| Alibaba JStorm 是一个强大的企业级流式计算引擎，是Apache Storm 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,sql Engine,Exactly-Once Framework 等等。 |
JStorm 是一个类似Hadoop MapReduce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Hadoop MapReduce，逐渐满足不了需求，因此在这个领域需求不断。
| JStorm | Hadoop | |
|---|---|---|
| 角色 | Nimbus | JobTracker |
| Supervisor | TaskTracker | |
| Worker | Child | |
| 应用名称 | Topology | Job |
| 编程接口 | Spout/Bolt | Mapper/Reducer |
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
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
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MR job，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。
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。
# spout
spout代表输入的数据源，这个数据源可以是任意的，比如说kafaka，DB，HBase，甚至是HDFS等，JStorm从这个数据源中不断地读取数据，然后发送到下游的bolt中进行处理。
# 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。
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。
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：
#总worker数
即总的进程数。举例来说，我提交一个topology，指定worker数为3，那么最后可能会有3个进程在执行。之所以是可能，是因为根据配置，JStorm有可能会添加内部的组件，如_acker或者__topology_master（这两个组件都是特殊的bolt），这样会导致最终执行的进程数大于用户指定的进程数。我们默认是如果用户设置的worker数小于10个，那么__topology_master 只是作为一个task存在，不独占worker；如果用户设置的worker数量大于等于10个，那么__topology_master作为一个task将独占一个worker
#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task id，它从1开始递增，每一个component中的task id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task id可能是1～5，bolt的task id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task id一定是从spout开始，然后到bolt的。但是同一个component中的task id一定是连续的。
#每个component之间的关系
即用户需要去指定一个特定的spout发出的数据应该由哪些bolt来处理，或者说一个中间的bolt，它发出的数据应该被下游哪些bolt处理。
还是以上面的topology为例，它们会分布在3个进程中。JStorm使用了一种均匀的调度算法，因此在执行的时候，你会看到，每个进程分别都各有5个线程在执行。当然，由于spout是5个线程，不能均匀地分配到3个进程中，会出现一个进程只有1个spout线程的情况；同样地，也会出现一个进程中有4个bolt线程的情况。
在一个topology的运行过程中，如果一个进程（worker）挂掉了，JStorm检测到之后，会不断尝试重启这个进程，这就是7*24小时不间断执行的概念。
上面提到，spout的消息会发送给特定的bolt，bolt也可以发送给其他的bolt，那这之间是如何通信的呢？
首先，从spout发送消息的时候，JStorm会计算出消息要发送的目标task id列表，然后看目标task id是在本进程中，还是其他进程中，如果是本进程中，那么就可以直接走进程内部通信（如直接将这个消息放入本进程中目标task的执行队列中）；如果是跨进程，那么JStorm会使用netty来将消息发送到目标task中。
JStorm是7*24小时运行的，外部系统如果需要查询某个特定时间点的处理结果，并不会直接请求JStorm（当然，DRPC可以支持这种需求，但是性能并不是太好）。一般来说，在JStorm的spout或bolt中，都会有一个定时往外部存储写计算结果的逻辑，这样数据可以按照业务需求被实时或者近实时地存储起来，然后直接查询外部存储中的计算结果即可。
以上内容直接粘贴JStorm官网，切勿吐槽
# OS: CentOS 6.8 mininal
# host.ip: 10.1.1.78 aniutv-1 # host.ip: 10.1.1.80 aniutv-2 # host.ip: 10.1.1.97 aniutv-5
# jstorm : /opt/jstorm （源码安装）,zookeeper : /opt/zookeeper（源码安装）,java : /usr/java/jdk1.7.0_79 (rpm包安装)
zookeeper 集群参考（http://blog.csdn.net/wh211212/article/details/56014983）
zeromq下载地址：http://zeromq.org/area:download/
下载zeromq-4.2.1.tar.gz 到/usr/local/src
cd /usr/local/src && tar -zxf zeromq-4.2.1.tar.gz -C /opt
cd /opt/zeromq-4.2.1 && ./configure && make && sudo make install && sudo ldconfig
cd /opt &&git clone https://github.com/nathanmarz/jzmq.git ./autogen.sh &&./configure &&make &&make install
wget https://github.com/alibaba/jstorm/releases/download/2.1.1/jstorm-2.1.1.zip -P /usr/local/src cd /usr/local/src && unzip jstorm-2.1.1.zip -d /opt cd /opt && mv jstorm-2.1.1 jstorm # mkdir /opt/jstorm/jstorm_data echo '# jstorm env' >> ~/.bashrc echo 'export JSTORM_HOME=/opt/jstorm' >> ~/.bashrc echo 'export PATH=$PATH:$JSTORM_HOME/bin' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc
# JStorm 配置
sed -i /'storm.zookeeper.servers:/a\ - "10.1.1.78"' /opt/jstorm/conf/storm.yaml sed -i /'storm.zookeeper.servers:/a\ - "10.1.1.80"' /opt/jstorm/conf/storm.yaml sed -i /'storm.zookeeper.servers:/a\ - "10.1.1.97"' /opt/jstorm/conf/storm.yaml sed -i /'storm.zookeeper.root/a\ nimbus.host: "10.1.1.78"' /opt/jstorm/conf/storm.yaml<> 配置项：
- storm.zookeeper.servers: 表示zookeeper 的地址，
- nimbus.host: 表示nimbus的地址
# 下面命令只需要在安装 jstorm_ui 和提交jar节点的机器上面执行即可
mkdir ~/.jstorm cp -f $JSTORM_HOME/conf/storm.yaml ~/.jstorm
强制使用tomcat7.0或以上版本，切记拷贝~/.jstorm/storm.yaml，Web UI 可以和Nimbus在同一个节点上
mkdir ~/.jstorm cp -f $JSTORM_HOME/conf/storm.yaml ~/.jstorm 下载tomcat 7.x （以apache-tomcat-7.0.75 为例） tar -xzf apache-tomcat-7.0.75.tar.gz cd apache-tomcat-7.0.75 cd webapps cp $JSTORM_HOME/jstorm-ui-2.1.1.war ./ mv ROOT ROOT.old ln -s jstorm-ui-2.1.1 ROOT # 另外不是 ln -s jstorm-ui-2.1.1.war ROOT 这个要小心 cd ../bin ./startup.sh
- 在nimbus 节点（10.1.1.78）上执行 “nohup jstorm nimbus &”,查看$JSTORM_HOME/logs/nimbus.log检查有无错误
- 在supervisor节点(10.1.1.78,10.1.1.80,10.1.1.97)上执行 “nohup jstorm supervisor &”,查看$JSTORM_HOME/logs/supervisor.log检查有无错误
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ip hostname
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
