2022銀河麒麟服務(wù)器操作系統(tǒng)storm適配手冊

V4storm軟件適配手冊銀河麒麟服務(wù)器操作系統(tǒng)V4銀河麒麟服務(wù)器操作系統(tǒng)V4storm軟件適配手冊目錄TOC\o"1-2"\h\z\u目 概述 系統(tǒng)概 環(huán)境概 STORM軟件簡介 STORM基本概 STORM架構(gòu) 任務(wù)提交處理流 STORM中的數(shù)據(jù) 消息的可靠性保證 STORM軟件適配 下載STORM軟件 修改環(huán)境變 修改配置文 啟動 STORM測試用例及使用場景舉 運行STORM自帶測試用 STORM使用場景舉 運行方 運行結(jié) 銀河麒麟服務(wù)器操作系統(tǒng)V4銀河麒麟服務(wù)器操作系統(tǒng)V4storm軟件適配手冊概述系統(tǒng)概述銀河麒麟服務(wù)器操作系統(tǒng)主要面向軍隊綜合電子信息系統(tǒng)、金融系統(tǒng)以及電力系統(tǒng)等國家關(guān)鍵行業(yè)的服務(wù)器應(yīng)用領(lǐng)域，突出高安全性、高可用性、高效數(shù)據(jù)處理、虛擬化等關(guān)鍵技術(shù)優(yōu)勢，針對關(guān)鍵業(yè)務(wù)構(gòu)建的豐富高效、安全可靠的功能特性，兼容適配長城、聯(lián)想、浪潮、華為、曙光等國內(nèi)主流廠商的服務(wù)器整機產(chǎn)品，以及達夢、金倉、神通、南大通用等主要國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫和中創(chuàng)、金蝶、東方通等國產(chǎn)中間件，滿足虛擬化、云計算和大數(shù)據(jù)時代，服務(wù)器業(yè)務(wù)對操作系統(tǒng)在性能、安全性及可擴展性等方面的需求，是一款具有高安全、高可用、高可靠、高性能的自主可控服務(wù)器操作系統(tǒng)。環(huán)境概述服務(wù)器型號長城信安擎天DF720服務(wù)器CPU類型飛騰2000+處理器操作系統(tǒng)版本Kylin-4.0.2-server-sp2-2000-內(nèi)核版本storm版本Storm軟件簡介ApacheStormTwitter高容錯的實時計算系統(tǒng)。Storm令持續(xù)不斷的流計算變得容易，彌補了Hadoop批處理所不能滿足的實時要求。Storm經(jīng)常用于在實時分析、在線機器學(xué)習(xí)、持續(xù)計算、分布式遠程調(diào)用和ETL等領(lǐng)域。Storm的部署管理非常簡單，而且在同類的流式計算工具，Storm的性能也是非常出眾的。Storm基本概念storm中服務(wù)器節(jié)點分為主節(jié)點和從節(jié)點，Nimbus為主節(jié)點，Supervisor為從節(jié)點，以及若干組件構(gòu)成。下面為對一些術(shù)語進行簡單的介紹:Nimbus：主節(jié)點，是一個調(diào)度中心，負責(zé)分發(fā)任務(wù)；Supervisor：從節(jié)點，任務(wù)執(zhí)行的地方；Worker：任務(wù)工作進程，一個Supervisor中可以有多個Worker。；Executor：Worker進程在執(zhí)行任務(wù)時，會啟動多個Executor線程；Topology：任務(wù)的抽象概念。由于storm是流式計算的框架，它的數(shù)據(jù)流和拓撲圖很像，所以它的任務(wù)就叫topology；Spout：從數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)并進行分發(fā)；BoltSpout或者上一個Bolt的數(shù)據(jù),然后進行處理后交給下一個處理；Tuplestorm中，一條數(shù)據(jù)可以理解為是一個TupleStorm架構(gòu)任務(wù)提交處理流程Nimbus是調(diào)度中心，Supervisor是任務(wù)執(zhí)行的地方。Supervisor上面有若干WorkerWorker都有自己的端口，Worker可以理解為一個進程。另外，每個Worker中還可以運行若干個線程。當(dāng)客戶端向storm集群提交一個Topology時，這里的提交就是在集群上通過stormjarxxxtopology。如果我們是在Supervisor節(jié)點上執(zhí)行stormjarxxxSupervisorjar包拷貝到NimbusNimbusTopology進行調(diào)度。Nimbus會根據(jù)Topology所需要的Worker進行分配，將其分配到各個Supervisor的節(jié)點上執(zhí)行?