storm on yarn 最简单安装笔记！！！私货哦！！！

 

http://blog.csdn.net/jiushuai/article/details/26693311

http://blog.csdn.net/jiushuai/article/details/18729367

http://www.cnblogs.com/byrhuangqiang/p/3824540.html

http://zh.hortonworks.com/kb/storm-on-yarn-install-on-hdp2-beta-cluster/

 http://www.cnblogs.com/byrhuangqiang/p/3824540.html

 

有storm 相关问题可以一起讨论哦！！一起学习！

 

 

storm on yarn下载地址：https://github.com/yahoo/storm-yarn

 

下载好的storm-yarn-master.zip 得放到linux进行解压，在windows解压的话，lib目录下的软连接会丢失

 

1:storm on yarn 需要编译

 

unzip storm-yarn-master.zip

 

然后进入 storm-yarn-master 目录通过如下命令进行编译

修改pom

   <properties>
       <storm.version>0.9.0-wip21</storm.version>

        <hadoop.version>2.3.0-cdh5.1.2</hadoop.version>

        <!--hadoop.version>2.1.0.2.0.5.0-67</hadoop.version-->

    </properties>

 

mvn package -DskipTests

 

注意：我用的maven-3.1.1 和jdk1.7.0_45

 

编译好后解压storm-yarn-master/lib/storm-0.9.0-wip21.zip，得到 storm-0.9.0-wip21目录。

 

将得到 storm-0.9.0-wip21 目录移动到 和 storm-yarn-master同级。

最终目录是

 

/usr/local/storm/storm-yarn-master

/usr/local/storm/storm-0.9.0-wip21

 

然后配置storm的启停用户的环境变量 

 

vim ~/.basarc

 

添加如下环境变量

 

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_45
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar


export STORM_WORK=/opt/storm
export STORM_HOME=$STORM_WORK
export PATH=$PATH:$STORM_WORK/storm-yarn-master/bin:$STORM_WORK/storm-0.9.0-wip21/bin

export HADOOP_INSTALL=/opt/hadoop
export HADOOP_HOME=$HADOOP_INSTALL
export PATH=$PATH:$HADOOP_INSTALL/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_INSTALL/sbin
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_INSTALL
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_INSTALL
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_INSTALL
export YARN_HOME=$HADOOP_INSTALL

 或

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.7.0_67

export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

 

 

export STORM_WORK=/usr/local/storm

export STORM_HOME=$STORM_WORK

export PATH=$PATH:$STORM_WORK/storm-yarn-master/bin:$STORM_WORK/storm-0.9.0-wip21/bin

 

export HADOOP_INSTALL=/usr/lib/hadoop

export HADOOP_HOME=$HADOOP_INSTALL

export PATH=$PATH:$HADOOP_INSTALL/bin

export PATH=$PATH:$HADOOP_INSTALL/sbin

export HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/lib/hadoop-mapreduce

export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_INSTALL

export HADOOP_HDFS_HOME=/usr/lib/hadoop-hdfs

export YARN_HOME=/usr/lib/hadoop-yarn

 

 

 

2:将编译好后的storm-yarn-master/lib/storm.zip 添加进hdfs中，可以通过如下命令

hadoop fs -mkdir -p /lib/storm/0.9.0-wip21

hadoop fs -moveFromLocal storm.zip /lib/storm/0.9.0-wip21

 

 

3：需要在hdfs里面添加storm工作目录,并将storm工作目录的所有者设置为storm job提交用户

hadoop fs -mkdir -p /user/storm

hadoop fs -chown storm /user/storm

 

4：确保storm的启停用户配置环境变量如下：

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_45
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export STORM_WORK=/usr/local/storm
export STORM_HOME=$STORM_WORK
export PATH=$PATH:$STORM_WORK/storm-yarn-master/bin:$STORM_WORK/storm-0.9.0-wip21/bin
export HADOOP_INSTALL=/usr/local/hadoop
export HADOOP_HOME=$HADOOP_INSTALL
export PATH=$PATH:$HADOOP_INSTALL/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_INSTALL/sbin
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_INSTALL
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_INSTALL
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_INSTALL
export YARN_HOME=$HADOOP_INSTALL

 

 

5:启动storm

storm-yarn launch /usr/local/storm/storm-0.9.0-wip21/conf/storm.yaml

5.1  Get the stormconfig with the yarn application id

yarn application -list

We store the storm.yaml file in the .storm directory so the storm command can find it when it is submitting jobs.

