storm on yarn概念架构消息机制概述

Storm是一个开源的实时计算系统，它的设计理念和传统的大数据处理框架MapReduce不同。MapReduce是批量处理，而Storm是流处理，它关注的是数据的持续处理和实时性，能够实现实时计算和连续计算的业务需求。Storm的运行不会停止，除非用户显式停止。这种设计使得Storm非常适合需要实时处理的场景，比如实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式RPC、ETL等。 Storm的工作原理基于一个核心概念：Topology（拓扑）。在Storm中，Topology是一个实时计算应用程序的封装，它会持续运行直到被用户停止。Topology由Spouts和Bolts组成，Spouts负责数据源，可以产生源数据流，而Bolts负责处理数据，它们可以执行过滤、函数操作、聚合、与外部系统交互等各种操作。Spouts和Bolts之间通过Stream（流）连接，Stream是Storm中处理数据的基础单位，是一个无界的tuple序列，tuple是Storm消息传递的基本单元。Tuple是根据字段进行序列化的数据，用户可以自定义字段类型。 Stream的分组方式称为Stream grouping，它定义了流中的tuple如何分发给Bolts中的tasks。Storm提供了多种不同的Stream grouping策略，例如Shuffle grouping、Fields grouping、All grouping等，这些策略决定了数据在处理时的分布方式。为了保证每条消息都能被完全处理，Storm提供了消息不丢失机制，这在容错性方面是非常关键的。Storm确保一旦消息被处理，它就不会丢失，并且可以通过追踪acknowledgments（确认信号）来处理失败的情况。 Storm的系统架构非常灵活和可扩展，它支持多种编程语言，不仅限于Java，用户可以使用其他语言编写Spouts和Bolts。Storm的高可靠性、高容错性的特性意味着即使有节点失败，整个系统也不会停止运行，因为Nimbus和Supervisor可以重启失败的worker。Supervisor负责管理属于自己的worker进程，运行具体的逻辑，而Nimbus负责资源分配和任务调度。 Storm on YARN（Yet Another Resource Negotiator）的架构是将Storm集成到Hadoop的资源管理框架中，利用YARN进行资源管理和任务调度。在Storm on YARN中，Nimbus将分配给Supervisor的任务存储在Zookeeper中，通过Zookeeper来协调心跳、集群状态和配置信息。Storm on YARN利用了Hadoop的HDFS集群和YARN来运行Storm，确保了系统的高效性和扩展性。 在Storm on YARN架构中，YARN负责集群资源管理和任务调度，而Storm则负责实时计算。这种架构让Storm作业与传统的MapReduce作业进行了对比。Storm作业是持续运行的，适合实时计算，而MapReduce作业是针对批处理设计，适合大规模数据的离线处理。Storm作业的优势在于其低延迟、高吞吐量和弹性，这使得它能够满足实时数据处理的需求。Storm与MapReduce的对比突显了两者的不同应用领域和特点。 在实际应用中，Storm的配置、部署和监控对于运维团队来说是非常重要的。Storm应用的配置包括了内存分配、并行度设置、任务调度策略等，这些配置直接影响到Storm集群的性能。另外，Storm的监控也是必不可少的，因为监控可以帮助运维人员及时发现并解决问题，保持系统的稳定运行。 Storm是一个专门为实时数据处理而设计的分布式计算系统，它不仅满足了当前大数据环境下对实时数据处理的高要求，还通过与Hadoop生态系统的集成，扩展了其应用的范围。Storm的实时性、灵活性以及强大的容错机制使得它在处理大规模、高并发、低延迟的数据处理任务时具有明显的优势。