分布式计算模式：Stream-Toy模板网

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前言

分布式计算模式中的 MapReduce 模式的核心思想是，将大任务拆分成多个小任务，针对这些小任务分别计算后，再合并各小任务的结果以得到大任务的计算结果。

这种模式下任务运行完成之后，整个任务进程就结束了，属于短任务模式。但任务进程的启动和停止是一件很耗时的事儿，因此 MapReduce 对处理实时性的任务就不太合适了。

实时性任务主要是针对流数据的处理，对处理时延要求很高，通常需要有常驻服务进程，等待数据的随时到来随时处理，以保证低时延。处理流数据任务的计算模式，在分布式领域中叫作 Stream。

什么是 Stream？

近年来，由于网络监控、传感监测、AR/VR 等实时性应用的兴起，一类需要处理流数据的业务发展了起来。比如各种直播平台中，需要处理直播产生的音视频数据流等。这种如流水般持续涌现，且需要实时处理的数据称之为流数据。

流数据的特征：

数据如流水般持续、快速地到达；
海量数据规模，数据量可达到 TB 级甚至 PB 级；
对实时性要求高，随着时间流逝，数据的价值会大幅降低；
数据顺序无法保证，也就是说系统无法控制将要处理的数据元素的顺序。

在分布式领域中，处理流数据的计算模式，就是流计算，也叫作 Stream。

流计算的职责是实时获取来自不同数据源的海量数据，进行实时分析处理，获得有价值的信息。

它是一个对实时性要求非常高的计算形式，如果数据处理不及时，很容易导致过时、没用的结果，这时就需要对造成的后果进行“背锅”。从这个角度来说，Stream 可谓“一门背锅的艺术”。

类比于水流的持续不断且变幻莫测，流数据也是以大量、快速、时变的流形式持续在应用中产生，因此流计算一般用于处理数据密集型应用。

比如，百度、淘宝等大型网站中，每天都会产生大量的流数据，这些数据包括用户的搜索内容、用户的浏览记录等。实时采集用户数据，并通过流计算进行实时数据分析，可以了解每个时刻数据流的变化情况，甚至可以分析用户的实时浏览轨迹，从而进行个性化内容实时推荐，提高用户体验。爱奇艺、腾讯等音视频平台，对电影、电视剧等数据的处理，也是采用了流计算模式。

Stream 工作原理

MapReduce 是一种批量计算的形式。先收集数据并将其缓存起来，等到缓存写满时才开始处理数据。因此，批量计算的一个缺点就是，从数据采集到得到计算结果之间经历的时间很长。

而流计算强调的是实时性，数据一旦产生就会被立即处理，当一条数据被处理完成后，会序列化存储到缓存中，然后立刻通过网络传输到下一个节点，由下一个节点继续处理，而不是像 MapReduce 那样，等到缓存写满才开始处理、传输。为了保证数据的实时性，在流计算中，不会存储任何数据，就像水流一样滚滚向前。

所以说，流计算属于持续性、低时延、事件驱动型的计算作业。

使用流计算进行数据处理，一般包括 3 个步骤，如下图所示：

分布式计算模式：Stream

第一步，提交流式计算作业。流式计算作业是一种常驻计算服务，比如实时交通监测服务、实时天气预报服务等。对于流式计算作业，首先必须预先定义计算逻辑，并提交到流计算系统中，使得流计算系统知道自己该如何处理数据。

系统在整个运行期间，由于收集的是同一类型的数据、执行的是同一种服务，因此流式计算作业的处理逻辑不可更改。如果用户停止当前作业运行后再次提交作业，由于流计算不提供数据存储服务，因此之前已经计算完成的数据无法重新再次计算。

第二步，加载流式数据进行流计算。流式计算作业一旦启动将一直处于等待事件触发的状态，一旦有小批量数据进入流式数据存储，系统会立刻执行计算逻辑并迅速得到结果。

从上图中可以看出，在流计算系统中，有多个流处理节点，流处理节点会对数据进行预定义的处理操作，并在处理完后按照某种规则转发给后续节点继续处理。此外，流计算系统中还存在管理节点，主要负责管理处理节点以及数据的流动规则。其中，处理节点的个数以及数据转发的规则，都在第一步作业提交时定义。

第三步，持续输出计算结果。流式计算作业在得到小批量数据的计算结果后，可以立刻将结果数据写入在线 / 批量系统，无需等待整体数据的计算结果，以进一步做到实时计算结果的实时展现。

小结：流计算不提供流式数据的存储服务，数据是持续流动的，在计算完成后就会立刻丢弃。流计算适用于需要处理持续到达的流数据、对数据处理有较高实时性要求的场景。为了及时处理流数据，流计算框架必须是低延迟、可扩展、高可靠的。

流计算的应用场景有很多，比如它是网络监控、传感监测、AR/VR、音视频流等实时应用的发展的基础。所以，目前流计算相关的框架和平台也有很多了，主流的划分方式是将其分为如下 3 类：

