【Storm篇】--Storm基础概念

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一、前述

Storm是个实时的、分布式以及具备高容错的计算系统，Storm进程常驻内存 ，Storm数据不经过磁盘，在内存中处理。

二、相关概念

1.异步：

流式处理（异步）
客户端提交数据进行结算，并不会等待数据计算结果。

2.同步：

实时请求应答服务（同步）
客户端提交数据请求之后，立刻取得计算结果并返回给客户端。

3.Storm，Sparkstreaming，Mapreduce相关概念比较：

Storm：（实时处理）

专门为流式处理设计
数据传输模式更为简单，很多地方也更为高效
并不是不能做批处理，它也可以来做微批处理，来提高吞吐。

Spark Streaming：微批处理
将RDD做的很小来用小的批处理来接近流式处理
基于内存和DAG可以把处理任务做的很快。

MapReduce:

Storm：进程、线程常驻内存运行，数据不进入磁盘，数据通过网络传递。
MapReduce：为TB、PB级别数据设计的批处理计算框架。

4.Storm 计算模型

Topology – DAG有向无环图的实现(拓扑图)

对于Storm实时计算逻辑的封装
即，由一系列通过数据流相互关联的Spout、Bolt所组成的拓扑结构
生命周期：此拓扑只要启动就会一直在集群中运行，直到手动将其kill，否则不会终止
    （区别于MapReduce当中的Job，MR当中的Job在计算执行完成就会终止）。

Tuple – 元组
Stream中最小数据组成单元

Stream – 数据流
从Spout中源源不断传递数据给Bolt、以及上一个Bolt传递数据给下一个Bolt，所形成的这些数据通道即叫做Stream
Stream声明时需给其指定一个Id（默认为Default）
实际开发场景中，多使用单一数据流，此时不需要单独指定StreamId

Spout – 数据源
拓扑中数据流的来源。一般会从指定外部的数据源读取元组（Tuple）发送到拓扑（Topology）中
一个Spout可以发送多个数据流（Stream）
可先通过OutputFieldsDeclarer中的declare方法声明定义的不同数据流，发送数据时通过SpoutOutputCollector中的emit方法指定数据流Id（streamId）参数将数据发送出去
Spout中最核心的方法是nextTuple，该方法会被Storm线程不断调用、主动从数据源拉取数据，再通过emit方法将数据生成元组（Tuple）发送给之后的Bolt计算

Bolt – 数据流处理组件
拓扑中数据处理均有Bolt完成。对于简单的任务或者数据流转换，单个Bolt可以简单实现；更加复杂场景往往需要多个Bolt分多个步骤完成
一个Bolt可以发送多个数据流（Stream）
可先通过OutputFieldsDeclarer中的declare方法声明定义的不同数据流，发送数据时通过SpoutOutputCollector中的emit方法指定数据流Id（streamId）参数将数据发送出去
Bolt中最核心的方法是execute方法，该方法负责接收到一个元组（Tuple）数据、真正实现核心的业务逻辑