administrator * */@SuppressWarnings("serial")public class SimpleSpout extends BaseRichSpout{    //用来发射数据的工具类    private SpoutOutputCollector collector;    private static String[] info = new String[]{        "comaple\t,12424,44w46,654,12424,44w46,654,",        "lisi\t,435435,6537,12424,44w46,654,",        "lipeng\t,45735,6757,12424,44w46,654,",        "hujintao\t,45735,6757,12424,44w46,654,",        "jiangmin\t,23545,6457,2455,7576,qr44453",        "beijing\t,435435,6537,12424,44w46,654,",        "xiaoming\t,46654,8579,w3675,85877,077998,",        "xiaozhang\t,9789,788,97978,656,345235,09889,",        "ceo\t,46654,8579,w3675,85877,077998,",        "cto\t,46654,8579,w3675,85877,077998,",        "zhansan\t,46654,8579,w3675,85877,077998,"};        Random random=new Random();        /**     * 初始化collector     */    public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) {        this.collector = collector;    }        /**     * 在SpoutTracker类中被调用,每调用一次就可以向storm集群中发射一条数据(一个tuple元组),该方法会被不停的调用     */    @Override    public void nextTuple() {        try {            String msg = info[random.nextInt(11)];            // 调用发射方法            collector.emit(new Values(msg));            // 模拟等待100ms            Thread.sleep(100);        } catch (InterruptedException e) {            e.printStackTrace();        }    }    /**     * 定义字段id,该id在简单模式下没有用处,但在按照字段分组的模式下有很大的用处。     * 该declarer变量有很大作用,我们还可以调用declarer.declareStream();来定义stramId,该id可以用来定义更加复杂的流拓扑结构     */    @Override    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {        declarer.declare(new Fields("source")); //collector.emit(new Values(msg));参数要对应    }}
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2、SimpleBolt类继承BaseBasicBolt类,处理一个输入tuple。

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package com.ljq.helloword;import backtype.storm.topology.BasicOutputCollector;import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;import backtype.storm.topology.base.BaseBasicBolt;import backtype.storm.tuple.Fields;import backtype.storm.tuple.Tuple;import backtype.storm.tuple.Values;/** * 接收喷发节点(Spout)发送的数据进行简单的处理后,发射出去。 *  * @author Administrator *  */@SuppressWarnings("serial")public class SimpleBolt extends BaseBasicBolt {    public void execute(Tuple input, BasicOutputCollector collector) {        try {            String msg = input.getString(0);            if (msg != null){                //System.out.println("msg="+msg);                collector.emit(new Values(msg + "msg is processed!"));            }                        } catch (Exception e) {            e.printStackTrace();         }    }    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {        declarer.declare(new Fields("info"));    }}
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3、SimpleTopology类包含一个main函数,是Storm程序执行的入口点,包括一个数据喷发节点spout和一个数据处理节点bolt。

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package com.ljq.helloword;import backtype.storm.Config;import backtype.storm.LocalCluster;import backtype.storm.StormSubmitter;import backtype.storm.topology.TopologyBuilder;/** * 定义了一个简单的topology,包括一个数据喷发节点spout和一个数据处理节点bolt。 *  * @author Administrator * */public class SimpleTopology {    public static void main(String[] args) {        try {            // 实例化TopologyBuilder类。            TopologyBuilder topologyBuilder = new TopologyBuilder();            // 设置喷发节点并分配并发数,该并发数将会控制该对象在集群中的线程数。            topologyBuilder.setSpout("SimpleSpout", new SimpleSpout(), 1);            // 设置数据处理节点并分配并发数。指定该节点接收喷发节点的策略为随机方式。            topologyBuilder.setBolt("SimpleBolt", new SimpleBolt(), 3).shuffleGrouping("SimpleSpout");            Config config = new Config();            config.setDebug(true);            if (args != null && args.length > 0) {                config.setNumWorkers(1);                StormSubmitter.submitTopology(args[0], config, topologyBuilder.createTopology());            } else {                // 这里是本地模式下运行的启动代码。                config.setMaxTaskParallelism(1);                LocalCluster cluster = new LocalCluster();                cluster.submitTopology("simple", config, topologyBuilder.createTopology());            }                    } catch (Exception e) {            e.printStackTrace();         }    }}
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运行结果效果如下:

转自:http://www.cnblogs.com/linjiqin/archive/2013/05/28/3104016.html


3 参数优化

1 并行度


摘要:workers为storm提供的工作进程,程序的并行度可以设置(包括spout和bolt的并行度,如果有acker的话还包括acker的并行度)并行度即为task 数目。

一般而言  worker和task之间的比例,即1个worker包含10~15个左右,当然根据配置和应用需要测试优化。


一个storm topology运行起来之后, 会在supervisor 机器上启动一些进程来运行spout和bolt实例. 

如果一个topology里面一共有一个spout, 一个bolt。 其中spout的parallelism是2, bolt的parallelism是4, 那么我们可以把这个topology的总工作量看成是6, 那么一共有6个task,那么/tasks/{topology-id}下面一共会有6个以task-id命名的文件,其中两个文件的内容是spout的id, 其它四个文件的内容是bolt的id。 

task->node+port, 它其实就是从task-id到supervisor-id+port的映射, 也就是把这个task分配给某台机器的某个端口来做。 

topology里面的组件(spout/bolt)都根据parallelism被分成多个task, 而这些task被分配给supervisor的多个worker来执行。 

task都会跟一个componment-id关联, componment是spout和bolt的一个统称. 

对于每一个component在部署的时候都会指定使用的数量, 在storm-user中有一个讨论说明了这个问题: 
里面的大意是说, 通过设置parallelism来指定执行spout/bolt的线程数量. 而在配置中还有另外一个地方(backtype.storm.Config.setNumWorkers(int))来指定一个storm集群中执行topolgy的进程数量, 所有的线程将在这些指定的worker进程中运行. 比如说一个topology中要启动300个线程来运行spout/bolt, 而指定的worker进程数量是60个, 那么storm将会给每个worker分配5个线程来跑spout/bolt, 如果要对一个topology进行调优, 可以调整worker数量和spout/bolt的parallelism数量(调整参数之后要记得重新部署topology. 后续会为该操作提供一个swapping的功能来减小重新部署的时间). 

对于worker和task之间的比例, nathan也给出了参考, 即1个worker包含10~15个左右, 当然这个参考, 实际情况还是要根据配置和测试情况 

转自 http://xumingming.sinaapp.com/category/storm/

2 内存优化

Storm中真正干活的是各个worker,而worker由supervisor负责启动。在topology启动过程中我们会看到如下的启动日志:



这就是启动一个worker进程,也就是一个JVM进程。


默认情况下,Storm启动worker进程时,JVM的最大内存是768M。

但我在使用过程中,由于会在Bolt中加载大量数据,768M内存无法满足需求,会导致内存溢出程序崩溃。

经过研究发现,可以通过在Strom的配置文件storm.yaml中设置worker的启动参数:

 worker.childopts: "-Xmx2048m"
该参数会在启动时传递给JVM,然后就可以在worker中使用2048m内存了。


目前好像Storm还没有配置文件的详细说明,比如可以配置哪些参数,怎么配置?

大家可以先参考Storm源代码中的Config.java.



3 其他

max_spout_pending=100000    //spout可以缓存的tuple数目
topology_message_timeout_secs=60      // message被完全处理完的时间,超过这个时间,spout 将产生failed
num_workers=4          //worker的数目

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