1.概述
JStorm 是一个类似于 Hadoop 的MapReduce的计算系统，它是由Alibaba开源的实时计算模型，它使用Java重写了原生的Storm模型（Clojure和Java混合编 写的），并且再原来的基础上做了许多改进。用户只需按照指定的接口实现一个任务，然后将这个任务提交给JStorm系统，JStorm在接受了任务指令 后，会无间断运行任务，一旦出现异常导致某个Worker发送故障，调度器立刻会分配一个新的Worker去顶替异常的Worker。下面是本次分享的目 录结构：
- 应用场景
- 基本术语
- JStorm比较
- JStorm架构
- 总结
下面开始今天的内容分享。
2.应用场景
从应用的角度来说，JStorm它是一种分布式的应用；从系统层面来说，它又类似于MapReduce这样的调度系统；而从数据方面来说，它又 是一种基于流水数据的实时处理解决方案。如今，DT时代的当下，用户和企业也不仅仅只满足于离线数据，对于数据的实时性要求也越来越高了。
在早期，Storm和JStorm未问世之前，业界有很多实时计算系统，可谓百家争鸣，自Storm和JStorm出世之后，基本这两者占据主要地位，原因如下：
- 易开发：接口简单，上手容易，只需要按照Spout，Bolt以及Topology的编程规范即可开发一个扩展性良好的应用，底层的细节我们可以不用去深究其原因。
- 扩展性：可线性扩展性能。
- 容错：当Worker异常或挂起，会自动分配新的Worker去工作。
- 数据精准：其包含Ack机制，规避了数据丢失的风险。使用事物机制，提高数据精度。
JStorm处理数据的方式流程是基于流式处理，因此，我们会用它做以下处理：
- 日志分析：从收集的日志当中，统计出特定的数据结果，并将统计后的结果持久化到外界存储介质中，如：DB。当下，实时统计主流使用JStorm和Storm。
- 消息转移：将接受的消息进行Filter后，定向的存储到另外的消息中间件中。
3.基本术语
3.1 Stream
在JStorm当中，有对Stream的抽象，它是一个不间断的无界的连续Tuple，而JStorm在建模事件流时，把流中的事件抽象未Tuple，流程如下图所示：
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3.2 Spout和Bolt
在JStorm中，它认为每个Stream都有一个Stream的来源，即Tuple的源头，所以它将这个源头抽象为Spout，而Spout可能是一个消息中间件，如：MQ，Kafka等。并不断的发出消息，也可能是从某个队列中不断读取队列的元数据。
在有了Spout后，接下来如何去处理相关内容，以类似的思想，将JStorm的处理过程抽象为Bolt，Bolt可以消费任意数量的输入流， 只要将流方向导到该Bolt即可，同时，它也可以发送新的流给其他的Bolt使用，因而，我们只需要开启特定的Spout，将Spout流出的Tuple 导向特定的Bolt，然后Bolt对导入的流做处理后再导向其它的Bolt等。
那么，通过上述描述，其实，我们可以用一个形象的比喻来理解这个流程。我们可以认为Spout就是一个个的水龙头，并且每个水龙头中的水是不同 的，我们想要消费那种水就去开启对应的水龙头，然后使用管道将水龙头中的水导向一个水处理器，即Bolt，水处理器处理完后会再使用管道导向到另外的处理 器或者落地到存储介质。流程如下图所示：
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3.3 Topology
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如图所示，这是一个有向无环图，JStorm将这个图抽象为Topology，它是JStorm中最高层次的一个抽象概念，它可以处理代码层面 当中直接于JStorm打交道的，可以被提交到JStorm集群执行对应的任务，一个Topology即为一个数据流转换图，图中的每个节点是一个 Spout或者Bolt，当Spout或Bolt发送Tuple到流时，它就发送Tuple到每个订阅了该流的Bolt上。
3.4 Tuple
JStorm当中将Stream中数据抽象为了Tuple，一个Tuple就是一个Value List，List值的每个Value都有一个Name，并且该Value可以是基本类型，字符类型，字节数组等，当然也可以是其它可序列化的类型。 Topology的每个节点都要说明它所发射出的Tuple的字段的Name，其它节点只需要订阅该Name就可以接收处理相应的内容。
3.5 Worker和Task
Work和Task在JStorm中的职责是一个执行单元，一个Worker表示一个进程，一个Task表示一个线程，一个Worker可以运 行多个Task。而Worker可以通过setNumWorkers(int workers)方法来设置对应的数目，表示这个Topology运行在多个JVM（PS：一个JVM为一个进程，即一个Worker）；另外 setSpout(String id, IRichSpout spout, Number parallelism_hint)和setBolt(String id, IRichBolt bolt,Number parallelism_hint)方法中的参数parallelism_hint代表这样一个Spout或Bolt有多少个实例，即对应多少个线程，一 个实例对应一个线程。
3.6 Slot
在JStorm当中，Slot的类型分为四种，他们分别是：CPU，Memory，Disk，Port；与Storm有所区别（Storm局限 于Port）。一个Supervisor可以提供的对象有：CPU Slot、Memory Slot、Disk Slot以及Port Slot。
- 在JStorm中，一个Worker消耗一个Port Slot，默认一个Task会消耗一个CPU Slot和一个Memory Slot
- 在Task执行较多的任务时，可以申请更多的CPU Slot
- 在Task需要更多的内存时，可以申请更多的额Memory Slot
- 在Task磁盘IO较多时，可以申请Disk Slot
4.JStorm比较
当前JStorm已经更新到2.x版本了，较于Storm而言，JStorm在一个Nimbus宕机后，会自动的热切到备份的Nimbus，实现了HA特性。对比与其它的数据产品而言，如下所示：
- Flume：一个成熟的产品，目前很多企业的日志收集系统均基于此套件开发，可以将数据收集后做一些计算与分析。
- S4：它是一个通用的，可扩展的，分布式的，容错，可插拔的平台，使程序员可以很容易地开发用于处理无界的连续数据流应用。数据准确性较差，数据丢失的风险无法规避，导致其发展不是很迅速，社区活跃度不够高。
- AKKA：一个Actor模型，系统模型强大，可以做任何你想做的时，当时很多工作都需要自己亲自动手去实现，如序列化、Topology的生成等。
- Spark：基于内存计算的MapReduce模型，偏重于数据批量处理。
5.JStorm架构
从设计层面来说，JStorm是一个典型的调度系统。在这个系统中，有以下内容：
| 角色 |
作用 |
| Nimbus |
调度器 |
| Supervisor |
Worker的代理角色，负责Kill掉Worker和运行Worker |
| Worker |
Task的容器 |
| Task |
任务的执行者 |
| ZooKeeper |
系统的协调者 |
其整体架构图，如下所示：
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6.总结
本篇博客给大家分享了JStorm的相关内容，其中包含一些基本概念，与Storm的区别，它的架构图等内容，后续会大家介绍如何去部署JStorm的相关内容，以及它的编程方式，API的用法等内容会用一些案例给大家去一一的赘述。
7.结束语
这篇博客就和大家分享到这里，如果大家在研究学习的过程当中有什么问题，可以加群进行讨论或发送邮件给我，我会尽我所能为您解答，与君共勉！
