18节、sotrm学习 (Storm背景介绍)

Storm背景介绍

    1、离线计算是什么？
        离线计算：批量获取数据、批量传输数据、周期性批量计算数据、数据展示
        代表技术：Sqoop批量导入数据、HDFS批量存储数据、MapReduce批量计算数据、Hive批量计算数据、***任务调度
       1，hivesql
       2、调度平台
       3、Hadoop集群运维
       4、数据清洗（脚本语言）
       5、元数据管理
       6、数据稽查
       7、数据仓库模型架构

    2、流式计算是什么
        流式计算：数据实时产生、数据实时传输、数据实时计算、实时展示
        代表技术：Flume实时获取数据、Kafka/metaq实时数据存储、Storm/JStorm实时数据计算、Redis实时结果缓存、持久化存储(mysql)。
        一句话总结：将源源不断产生的数据实时收集并实时计算，尽可能快的得到计算结果

    3、离线计算与实时计算的区别
        最大的区别：实时收集、实时计算、实时展示

    4、Storm是什么？
        Flume实时采集，低延迟
        Kafka消息队列，低延迟
        Storm实时计算，低延迟
        Redis实时存储，低延迟

        Storm用来实时处理数据，特点：低延迟、高可用、分布式、可扩展、数据不丢失。提供简单容易理解的接口，便于开发。

        
        海量数据？数据类型很多，产生数据的终端很多，处理数据能力增强
        
        
    5、Storm与Hadoop的区别
    Storm用于实时计算，Hadoop用于离线计算。
    Storm处理的数据保存在内存中，源源不断；Hadoop处理的数据保存在文件系统中，一批一批。
    Storm的数据通过网络传输进来；Hadoop的数据保存在磁盘中。
    Storm与Hadoop的编程模型相似

    Job：任务名称
    JobTracker：项目经理
    TaskTracker：开发组长、产品经理
    Child:负责开发的人员
    Mapper/Reduce:开发人员中的两种角色，一种是服务器开发、一种是客户端开发

    Topology:任务名称
    Nimbus:项目经理
    Supervisor:开组长、产品经理
    Worker:开人员
    Spout/Bolt：开人员中的两种角色，一种是服务器开发、一种是客户端开发

6、Storm应用场景及行业案例
        Storm用来实时计算源源不断产生的数据，如同流水线生产。
    6.1、运用场景
        日志分析
        从海量日志中分析出特定的数据，并将分析的结果存入外部存储器用来辅佐决策。
        管道系统
        将一个数据从一个系统传输到另外一个系统，比如将数据库同步到Hadoop
        消息转化器
        将接受到的消息按照某种格式进行转化，存储到另外一个系统如消息中间件
    6.2、典型案列
        一淘-实时分析系统：实时分析用户的属性，并反馈给搜索引擎
        最初，用户属性分析是通过每天在云梯上定时运行的MR job来完成的。为了满足实时性的要求，希望能够实时分析用户的行为日志，将最新的用户属性反馈给搜索引擎，能够为用户展现最贴近其当前需求的结果。
        携程-网站性能监控：实时分析系统监控携程网的网站性能
        利用HTML5提供的performance标准获得可用的指标，并记录日志。Storm集群实时分析日志和入库。使用DRPC聚合成报表，通过历史数据对比等判断规则，触发预警事件。
        阿里妈妈-用户画像：实时计算用户的兴趣数据
        为了更加精准投放广告，阿里妈妈后台计算引擎需要维护每个用户的兴趣点（理想状态是，你对什么感兴趣，就向你投放哪类广告）。用户兴趣主要基于用户的历史行为、用户的实时查询、用户的实时点击、用户的地理信息而得，其中实时查询、实时点击等用户行为都是实时数据。考虑到系统的实时性，阿里妈妈使用Storm维护用户兴趣数据，并在此基础上进行受众定向的广告投放。
        
7、Storm核心组件（重要）

Nimbus：负责资源分配和任务调度。
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。---通过配置文件设置当前supervisor上启动多少个worker。
Worker：运行具体处理组件逻辑的进程。Worker运行的任务类型只有两种，一种是Spout任务，一种是Bolt任务。
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，不同spout/bolt的task可能会共享一个物理线程，该线程称为executor。

8、Storm编程模型（重要）

Topology：Storm中运行的一个实时应用程序的名称。（拓扑）
Spout：在一个topology中获取源数据流的组件。
  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。
Bolt：接受数据然后执行处理的组件,用户可以在其中执行自己想要的操作。
Tuple：一次消息传递的基本单元，理解为一组消息就是一个Tuple。
Stream：表示数据的流向。
9、流式计算一般架构图（重要）

其中flume用来获取数据。 Kafka用来临时保存数据。 Strom用来计算数据。 Redis是个内存数据库，用来保存数据。