Storm的基本知识，Storm知识

文章由LinuxBoy分享于2019-03-27 05:03:14热评（240）

Storm的基本知识，Storm知识

上篇文章本人简单的介绍了Storm的起源，今天本人又继续学习了Storm的基本的一些知识，基本了解了他的基本用法，还好，不算太难，如果大家了解了Hadoop的MapReduce模型的话，看这个也是非常类似的。在了解Storm的原型时，首先了解一些概念。

1.Tuple(元组)，作为消息传递的基本单元，元组中的字段可以是任何类型的对象。元组会用于后面提到的Bolt方法的execute方法。

2.Spout(喷口)，是拓扑的流的来源，就是产生源数据流的组件。喷口的数据来源可以有几种方式。(1).直接连接数据源 (2).从消息队列中读取消息 (3).通过DRPC的形式，简单的说，Spout相当于Hadoop中的Map。

3.Bolt(螺栓)，在拓扑中处理所有的逻辑。在Bolt中可以完成连接运算，统计分析，等等各种逻辑操作。执行的方法就是刚刚说的那个execute()方法。

4.Topology(拓扑)，是Storm中运行的一个实时应用程序，一个完整的Spout--Bolt就是在一个Topology中执行的。Storm中的拓扑相当于Hadoop中的作业job，在MapReduce的作业会最终完成，而一个拓扑会永远运行直到他被杀死。在java里，用的是TopologyBuilder来构建拓扑。

5.Nimbus进程与Supervisor进程。主控结点运行Nimbus的守护进程。负责分配节点任务，并监视主机故障，类似Hadoop的jobTracker。每个工作节点运行的是Supervisor守护进程，监听主机上的已经分配好的作业。

6.Worker(工作进程)，Task(任务)，Executor(执行器),三者的关系非常相近，用一张图表示直接明了。这3个关系的在一定程度上也控制着Storm拓扑的并行度。在一个节点中可以有1个或多个工作进程运行在1个或多个拓扑中。

，所以这也表明了在Storm可以并行执行任务。下面给出一个非常简单的拓扑的例子:

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(); 
        }
    }
}

上面的例子给出了本地测试模式和正式开发模式的的拓扑提交例子。为了比较Hadoop和Storm的区别。我做了表格:

对比项 Hadoop Storm

系统角色 JobTracker Nimbus

TaskTracker Supervisor

应用名称 Job Topology

组件接口 Map/Reduce Spout/Bolt

以上就是个人在最近一段时间学习Storm的一点小小总结

rainstorm与storm的不同

在生活中习惯加上前缀表示特定的storm，好像： rainstorm(雷阵雨)；sand-storm(沙漠风暴)；就好像rainstorm是最常见的，成了一个名词了

storm有捣毁,起风暴的意思，是V动词

望采纳

storm是什格式的文件

暴风影音的缓存文件。storm就是后缀

采纳有木有

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