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作者:李明/王晓鹏
出版社: 人民邮电出版社
出版年: 2014-11-1
页数: 472
定价: 79.00元
装帧: 平装
ISBN: 9787115371263

内容简介 · · · · · ·

本书从源代码的角度详细分析了Storm 的设计与实现,共分为三个部分,第一部分介绍了Storm 的基本原理以及Storm 集群系统的搭建方法,第二部分深入剖析了Storm 的底层架构,如Nimbus、Supervisor、

Worker 以及Task,第三部分系统讨论了Storm 如何实现可靠的消息传输,如Transaction Topology 以及Trident。

本书适用于程序员、架构师以及计算机专业的学生。

作者简介 · · · · · ·

李明

2001~2007年在哈尔滨工业大学完成本科以及硕士的学习。微软搜索技术部门资深研发工程师及高级开发经理,擅长Linux、Clojure、Java、C#等多种开发技术,长期致力于大数据、分布式系统的研究和应用,目前致力于实时性分布式处理系统的研究与开发。

王晓鹏

2004~2011年在北京邮电大学完成本科以及硕士的学习。微软搜索技术部门高级研发工程师,擅长Windows phonePhone、Silverlight、Clojure、Java、C#等多种开发技术,一直致力于大数据处理、分布式系统的研究和应用,目前致力于实时性分布式处理系统的研究与开发。

