本文详细介绍Storm集群的部署流程，包括环境准备、配置、分发、启动等步骤，同时覆盖了常用操作命令、进程日志查看及单词计数案例解析。
1、集群部署的基本流程
集群部署的流程：下载安装包、解压安装包、修改配置文件、分发安装包、启动集群
注意：
所有的集群上都需要配置hosts
vi /etc/hosts
192.168.239.128 storm01 zk01 hadoop01
192.168.239.129 storm02 zk02 hadoop02
192.168.239.130 storm03 zk03 hadoop03
2、集群部署的基础环境准备
安装前的准备工作（zk集群已经部署完毕）
1、关闭防火墙
chkconfig iptables off && setenforce 0
2、创建用户
groupadd realtime && useradd realtime && usermod -a -G realtime realtime
3、创建工作目录并赋权
mkdir /export
mkdir /export/servers
chmod 755 -R /export
4、切换到realtime用户下
su realtime
3、Storm集群部署
3.1、下载安装包
wget http://124.202.164.6/files/1139000006794ECA/apache.fayea.com/storm/apache-storm-0.9.5/apache-storm- 0.9.5.tar.gz
3.2、解压安装包
tar -zxvf apache-storm-0.9.5.tar.gz -C /export/servers/
cd /export/servers/
ln -s apache-storm-0.9.5 storm
3.3、修改配置文件
mv /export/servers/storm/conf/storm.yaml /export/servers/storm/conf/storm.yaml.bak
vi /export/servers/storm/conf/storm.yaml
输入以下内容：
storm.zookeeper.servers:
- "master"
- "test2"
- "test3"
- "test4"
#指定storm集群中的nimbus节点所在的服务器
nimbus.host: "master"
#指定nimbus启动jvm最大可用内存大小
nimbus.childopts: "-Xmx1024m"
#指定supervisor启动jvm最大可用内存大小
supervisor.childopts: "Xmx1024m"
#指定supervisor节点上，每个worker启动JVM最大可用内存大小
worker.childopts: "-Xmx768m"
#指定worker启动jvm最大可用内存大小，ui服务一般与nimbus同在一个节点上
ui.childopts: "-Xmx768m"
#指定supervisor节点上，启动worker时对应的端口号，每个端口对应槽，每个槽位对应一个worker
supervisor.slots.prots:
- 6700
- 6701
- 6702
- 6703
3.4、分发安装包
scp -r /export/servers/apache-storm-0.9.5 storm02:/export/servers
然后分别在各机器上创建软连接
cd /export/servers/
ln -s apache-storm-0.9.5 storm
3.5、环境变量配置
export STORM_HOME=/home/hadoop/apps/storm
export PATH=$STORM_HOME/bin:$PATH
3.6、启动集群
1、在nimbus.host所属的机器上启动 nimbus服务
cd /export/servers/storm/bin/
nohup ./storm nimbus &
2、在nimbus.host所属的机器上启动ui服务
cd /export/servers/storm/bin/
nohup ./storm ui &
3、在其它个点击上启动supervisor服务
cd /export/servers/storm/bin/
nohup ./storm supervisor &
3.7、查看集群
访问nimbus.host:/8080，即可看到storm的ui界面。
4、Storm常用操作命令
有许多简单且有用的命令可以用来管理拓扑，它们可以提交、杀死、禁用、再平衡拓扑。
提交任务命令格式：storm jar 【jar路径】 【拓扑包名.拓扑类名】 【拓扑名称】
bin/storm jar examples/storm-starter/storm-starter-topologies-0.9.6.jar storm.starter.WordCountTopology wordcount
杀死任务命令格式：storm kill 【拓扑名称】 -w 10（执行kill命令时可以通过-w [等待秒数]指定拓扑停用以后的等待时间）
storm kill topology-name -w 10
停用任务命令格式：storm deactivte 【拓扑名称】
storm deactivte topology-name
我们能够挂起或停用运行中的拓扑。当停用拓扑时，所有已分发的元组都会得到处理，但是spouts的nextTuple方法不会被调用。销毁一个拓扑，可以使用kill命令。它会以一种安全的方式销毁一个拓扑，首先停用拓扑，在等待拓扑消息的时间段内允许拓扑完成当前的数据流。
启用任务命令格式：storm activate【拓扑名称】
storm activate topology-name
重新部署任务命令格式：storm rebalance 【拓扑名称】
storm rebalance topology-name
再平衡使你重分配集群任务。这是个很强大的命令。比如，你向一个运行中的集群增加了节点。再平衡命令将会停用拓扑，然后在相应超时时间之后重分配工人，并重启拓扑。
5、Storm集群的进程及日志熟悉
5.1、部署成功之后，启动storm集群。
依次启动集群的各种角色
5.2、查看nimbus的日志信息
在nimbus的服务器上
cd /export/servers/storm/logs
tail -100f /export/servers/storm/logs/nimbus.log
5.3、查看ui运行日志信息
在ui的服务器上，一般和nimbus一个服务器
cd /export/servers/storm/logs
tail -100f /export/servers/storm/logs/ui.log
