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AlibabaJStorm是一个强大的企业级流式计算引擎，是ApacheStorm的4倍性能，可以自由切换行模式或mini-batch模式，JStorm不仅提供一个流式计算引擎，还提供实时计算的完整解决方案，涉及到更多的组件，如jstorm-on-yarn,jstorm-on-docker,SQLEngine,Exactly-OnceFramework等等。
JStorm是一个分布式实时计算引擎
JStorm是一个类似HadoopMapReduce的系统，用户按照指定的接口实现一个任务，然后将这个任务递交给JStorm系统，JStorm将这个任务跑起来，并且按7*24小时运行起来，一旦中间一个Worker发生意外故障，调度器立即分配一个新的Worker替换这个失效的Worker。
因此，从应用的角度，JStorm应用是一种遵守某种编程规范的分布式应用。从系统角度，JStorm是一套类似MapReduce的调度系统。从数据的角度，JStorm是一套基于流水线的消息处理机制。
实时计算现在是大数据领域中最火爆的一个方向，因为人们对数据的要求越来越高，实时性要求也越来越快，传统的HadoopMapReduce，逐渐满足不了需求，因此在这个领域需求不断。
Storm组件和Hadoop组件对比
JStorm
Hadoop
角色
Nimbus
JobTracker
Supervisor
TaskTracker
Worker
Child
应用名称
Topology
Job
编程接口
Spout/Bolt
Mapper/Reducer
优点
在Storm和JStorm出现以前，市面上出现很多实时计算引擎，但自Storm和JStorm出现后，基本上可以说一统江湖：究其优点:
开发非常迅速：接口简单，容易上手，只要遵守Topology、Spout和Bolt的编程规范即可开发出一个扩展性极好的应用，底层RPC、Worker之间冗余，数据分流之类的动作完全不用考虑扩展性极好：当一级处理单元速度，直接配置一下并发数，即可线性扩展性能健壮强：当Worker失效或机器出现故障时，自动分配新的Worker替换失效Worker数据准确性：可以采用Ack机制，保证数据不丢失。如果对精度有更多一步要求，采用事务机制，保证数据准确。实时性高：JStorm的设计偏向单行记录，因此，在时延较同类产品更低
应用场景
JStorm处理数据的方式是基于消息的流水线处理，因此特别适合无状态计算，也就是计算单元的依赖的数据全部在接受的消息中可以找到，并且最好一个数据流不依赖另外一个数据流。
因此，常常用于:
日志分析，从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如数据库。目前，主流日志分析技术就使用JStorm或Storm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统计分析器，从日志或消息中，提炼出某个字段，然后做count或sum计算，最后将统计值存入外部存储器。中间处理过程可能更复杂。实时推荐系统，将推荐算法运行在jstorm中，达到秒级的推荐效果
基本概念
首先，JStorm有点类似于Hadoop的MR（Map-Reduce），但是区别在于，hadoop的MR，提交到hadoop的MRjob，执行完就结束了，进程就退出了，而一个JStorm任务（JStorm中称为topology），是7*24小时永远在运行的，除非用户主动kill。
JStorm组件
接下来是一张比较经典的Storm的大致的结构图（跟JStorm一样）：
图中的水龙头（好吧，有点俗）就被称作spout，闪电被称作bolt。
在JStorm的topology中，有两种组件：spout和bolt。
bolt
bolt代表处理逻辑，bolt收到消息之后，对消息做处理（即执行用户的业务逻辑），处理完以后，既可以将处理后的消息继续发送到下游的bolt，这样会形成一个处理流水线（pipeline，不过更精确的应该是个有向图）；也可以直接结束。
通常一个流水线的最后一个bolt，会做一些数据的存储工作，比如将实时计算出来的数据写入DB、HBase等，以供前台业务进行查询和展现。
组件的接口
JStorm框架对spout组件定义了一个接口：nextTuple，顾名思义，就是获取下一条消息。执行时，可以理解成JStorm框架会不停地调这个接口，以从数据源拉取数据并往bolt发送数据。
同时，bolt组件定义了一个接口：execute，这个接口就是用户用来处理业务逻辑的地方。
每一个topology，既可以有多个spout，代表同时从多个数据源接收消息，也可以多个bolt，来执行不同的业务逻辑。