目录 · · · · · ·

第1章　总体架构与代码结构　　1
1.1　Storm的总体结构　　1
1.2　Storm的元数据　　3
1.2.1　元数据介绍　　3
1.2.2　Storm怎么使用这些元数据　　4
1.3　Storm的代码结构　　7
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第1章　总体架构与代码结构　　1
1.1　Storm的总体结构　　1
1.2　Storm的元数据　　3
1.2.1　元数据介绍　　3
1.2.2　Storm怎么使用这些元数据　　4
1.3　Storm的代码结构　　7
1.3.1　Clojure代码　　7
1.3.2　Java代码　　8
1.3.3　Trident代码　　9
1.3.4　其他代码　　10
第2章　搭建Storm集群　　11
2.1　搭建单机Storm集群　　11
2.2　搭建多机Storm集群　　14
2.2.1　设置环境　　14
2.2.2　启动Storm集群　　15
2.2.3　提交Topology　　15
2.3　WordCountTopology介绍　　15
2.3.1　RandomSentenceSpout　　15
2.3.2　SplitSentence　　16
2.3.3　WordCount　　17
2.3.4　WordCountTopology构建　　17
第3章　Storm编程基础　　19
3.1　Fields定义　　19
3.2　Tuple接口　　20
3.3　常用声明接口　　21
3.3.1　配置声明接口　　22
3.3.2　输入声明接口　　23
3.3.3　输出字段声明接口　　24
3.3.4　组件声明接口　　25
3.4　Spout输出收集器　　25
3.4.1　ISpoutOutputCollector和SpoutOutputCollector　　25
3.4.2　Executor中ISpoutOutputCollector的实现　　27
3.5　Bolt输出收集器　　28
3.5.1　IOutputCollector和OutputCollector　　28
3.5.2　IBasicOutputCollector和BasicOutputCollector　　31
3.5.3　BatchOutputCollector和BatchOutputCollectorImpl　　32
3.5.4　　Executor中的IOutputCollector实现　　34
3.6　组件接口　　35
3.7　Spout接口　　35
3.7.1　ISpout　　36
3.7.2　IRichSpout　　38
3.8　Bolt接口　　38
3.8.1　IBolt　　38
3.8.2　IRichBolt　　40
3.8.3　IBasicBolt　　40
3.8.4　IBatchBolt　　42
3.8.5　小结　　45
3.9　Storm数据结构　　46
3.9.1　GlobalStreamId　　46
3.9.2　消息分组方式　　46
3.9.3　StreamInfo　　47
3.9.4　ShellComponent　　47
3.9.5　ComponentObject　　47
3.9.6　ComponentCommon　　47
3.9.7　SpoutSpec　　48
3.9.8　Bolt　　48
3.9.9　StormTopology　　49
3.9.10　TopologySummary　　49
3.9.11　SupervisorSummary　　49
3.9.12　ClusterSummary　　50
3.9.13　BoltStats　　50
3.9.14　SpoutStats　　50
3.9.15　统计信息　　50
3.9.16　DRPC　　51
3.10　基本Topology构建器　　52
3.10.1　TopologyBuilder　　52
3.10.2　ConfigGetter　　55
3.10.3　SpoutGetter和BoltGetter　　55
3.10.4　一个简单例子　　56
3.11　异常处理　　57
第4章　基础函数和工具类　　58
4.1　计时器　　58
4.1.1　mk-timer　　58
4.1.2　check-active!　　60
4.1.3　schedule　　60
4.1.4　schedule-recurring　　60
4.1.5　cancel-timer　　61
4.2　async-loop　　61
4.3　event-manager　　62
4.4　even-sampler　　63
4.5　ZooKeeper工具类　　64
4.5.1　mk-client　　64
4.5.2　create-node　　65
4.5.3　get-data　　65
4.5.4　进程内启动ZooKeeper　　66
4.6　LocalState　　66
4.7　ClusterState　　68
4.8　StormClusterState　　69
第5章　通信机制　　71
5.1　进程间通信　　71
5.1.1　进程间通信协议　　71
5.1.2　LocalCluster模式实现　　72
5.1.3　分布式模式实现　　73
5.1.4　协议使用　　75
5.2　进程内通信　　77
5.2.1　Disruptor Queue的使用　　77
5.2.2　DisruptorQueue的Clojure处理器　　80
第6章　Nimbus　　81
6.1　Nimbus服务接口定义　　81
6.2　Nimbus相关的数据结构　　83
6.2.1　Java 数据结构　　83
6.2.2　Clojure数据结构　　84
6.3　Nimbus中的线程介绍　　86
6.3.1　mk-assignments　　87
6.3.2　do-cleanup　　89
6.3.3　clean-inbox　　90
6.4　Topology状态转移　　90
6.4.1　transition-name!　　90
6.4.2　transition!　　91
6.4.3　state-transitions　　92
6.5　启动Nimbus服务　　96
6.5.1　launch-server！　　96
