离线计算是什么？
离线计算：批量获取数据、批量传输数据、周期性批量计算数据、数据展示
代表技术：Sqoop批量导入数据、HDFS批量存储数据、MapReduce批量计算数据、Hive批量计算数据、***任务调度
1，hivesql
2、调度平台
3、Hadoop集群运维
4、数据清洗（脚本语言）
5、元数据管理
6、数据稽查
7、数据仓库模型架构
流式计算是什么
流式计算：数据实时产生、数据实时传输、数据实时计算、实时展示
代表技术：Flume实时获取数据、Kafka/metaq实时数据存储、Storm/JStorm实时数据计算、Redis实时结果缓存、持久化存储(mysql)。
一句话总结：将源源不断产生的数据实时收集并实时计算，尽可能快的得到计算结果
离线计算与实时计算的区别
最大的区别：实时收集、实时计算、实时展示
Storm与Hadoop的区别
Storm用于实时计算，Hadoop用于离线计算。
Storm处理的数据保存在内存中，源源不断；Hadoop处理的数据保存在文件系统中，一批一批。
Storm的数据通过网络传输进来；Hadoop的数据保存在磁盘中。
Storm与Hadoop的编程模型相似
Job：任务名称
JobTracker：项目经理
TaskTracker：开发组长、产品经理
Child:负责开发的人员
Mapper/Reduce:开发人员中的两种角色，一种是服务器开发、一种是客户端开发
Topology:任务名称
Nimbus:项目经理
Supervisor:开组长、产品经理
Worker:开人员
Spout/Bolt：开人员中的两种角色，一种是服务器开发、一种是客户端开发
运用场景
日志分析
从海量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用来辅佐决策。
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
Storm核心组件
Nimbus：负责资源分配和任务调度。
Supervisor：负责接受nimbus分配的任务，启动和停止属于自己管理的worker进程。—通过配置文件设置当前supervisor上启动多少个worker。
Worker：运行具体处理组件逻辑的进程。Worker运行的任务类型只有两种，一种是Spout任务，一种是Bolt任务。
Task：worker中每一个spout/bolt的线程称为一个task. 在storm0.8之后，task不再与物理线程对应，不同spout/bolt的task可能会共享一个物理线程，该线程称为executor。
Storm编程模型
Topology：Storm中运行的一个实时应用程序的名称。（拓扑）
Spout：在一个topology中获取源数据流的组件。
通常情况下spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为topology内部的源数据。
Bolt：接受数据然后执行处理的组件,用户可以在其中执行自己想要的操作。
Tuple：一次消息传递的基本单元，理解为一组消息就是一个Tuple。
Stream：表示数据的流向。
流式计算一般架构
其中flume用来获取数据。
Kafka用来临时保存数据。
Strom用来计算数据。
Redis是个内存数据库，用来保存数据。
Storm的集群安装与部署
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）
关闭防火墙
chkconfig iptables off && setenforce 0
创建用户
groupadd realtime && useradd realtime && usermod -a -G realtime realtime
创建工作目录并赋权
mkdir /export
mkdir /export/servers
chmod 755 -R /export
切换到realtime用户下
su realtime
Storm集群部署
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
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、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
storm.zookeeper.servers:
- "zk01"
- "zk02"
- "zk03"
nimbus.host:”storm01”
nimbus.childopts: “-Xmx1024m”
supervisor.childopts: “-Xmx1024m”
worker.childopts: “-Xmx768m”
ui.childopts: “-Xmx768m”
supervisor.slots.ports:
- 6700
- 6701
- 6702
- 6703
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
5.启动集群
在nimbus.host所属的机器上启动 nimbus服务
cd /export/servers/storm/bin/
nohup ./storm nimbus &
在nimbus.host所属的机器上启动ui服务
cd /export/servers/storm/bin/
nohup ./storm ui &
在其它个点击上启动supervisor服务
cd /export/servers/storm/bin/
nohup ./storm supervisor &
6.查看集群
访问nimbus.host:/8080，即可看到storm的ui界面。
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
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
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
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
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
Stream Grouping详解
Storm里面有7种类型的stream grouping
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。
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。
All Grouping：广播发送，对于每一个tuple，所有的bolts都会收到。
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。
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。
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）。
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。