商业级的流计算平台，比如 IBM 的 InfoSphere Streams 和 TIBCO 的 StreamBase。 InfoSphere Streams 支持同时分析多种数据类型并实时执行复杂计算。StreamBase 是一个用于实时分析的软件，可以快速构建分析系统，即时做出决策。StreamBase 可以为投资银行、对冲基金、政府机构等提供实时数据分析服务。
开源流计算框架，典型代表是 Apache Storm（由 Twitter 开源）和 S4（由 Yahoo 开源）。Storm 是一个分布式的、容错的实时计算系统，可以持续进行实时数据流处理，也可以用于分布式 RPC。S4 是一个通用的、分区容错的、可扩展的、可插拔的分布式流式系统。这些开源的分布式流计算系统由于具备开源代码，因此比较适合开发人员将其搭建在自身业务系统中。
各大公司根据自身业务特点而开发的流计算框架，比如 Facebook 的 Puma、百度的 Dstream（旨在处理有向无环的数据流）、淘宝的银河流数据处理平台（一个通用的、低延迟、高吞吐、可复用的流数据实时计算系统）。

Spark 和 Flink 与 Storm 框架的不同之处在于，Spark 和 Flink 除了支持流计算，还支持批量计算，因此没有直接将它们列入上述的流计算框架中。

Storm 的工作原理

先来对比下 Storm 与 MapReduce 的区别。Hadoop 上运行的是“MapReduce 作业”，而 Storm 上运行的是“计算拓扑（Topologies）”。 “作业”和“拓扑”的一个关键区别是：MapReduce 的一个作业在得到结果之后总会结束；而拓扑描述的是计算逻辑，该计算逻辑会永远在集群中运行（除非你杀死该进程）。

如下图所示，Storm 集群上有两种节点，即主节点（Master Node）和工作节点（Worker Nodes）：

主节点上运行着一个名为“Nimbus”的守护进程。 Nimbus 负责为集群分发代码，为工作节点分配任务以及进行故障监控。一个 Storm 集群在工作过程中，只有一个 Nimbus 进程工作。
每个工作节点上都运行着一个名为“Supervisor”的守护进程。 Supervisor 负责监听分配给它所在的机器上的工作，负责接收 Nimbus 分配的任务，并根据需要启动和停止工作进程，其中每个工作进程都执行一个子任务。因此，一个正在运行的拓扑任务，是由分布在许多计算机上的许多工作进程组成。

Nimbus 是负责分发任务或代码的，Supervisor 是负责接收任务，并启动和停止工作进程以执行任务的。Nimbus 和 Supervisors 之间具体是怎么协同的？

如果所有数据和信息均存储在 Master Node 上，Master Node 故障后，会导致整个集群信息丢失，因此引入了 ZooKeeper 集群来加强可靠性。为此 Master Node 与 Worker Node 之间的交互通过 ZooKeeper 完成，由于 Nimbus 和 Supervisors 是 Master Node 和 Worker Node 之间负责交互的进程，因此 Nimbus 和 Supervisors 之间的所有协调都是通过 ZooKeeper 集群完成的，比如 Nimbus 会将任务的分配情况或信息发送给 ZooKeeper 集群，然后 Supervisors 向 ZooKeeper 集群获取任务，并启动工作进程以执行任务。

当 Supervisor 接收到分配的任务后，会启动工作节点的工作进程 (Worker) 去执行任务。一个计算任务可以分成任务数据的读取以及任务执行两部分。Worker 提供了两个组件 Spout 和 Bolt，分别进行数据读取和任务执行。

Storm 的核心抽象：数据流。数据流是一个无界序列，是在分布式环境中并行创建、处理的一组元组（tuple）。数据流可以由一种能够表述数据流中元组的域（fields）的模式来定义。

Storm 为进行数据流转换提供了基本组件 Spout 和 Bolt。 Spout 和 Bolt 有用户自定义的接口，用于运行特定应用程序的逻辑。如下图所示，Storm 上运行的计算拓扑其实是由一系列 Spout 和 Bolt 组成的有向无环图，这个有向无环图代表了计算逻辑。

分布式计算模式：Stream

Spout 和 Bolt 的含义：

Spout 用于接收源数据。Spout 会从一个外部的数据源读取数据元组，然后将它们发送到拓扑中。例如，Spout 从 Twitter API 读取推文并将其发布到拓扑中。
Bolt 负责处理输入的数据流，比如数据过滤（filtering）、函数处理（functions）、聚合（aggregations）、联结（joins）、数据库交互等。数据处理后可能输出新的流作为下一个 Bolt 的输入。每个 Bolt 往往只具备单一的计算逻辑。执行简单的数据流转换时，比如仅进行数据过滤，则通常一个 Bolt 可以实现；而复杂的数据流转换通常需要使用多个 Bolt 并通过多个步骤完成，比如在神经网络中，对原始数据进行特征转换，需要经过数据过滤、清洗、聚类、正则化等操作。