Storm的基本概念

如果只用一句话来描述storm的话，可能会是这样：分布式实时计算系统。按照storm作者的说法，storm对于实时计算的意义类似于hadoop对于批处理的意义。我们都知道，根据google mapreduce来实现的hadoop为我们提供了map, reduce原语，使我们的批处理程序变得非常地简单和优美。同样，storm也为实时计算提供了一些简单优美的原语。我们会在第三节中详细介绍。

我们来看一下storm的适用场景。

1. 流数据处理。Storm可以用来处理源源不断流进来的消息，处理之后将结果写入到某个存储中去。
2. 分布式rpc。由于storm的处理组件是分布式的，而且处理延迟极低，所以可以作为一个通用的分布式rpc框架来使用。当然，其实我们的搜索引擎本身也是一个分布式rpc系统。

说了半天，好像都是很玄乎的东西，下面我们开始具体讲解storm的基本概念和它内部的一些实现原理吧。

• Storm的基本概念

首先我们通过一个 storm 和hadoop的对比来了解storm中的基本概念。

HadoopStorm系统角色JobTrackerNimbusTaskTrackerSupervisorChildWorker应用名称JobTopology组件接口Mapper/ReducerSpout/Bolt

表3-1

接下来我们再来具体看一下这些概念。

1. Nimbus：负责资源分配和任务调度。
2. 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. Worker：运行具体处理组件逻辑的进程。
4. Task：worker中每一个spout/bolt的线程称为一个task. 在storm0.8之后，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。

下面这个图描述了以上几个角色之间的关系。

图3-1

1. Topology：storm中运行的一个实时应用程序，因为各个组件间的消息流动形成逻辑上的一个拓扑结构。
2. Spout：在一个topology中产生源数据流的组件。通常情况下spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为topology内部的源数据。Spout是一个主动的角色，其接口中有个nextTuple()函数，storm框架会不停地调用此函数，用户只要在其中生成源数据即可。
3. Bolt：在一个topology中接受数据然后执行处理的组件。Bolt可以执行过滤、函数操作、合并、写数据库等任何操作。Bolt是一个被动的角色，其接口中有个execute(Tuple input)函数,在接受到消息后会调用此函数，用户可以在其中执行自己想要的操作。
4. Tuple：一次消息传递的基本单元。本来应该是一个key-value的map，但是由于各个组件间传递的tuple的字段名称已经事先定义好，所以tuple中只要按序填入各个value就行了，所以就是一个value list.
5. Stream：源源不断传递的tuple就组成了stream。