调度和执行
接下来就是topology的调度和执行原理，对一个topology，JStorm最终会调度成一个或多个worker，每个worker即为一个真正的操作系统执行进程，分布到一个集群的一台或者多台机器上并行执行。
而每个worker中，又可以有多个task，分别代表一个执行线程。每个task就是上面提到的组件(component)的实现，要么是spout要么是bolt。
用户在提交一个topology的时候，会指定以下的一些执行参数：
每个component的并行度
上面提到每个topology都可以包含多个spout和bolt，而每个spout和bolt都可以单独指定一个并行度(parallelism)，代表同时有多少个线程(task)来执行这个spout或bolt。
JStorm中，每一个执行线程都有一个taskid，它从1开始递增，每一个component中的taskid是连续的。
还是上面这个topology，它包含一个spout和一个bolt，spout的并行度为5，bolt并行度为10。那么我们最终会有15个线程来执行：5个spout执行线程，10个bolt执行线程。
这时spout的taskid可能是1～5，bolt的taskid可能是6～15，之所以是可能，是因为JStorm在调度的时候，并不保证taskid一定是从spout开始，然后到bolt的。但是同一个component中的taskid一定是连续的。
OS:CentOS6.8mininal\nhost.ip:10.1.1.80aniutv-2\nmkdir/opt/jstorm/jstorm_data\necho&jstormenv&39;exportJSTORM_HOME=/opt/jstorm&39;exportPATH=$PATH:$JSTORM_HOME/bin&JStorm配置
sed-i/&34;10.1.1.78&39;/opt/jstorm/conf/storm.yaml\nsed-i/&34;10.1.1.80&39;/opt/jstorm/conf/storm.yaml\nsed-i/&34;10.1.1.97&39;/opt/jstorm/conf/storm.yaml\nsed-i/&34;10.1.1.78&39;/opt/jstorm/conf/storm.yaml<>\n
配置项：
storm.zookeeper.servers:表示zookeeper的地址;
nimbus.host:表示nimbus的地址;
storm.zookeeper.root:表示JStorm在zookeeper中的根目录，当多个JStorm共享一个zookeeper时，需要设置该选项，默认即为“/jstorm”;
storm.local.dir:表示JStorm临时数据存放目录，需要保证JStorm程序对该目录有写权限;
java.library.path:Zeromq和javazeromqlibrary的安装目录，默认&34;;
supervisor.slots.ports:表示Supervisor提供的端口Slot列表，注意不要和其他端口发生冲突，默认是68xx，而Storm的是67xx;
topology.enable.classloader:false,默认关闭classloader，如果应用的jar与JStorm的依赖的jar发生冲突，比如应用使用thrift9，但jstorm使用thrift7时，就需要打开classloader。建议在集群级别上默认关闭，在具体需要隔离的topology上打开这个选项。
另外不是ln-sjstorm-ui-2.1.1.warROOT这个要小心\ncd../bin\n./startup.sh
8、JStorm启动
1.在nimbus节点（10.1.1.78）上执行“nohupjstormnimbus&”,查看$JSTORM_HOME/logs/nimbus.log检查有无错误
2.在supervisor节点(10.1.1.78,10.1.1.80,10.1.1.97)上执行“nohupjstormsupervisor&”,查看$JSTORM_HOME/logs/supervisor.log检查有无错误
9、JStormWebUI
JStorm集群启动成功截图如下：
#JStorm集群安装问题总结
1、注意/etc/hosts设置，添加相对应的iphostname
2、设置ssh免密操作（此步骤在zookeeper集群完成）
3、注意各服务的环境变量设置
本文原创地址：https://www.linuxprobe.com/centos6-8-deploy-jstorm-cluster.html
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