6.5.2　service-handler　　97
6.6　关闭Nimbus服务　　99
6.7　主要服务方法　　99
6.7.1　submitTopology　　99
6.7.2　kill、rebalance、activate、deactivate 方法　　101
6.7.3　文件上传与下载　　102
6.7.4　获取UI所需的信息　　104
6.7.3　获取Topology　　106
6.7.6　获取Storm配置项　　107
6.8　主要辅助方法　　107
6.8.1　system-topology!　　107
6.8.2　normalize-topology　　112
6.8.3　compute-new-topology->executor->node+port　　114
6.8.4　compute-executors　　117
第7章　Scheduler　　119
7.1　IScheduler接口　　119
7.2　EvenScheduler　　120
7.2.1　schedule-topolpgies-evenly　　120
7.2.2　schedule-topology　　121
7.2.3　get-alive-assigned-node+
port->executors　　122
7.2.4　sort-slots　　123
7.3　DefaultScheduler　　124
7.3.1　default-schedule　　124
7.3.2　slots-can-reassign　　126
7.3.3　bad-slots　　126
7.4　IsolationScheduler　　127
7.5　调度示例　　131
7.5.1　EvenScheduler和DefaultScheduler　　131
7.5.2　IsolationScheduler　　134
第8章　Scheduler　　137
8.1　与Supervisor相关的数据结构　　137
8.1.1　standalone-supervisor　　137
8.1.2　Supervisor的数据　　138
8.1.3　本地存储数据　　139
8.2　Supervisor中的线程　　140
8.2.1　计时器线程　　140
8.2.2　同步Nimbus任务的线程　　140
8.2.3　管理Worker进程的线程　　143
8.3　启动Supervisor　　145
8.4　关闭Supervisor　　147
8.5　重要方法介绍　　147
8.5.1　launch-worker　　147
8.5.2　read-allocated-workers　　150
8.5.3　wait-for-worker-launch　　151
8.5.4　shutdown-worker　　152
8.5.5　download-storm-code　　152
第9章　Worker　　155
9.1　Worker中的数据　　155
9.2　Worker中的计时器　　157
9.2.1　Worker的心跳　　157
9.2.2　Executor的心跳　　158
9.2.3　Worker中对ZMQ连接的维护　　159
9.2.4　从ZooKeeper获取Topology的活跃情况　　161
9.2.5　小结　　162
9.3　创建Worker　　163
9.4　关闭Worker　　164
9.5　重要辅助方法介绍　　165
9.5.1　Worker中的接收函数　　166
9.5.2　Worker中的发送函数　　167
9.5.3　获取属于Worker的Executor　　169
9.5.4　创建Executor的接收消息队列和查找表　　169
9.5.5　下载Topology的配置项以及代码　　170
9.6　小结　　171
第10章　Executor　　172
10.1　Executor的数据　　172
10.2　Executor的输入和输出　　174
10.2.1　Executor的输入及处理　　174
10.2.2　Executor的输出及发送　　175
10.3　Spout类型的Executor　　176
10.3.1　准备消息循环的数据　　176
10.3.2　Spout输入处理函数　　178
10.3.3　Spout消息发送函数　　180
10.3.4　Spout对象的初始化　　181
10.3.5　消息循环　　182
10.4　Bolt类型的Executor　　184
10.4.1　准备消息循环的数据　　184
10.4.2　Bolt输入处理函数　　184
10.4.3　Bolt的消息发送函数　　185
10.4.4　Bolt对象的初始化　　185
10.4.5　消息循环　　186
10.5　创建Executor　　187
10.6　辅助函数介绍　　188
10.6.1　组件的Grouper函数　　188
10.6.2　带流量控制的错误报告方法　　193
10.6.3　触发系统Ticks　　194
10.7　小结　　196
第11章　Task　　198
11.1　Task的上下文对象　　198
11.1.1　TopologyContext　　198
11.1.2　GeneralTopologyContext　　199
11.1.3　WorkerTopologyContext　　200
11.1.4　TopologyContext　　201
11.2　创建Task数据　　202
11.3　mk-tasks-fn函数　　204
11.4　send-unanchored　　205
11.5　创建Task　　206
11.6　Storm中传输的消息以及序列化　　206
第12章　Storm的Ack框架　　208
12.1　Acker Bolt的实现分析　　209
12.2　启动消息跟踪　　211
12.3　消息跟踪　　212
12.4　Ack机制的例子　　214
第13章　系统运行统计　　216
13.1　基础数据结构以及更新算法　　216
13.1.1　滑动窗口的数据结构　　216
13.1.2　滑动窗口的回调函数　　220
13.1.3　滑动窗口集合的类型　　221
13.2　Storm中的统计信息　　222
13.2.1　Stats中定义的统计类别　　222