，F(xiàn)在假設(shè)有4Supervisor節(jié)點，每個Supervisor都配置4Worker。這時提交一個Topology，需要4個Worker，那可能的分配情況可能如下圖所示：Storm中的數(shù)據(jù)流啟動完Topology后,相關(guān)組件就開始運行起來了。在Storm中，Spout組件主要用來從數(shù)據(jù)源拉取數(shù)據(jù)，形成一個Tuple后轉(zhuǎn)交給BoltBolt接收到Tuple處理完后，可以選擇繼續(xù)交給下一個Bolt處理，也可以選擇不往下傳。這樣數(shù)據(jù)Tuple的形式一個接一個的往下執(zhí)行，就形成了一個拓撲數(shù)據(jù)流。storm數(shù)據(jù)在組件間的流向如下圖所示：消息的可靠性保證一條數(shù)據(jù)在spout中形成一個tuple，然后交給一個個bolt執(zhí)行，那我們怎么保證這個tuple被完整的執(zhí)行了呢？這里的完整執(zhí)行說的是這個tuple必須在后面的每一個bolt都成功處理，假設(shè)在一個bolt中發(fā)生異常導(dǎo)致失敗，這就不能算完整處理。為了保證消息處理過程中的可靠性，storm使用了ack機制。storm會專門啟動若干acker線程，來追蹤tuple的處理過程，acker線程數(shù)量可以設(shè)置。每一個tuplespout中生成的時候，都會分配到一個64messageId。通過對messageId進行哈希我們可以通過向acker線程發(fā)送消息來通知它監(jiān)聽這個acker線程收到消息后，會將發(fā)出消息的spoutmessageId綁定起來。然后開始跟蹤該tuple的處理流程。如果這個tuple全部處理完，那么acker線程就會調(diào)用發(fā)起這個tuple的那個spout實例的ack()方法。如果超過一定時間這個tuple還沒處理完，那么acker線程就會調(diào)用對應(yīng)spoutfail()方法，通知spout消息處理失敗，spout組件就可以重新發(fā)送這個tuple。從上面的介紹我們知道了，tuple數(shù)據(jù)的流向會形成一個拓撲圖，也可以理解成是一個tuple樹。這個拓撲圖的節(jié)點可能會有很多個，如果要把這些節(jié)點全部保存起來，處理大量的數(shù)據(jù)時勢必會造成內(nèi)存溢出。對于這個難題，storm使用20個字節(jié)就可以追蹤一個tuple是否被完整的執(zhí)行。這也是storm的一個突破性的技術(shù)。Storm軟件適配storm軟件 /dist/storm/apache-storm-1.0.1/apache-storm-$tar-zxvfapache-storm-1.0.1.tar.gz-C修改環(huán)境變量$$vim在文件的最后添加：exportexportSTORM_HOME=/usr/local/apache-storm-1.0.1$$vim修改配置文件$$cd/usr/local/apache-storm-$vim修改storm.zookeeper.servers的值為如下：-nimbus.host:"localhost"storm.zookeeper.port:2181storm.local.dir:nimbus.host:"localhost"storm.zookeeper.port:2181storm.local.dir:"/usr/local/apache-storm-1.0.1/data"----$$stormnimbus$stormsupervisor$stormuiStorm測試用例及使用場景舉例storm自帶測試用例$$cd/usr/local/apache-storm- examples/storm-starter/storm-starter-topologies- Storm使用場景舉例我們在這里演示kafka+storm的常見使用場景，對單字段字符串進行匹配過濾。其中，kafka負責(zé)生成和消費數(shù)據(jù)，storm使用kafkaspout從指定的kafka主題中將數(shù)據(jù)取下來，對數(shù)據(jù)進行Avro反序列化，然后對數(shù)據(jù)進行過濾匹配(filterbolt)，最后將匹配的結(jié)果生產(chǎn)到kafka中（kafkabolt）。運行方法 ./kafka- -- -- ./kafka- -- -- --replication- --partitions50--topictopic，然后在stormbin文件夾下執(zhí)行：$$./stormjar/media