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基于Apache Storm Trident实时计算开发 上

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1. 概述 Apache Storm是一个经典的分布式流式计算编程框架,但编写程序比较麻烦。通常,一个基本的基于Storm的流式计算程序需要有以下几个部分:一个Spout、若干个Bolt、一个Topology。Spout和Bolt程序编写,以及Topology的编排不是太友好。今天,我要介绍的是,基于Storm的更高层次的抽象——Trident。它的API要比Storm更加简洁,而且支持迭代计算,不需要反复的创建Bolt来进行操作。
2. 主要内容 
2.1 Trident程序架构 

简单解释下上图:
1. TridentSpout负责读取数据源,并将数据以batch为基本单位,发射到下游,一个batch包含若干个tuple 
2.每一个Trident的Stream操作都是针对一个batch来进行操作的,同时一些Stream操作需要实现特定的接口来自定义计算方式,并且需要在Stream操作中定义输入和输出的Field字段名。Stream操作可以将一个batch转换为另外一个batch(其实内部是tuple转换成另外一个tuple) 
3.groupBy操作,groupBy操作会将指定字段的相同的tuple放到一个组里,方便后边的聚合算子(aggregate)进行计算,这个操作对tuple的结构并不会有影响 
2.2 Trident程序设计 
编写基于Storm Trident的程序,可以参考以下几个步骤: 
① 创建一个TridentTopologyTridentTopology是Trident自己封装的流式拓扑结构抽象,它可以以链式操作的方式组织流式计算的具体步骤,语法结构对比Storm要更加简单。按照链式操作,将整个流式计算的过程简洁地描述出来。

②Trident对Spout有自己的封装,Spout的作用和Storm中一致,它是流式计算的源头,数据都是从Spout发射到其他计算任务的 
③ 基于Trident算子构建TridentTopology 
前面那段代码中的each、groupBy、aggregate都是针对一个小批量Batch的操作,我们也看到了,这里出现了groupBy和aggregate等批处理计算中的函数,因为Trident可以以Batch的方式来操作流,这样可以在一定程度上提高计算效率 
④ 定义用于Trident算子的函数操作(例如:累加、求个数等) 
当我们要使用each、aggregate这类操作时,Trident并不知道我们到底要如何进行遍历、分组或者聚合。所以,Trident提供了一系列的接口,这些接口的目的就是要让我们提供具体的实现 
⑤ 将TridentTopology转换为StormTopology 
TridentTopology最终还是以StormTopology提交到Storm集群上运行,所以,Trident就是一套基于Storm的高层API,它让我们更加方便地编写Storm程序 
⑥ 提交执行 
2.3 重要概念 
①Trident Topology
基于Storm Trident的流式计算拓扑图 
② Trident Spout 
Trident封装的Spout,就是流的源头,获取并发射数据的组件
③ Trident Function 
用户Trident流式操作函数。例如:

  • aggregate: 针对Tuple进行聚合运算
  • each: 遍历每一个Tuple,可以进行单独的业务处理
  • groupBy: 根据Tuple进行分组 

④Trident State 
在Trident中,数据是以batch的形式进行计算的,每一个batch都会有自己的一个transaction id。TridentState可以用于容错,如果有数据出现丢失,我们可以利用TridentState可以实现一个Batch的事务处理。

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