【转载】计算广告学-搜索广告与广告网络Demand技术-流式计算平台

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原作者：刘鹏 @北冥乘海生

编辑：Koala++/屈伟

视频课程：师徒网

流式计算平台-Storm

我们以Storm为例来看流式计算的功能是什么。

下面内容引用自大圆的博客。在Storm中，一个实时应用的计算任务被打包作为Topology发布，这同Hadoop的MapReduce任务相似。但是有一点不同的是：在Hadoop中，MapReduce任务最终会执行完成后结束；而在Storm中，Topology任务一旦提交后永远不会结束，除非你显示去停止任务。

计算任务Topology是由不同的Spouts和Bolts，通过数据流（Stream）连接起来的图。下面是一个Topology的结构示意图：



其中包含有：

Spout：Storm中的消息源，用于为Topology生产消息（数据），一般是从外部数据源（如Message
Queue、RDBMS、NoSQL、Realtime
Log）不间断地读取数据并发送给Topology消息（tuple元组）。在计算广告语境下，Spout对key分发的可能是一些广告日志。

Bolt：Storm中的消息处理者，用于为Topology进行消息的处理，Bolt可以执行过滤， 聚合，查询数据库等操作，而且可以一级一级的进行处理。

最终，Topology会被提交到storm集群中运行；也可以通过命令停止Topology的运行，将Topology占用的计算资源归还给Storm集群。

Storm数据流模型

数据流（Stream）是Storm中对数据进行的抽象，它是时间上无界的tuple元组序列。在Topology中，Spout是Stream的源头，负责为Topology从特定数据源发射Stream；Bolt可以接收任意多个Stream作为输入，然后进行数据的加工处理过程，如果需要，Bolt还可以发射出新的Stream给下级Bolt进行处理。

下面是一个Topology内部Spout和Bolt之间的数据流关系：



Topology中每一个计算组件（Spout和Bolt）都有一个并行执行度，在创建Topology时可以进行指定，Storm会在集群内分配对应并行度个数的线程来同时执行这一组件。

那么，有一个问题：既然对于一个Spout或Bolt，都会有多个task线程来运行，那么如何在两个组件（Spout和Bolt）之间发送tuple元组呢？

Storm提供了若干种数据流分发（Stream Grouping）策略用来解决这一问题。在Topology定义时，需要为每个Bolt指定接收什么样的Stream作为其输入（注：Spout并不需要接收Stream，只会发射Stream）。

个人认为Hadoop和流式计算有非常本质的区别，流式计算是调度数据的，而Hadoop核心是调度计算，Hadoop是尽量地不调度数据。而流式计算只能通过调度数据的方式进行。所以它只适合做短时间的用户行为的收集，如果要调度特别大量的数据，用流式计算成本会很高，而且瓶颈很快会达到。S4的图与Storm相似，但S4在配置多层任务的时候会方便一些，因为它里面所有的Node，都没有区别，只会声明自己接收的流量，所以配置多层结构，只用把key组织好。