13.2.2　运行统计的更新　　223
13.2.3　运行统计的更新时间点　　223
13.2.4　获取统计数据　　228
13.3　运行统计的Thrift结构　　229
第14章　系统运行统计的另一种实现　　231
14.1　内置统计信息的计算　　231
14.1.1　MultiCountMetric　　232
14.1.2　MultiReducedMetric　　233
14.2　内置统计类型　　234
14.2.1　Spout类型的内置统计　　235
14.2.2　Bolt类型的内置统计　　235
14.3　统计触发消息　　235
14.3.1　注册统计信息　　236
14.3.2　触发消息的产生与发送　　237
14.3.3　处理统计触发消息　　238
14.4　运行统计收集节点　　239
14.5　SystemBolt　　241
第15章　事务Topology的实现　　243
15.1　事务Topology的实现概述　　243
15.1.1　事务Topology的类型　　244
15.1.2　事务Topology的类关系　　245
15.2　ITransactionalSpout接口　　246
15.3　协调Spout节点的执行器　　248
15.3.1　ZooKeeper客户端工具　　248
15.3.2　协调Spout的执行器　　255
15.3.3　消息发送Bolt的执行器　　261
15.4　CoordinatedBolt的实现分析　　264
15.4.1　TrackingInfo　　264
15.4.2　CoordinatedOutput-
Collector　　265
15.4.3　CoordinatedBolt中的消息类型　　267
15.4.4　成员变量以及主要方法分析　　267
15.5　分区的事务类型　　271
15.5.1　分区的事务Spout接口　　271
15.5.2　分区的事务Spout的执行器　　273
15.6　分区的模糊事务Spout　　277
15.6.1　分区的模糊事务Spout的接口　　277
15.6.2　模糊的事务Spout执行器　　278
15.7　事务Topology的构建器　　281
15.7.1　构建器的构造函数及成员变量　　281
15.7.2　设置Bolt对象　　283
15.7.3　构建Topology　　284
15.7.4　输入流声明器　　286
第16章　事务Topology示例　　288
16.1　例子代码　　288
16.1.1　分区的事务Spout　　288
16.1.2　局部计数Bolt的实现　　291
16.1.3　全局计数Bolt的实现　　292
16.2　构建Topology　　293
16.3　事务处理示例　　295
第17章　Trident的Spout节点　　298
17.1　ITridentSpout接口　　298
17.1.1　BatchCoordinator接口　　299
17.1.2　TridentSpoutCoordinator　　300
17.1.3　MasterBatchCoordinator　　301
17.1.4　消息发送节点接口　　306
17.1.5　消息发送接口的执行器　　306
17.2　适配IRichSpout接口　　307
17.3　适配IBatchSpout接口　　311
17.4　Trident中分区的Spout类型　　311
17.4.1　分区Spout接口　　311
17.4.2　分区Spout的执行器　　313
17.5　模糊事务类型的Spout节点　　316
17.5.1　模糊事务类型的Spout接口　　317
17.5.2　模糊事务类型Spout的执行器　　317
17.6　构建Spout节点　　320
17.6.1　TridentTopology的newStream调用　　320
17.6.2　TridentTopology中newDRPCStream调用　　321
第18章　Trident的存储　　322
18.1　存储的基本接口　　322
18.2　MapState接口的实现　　323
18.2.1　非事务类型的存储　　324
18.2.2　事务类型的存储　　325
18.2.3　模糊事务类型存储　　327
18.3　值的序列化方法　　329
18.4　数据更新接口　　330
18.4.1　CombinerValueUpdater　　330
18.4.2　ReducerValueUpdater　　331
18.5　存储更新接口　　331
18.5.1　ReducerAggStateUpdater　　332
18.5.2　MapReducerAggStateUpdater　　332
18.5.3　BaseStateUpdater　　334
18.6　创建存储对象　　334
第19章　Trident消息　　336
19.1　ValuePointer　　336
19.2　Factory接口及其实现　　337
19.2.1　ProjectionFactory　　338
19.2.2　FreshOutputFactory　　339
19.2.3　OperationOutputFactory　　339
19.2.4　RootFactory　　341
19.3　消息工厂的例子　　342
19.4　TridentTupleView　　342
19.5　ComboList　　343
第20章　Trident操作与处理节点　　346
20.1　操作的基本接口　　346
20.2　Aggregator实现　　347
20.2.1　GroupedAggregator　　348
20.2.2　ChainedAggregatorImpl　　350
20.2.3　SingleEmitAggregator　　353
20.3　用户接口及其实现　　355
20.3.1　ReducerAggregator接口及其实现　　355
20.3.2　CombinerAggregator接口及其实现　　356
20.4　所有处理节点的上下文　　357
20.4.1　单个处理节点的上下文　　358
20.4.2　操作执行的上下文　　359
20.5　Trident的输出收集器　　359