5.4、查看supervisor运行日志信息
在supervisor服务上
cd /export/servers/storm/logs
tail -100f /export/servers/storm/logs/supervisor.log
5.5、查看supervisor上worker运行日志信息
在supervisor服务上
cd /export/servers/storm/logs
tail -100f /export/servers/storm/logs/worker-6702.log
(该worker正在运行wordcount程序)
6、Storm源码下载及目录熟悉
6.1、在Storm官方网站上寻找源码地址
http://storm.apache.org/downloads.html
6.2、点击文字标签进入github
点击Apache/storm文字标签，进入github
https://github.com/apache/storm
6.3、拷贝storm源码地址
在网页右侧，拷贝storm源码地址
6.4、使用Subversion客户端下载
https://github.com/apache/storm/tags/v0.9.5
6.5、Storm源码目录分析（重要）
扩展包中的三个项目，使storm能与hbase、hdfs、kafka交互
7、Storm单词技术案例（重点掌握）
7.1、功能说明
设计一个topology，来实现对文档里面的单词出现的频率进行统计。
整个topology分为三个部分：
RandomSentenceSpout：数据源，在已知的英文句子中，随机发送一条句子出去。
SplitSentenceBolt：负责将单行文本记录（句子）切分成单词
WordCountBolt：负责对单词的频率进行累加
7.2、项目主要流程
7.3、RandomSentenceSpout的实现及生命周期
7.4、SplitSentenceBolt的实现及生命周期
7.5、WordCountBolt的实现及生命周期
7.6、Stream Grouping详解
Storm里面有7种类型的stream grouping
7.6.1、Shuffle Grouping: 随机分组， 随机派发stream里面的tuple，保证每个bolt接收到的tuple数目大致相同。
7.6.2、Fields Grouping：按字段分组，比如按userid来分组，具有同样userid的tuple会被分到相同的Bolts里的一个task，而不同的userid则会被分配到不同的bolts里的task。
7.6.3、All Grouping：广播发送，对于每一个tuple，所有的bolts都会收到。
7.6.4、Global Grouping：全局分组， 这个tuple被分配到storm中的一个bolt的其中一个task。再具体一点就是分配给id值最低的那个task。
7.6.5、Non Grouping：不分组，这stream grouping个分组的意思是说stream不关心到底谁会收到它的tuple。目前这种分组和Shuffle grouping是一样的效果， 有一点不同的是storm会把这个bolt放到这个bolt的订阅者同一个线程里面去执行。
7.6.6、Direct Grouping： 直接分组， 这是一种比较特别的分组方法，用这种分组意味着消息的发送者指定由消息接收者的哪个task处理这个消息。只有被声明为Direct Stream的消息流可以声明这种分组方法。而且这种消息tuple必须使用emitDirect方法来发射。消息处理者可以通过TopologyContext来获取处理它的消息的task的id （OutputCollector.emit方法也会返回task的id）。
7.6.7、Local or shuffle grouping：如果目标bolt有一个或者多个task在同一个工作进程中，tuple将会被随机发生给这些tasks。否则，和普通的Shuffle Grouping行为一致。
8、Storm架构和编程模型总结
1、编程模型
DataSource：外部数据源
Spout：接受外部数据源的组件，将外部数据源转化成Storm内部的数据，以Tuple为基本的传输单元下发给Bolt
Bolt:接受Spout发送的数据，或上游的bolt的发送的数据。根据业务逻辑进行处理。发送给下一个Bolt或者是存储到某种介质上。介质可以是Redis可以是mysql，或者其他。
Tuple：Storm内部中数据传输的基本单元，里面封装了一个List对象，用来保存数据。
StreamGrouping:数据分组策略
7种：shuffleGrouping(Random函数),Non Grouping(Random函数),FieldGrouping(Hash取模)、Local or ShuffleGrouping 本地或随机，优先本地。
2、并发度
用户指定的一个任务，可以被多个线程执行，并发度的数量等于线程的数量。一个任务的多个线程，会被运行在多个Worker（JVM）上，有一种类似于平均算法的负载均衡策略。尽可能减少网络IO，和Hadoop中的MapReduce中的本地计算的道理一样。
3、架构
Nimbus：任务分配
Supervisor：接受任务，并启动worker。worker的数量根据端口号来的。
Worker:执行任务的具体组件（其实就是一个JVM）,可以执行两种类型的任务，Spout任务或者bolt任务。
Task：Task=线程=executor。 一个Task属于一个Spout或者Bolt并发任务。
Zookeeper：保存任务分配的信息、心跳信息、元数据信息。
4、Worker与topology
一个worker只属于一个topology,每个worker中运行的task只能属于这个topology。 反之，一个topology包含多个worker，其实就是这个topology运行在多个worker上。
一个topology要求的worker数量如果不被满足，集群在任务分配时，根据现有的worker先运行topology。如果当前集群中worker数量为0，那么最新提交的topology将只会被标识active，不会运行，只有当集群有了空闲资源之后，才会被运行。
5、如何指定驱动类中每个组件的并发度数量？如果设置worker的数量？
1、根据上游的数据量来设置spout的并发度。
2、根据业务复杂度和execute方法执行时间来设置bolt并发度
3、根据集群的可用资源来配置，一般情况下70%的资源使用率
4、worker的数量理论上根据程序并发度总的task数量来均分，在实际的业务场景中，需要反复调整。
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