20.5.1　FreshCollector　　359
20.5.2　CaptureCollector　　360
20.5.3　GroupCollector　　360
20.5.4　AppendCollector　　361
20.5.5　AddIdCollector　　361
20.6　Trident的处理节点　　362
20.6.1　TridentProcessor接口　　363
20.6.2　PartitionPersistProcessor　　363
20.6.3　StateQueryProcessor　　365
20.7　聚集器的执行　　367
第21章　Trident流的基本操作　　370
21.1　流的成员变量和基础方法　　370
21.1.1　流的成员变量　　370
21.1.2　流节点名字　　370
21.1.3　流的映射检查　　372
21.1.4　添加节点　　372
21.2　流映射操作　　373
21.3　流的分组操作　　374
21.4　流的逐行操作　　374
21.5　流的分区操作　　374
21.6　流的单聚集器聚集操作　　376
21.7　流的多聚集器聚集操作　　377
21.7.1　ChainedAggregatorDeclarer　　377
21.7.2　分区上的局部聚集操作　　379
21.7.3　全局聚集操作　　379
21.7.4　含有多个聚集器的partitionAggregate操作　　381
21.8　流的聚集操作　　382
21.9　流的分区写入操作　　383
21.10　查询操作　　384
21.11　流的全局写入操作　　384
21.12　流的操作与有向图构建　　384
21.13　分组流　　385
21.13.1　成员变量　　385
21.13.2　逐行操作　　385
21.13.3　分组流的分区聚集操作　　386
21.13.4　查询操作　　386
21.13.5　聚集操作　　386
21.13.6　写入操作　　387
21.14　利用流操作来构建Topology的例子　　388
第22章　Trident中流的交互操作　　392
22.1　基本接口　　392
22.2　JoinerMultiReducer　　393
22.2.1　成员变量及构造函数　　393
22.2.2　execute方法　　395
22.2.3　complete方法　　397
22.3　GroupedMultiReducerExecutor　　397
22.4　MultiReducerProcessor　　399
22.5　连接操作　　401
22.6　流合并操作　　403
第23章　Trident中的Bolt节点　　404
23.1　SubTopologyBolt　　404
23.1.1　输入准备　　404
23.1.2　成员变量　　405
23.1.3　主要方法　　406
23.2　Trident中的Bolt执行器　　409
23.2.1　ITridentBatchBolt接口　　410
23.2.2　TrackedBatch　　410
23.2.3　定制的输出收集器　　412
23.2.4　消息类型　　414
23.2.5　数据成员分析　　414
23.2.6　主要成员方法分析　　416
第24章　Trident的执行优化　　420
24.1　节点类型　　420
24.1.1　基本节点类型　　420
24.1.2　Spout节点　　422
24.1.3　处理节点　　422
24.1.4　分区节点　　423
24.2　执行优化算法　　426
24.2.1　节点组　　426
24.2.2　节点组的合并算法　　427
24.2.3　处理节点组中的分区节点　　431
24.2.4　节点组以不同的方式收听相同流　　431
24.2.5　执行优化后的节点组　　434
24.2.6　计算节点组的并行度　　434
第25章　Trident与DRPC　　437
25.1　DRPC服务器　　438
25.1.1　DRPC服务器的成员变量　　438
52.1.2　DRPC用户接口及其实现　　439
25.1.3　DRPC Topology端接口及其实现　　440
25.1.4　启动DRPC服务器　　441
25.2　DRPC的客户端　　442
25.3　DRPC中Spout节点　　443
25.4　DRPC Spout的执行器　　446
25.5　completeDRPC操作　　449
25.6　返回DRPC结果　　451
第26章　Trident的Topology构建器　　453
26.1　基本工具函数　　453
26.1.1　committerBatches　　453
26.1.2　fleshOutStreamBatchIds　　453
26.1.3　getOutputStreamBatchGroups　　454
26.2　TridentTopologyBuilder　　455
26.2.1　成员变量　　455
26.2.2　设置Spout节点　　456
26.2.3　设置Bolt节点　　458
26.3　一个例子　　460
第27章　多语言　　462
27.1　ShellProcess　　462
27.2　ShellBolt　　464
27.2.1　成员变量　　464
27.2.2　读写线程　　465
27.3　ShellSpout　　467
第28章　Storm中的配置项　　469
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"Storm源码分析"试读 · · · · · ·

　　Storm是由BackType开发的一个实时、分布式的计算平台,后来Twitter收购了BackType并将其源代码开放。在GitHub上（）,我们可以获得Storm的最新源代码及相关文档。1.1　Storm的总体结构　　Storm中会涉及的术语包括Stream、Spout、Bolt、Worker、Executor、Task、Stream Grouping和Topology,现简要介绍如下。 Stream是被处理的数据。...

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