5.2 storm-yarn getStormConfig -appId application_1381089732797_0025  -output ~/.storm/storm.yaml

storm-yarn不认识

source ~/.bash_profile

storm-yarn getStormConfig -appId application_1381089732797_0025  -output ~/.storm/storm.yaml

 

Try running two of the sample topologies. You can find the Nimbus host with 

cat ~/.storm/storm.yaml | grep nimbus.host:

cat ~/.storm/storm.yaml | grep nimbus.host

 Word Count:

[hdfs@yarndev storm-yarn-master]$ storm jar lib/storm-starter-0.0.1-SNAPSHOT.jar storm.starter.WordCountTopology WordCountTopology -c nimbus.host=上面得到的nimbus host地址

 

6：关闭storm

storm-yarn shutdown -appId application_1398822427232_0143 -output ~/.storm/storm.yaml

 

7:运行wordcount

storm jar /opt/storm/storm-yarn-master/lib/myStorm-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar com.myStorm.App WordCountTopology -c nimbus.host=192.168.109.241

其中nimbus.host是你提交storm到yarn后，yarn会给你分配一个地址，你得去自己找哦。

 

 

总结，有时候发现supervisor启动不来，会发现是内存资源不够。在虚拟机环境的同志要注意这点哦。

 

 1. 背景知识

（1）Storm：一个实时计算框架，与MapReduce离线计算框架互补，分别用于解决不同场景下的问题，Storm的官方网站是：http://storm-project.net/，如果想快速了解，推荐阅读淘宝的这篇文章：总体认识storm包括概念，场景，组成。

（2）YARN：YARN是Hadoop 2.0中新引入的资源管理系统，可看做Hadoop操作系统中的资源管理组件，所有应用程序和框架，比如MapReduce、Storm和Spark等，均可运行在YARN之上，关于YARN，可阅读 yarn详解。

（3）Storm On YARN：尝试将Storm运行在YARN上，这将来众多好处，具体本文将详细介绍。Storm On YARN最有名是Yahoo！的开源实现，具体参考：Storm On YARN。将Storm运行在YARN上并不是一件难事，但重要的是，它给我们开了一扇窗，我们可通过该项目实现HBaseOn YARN, Spark On YARN，Kafka On YARN等有意义的工作，具体参考这篇文章：汇总运行在Hadoop YARN上的开源系统。

2. Storm On YARN带来的好处

相比于将Storm部署到一个独立的集群中，Storm On YARN带来的好处很多，主要有以下几个：

(1)  弹性计算资源。 将Storm运行到YARN上后，Storm可与其他应用程序（比如MapReduce批处理应用程序）共享整个集群中的资源，这样，当Storm负载骤增时，可动态为它增加计算资源，而当负载减小时，可释放部分资源，从而将这些资源暂时分配给负载更重的批处理应用程序。

(2) 共享底层存储。 Storm可与运行在YARN上的其他框架共享底层的一个HDFS存储系统，可避免多个集群带来的维护成本，同时避免数据跨集群拷贝带来的网络开销和时间延迟。

(3)  支持多版本。可同时将多个Storm版本运行YARN上，避免一个版本一个集群带来的维护成本。

3. Storm On YARN架构

   通常而言，需要开发两个组件，分别是客户端和ApplicationMaster，其中，客户端的主要作用是将应用程序提交到YARN上，并与YARN和ApplicationMaster交互，完成用户发送的一些指令；而ApplicationMaster则负责向YARN申请资源，并与NodeManager通信，以启动任务。

为了不修改Storm任何源代码的情况下，让Storm运行在YARN上，最简单的实现方法是将Storm的各个服务组件（包括Nimbus和Supervisor），作为单独的任务运行在YARN上，而Zookeeper则作为一个公共的服务运行在YARN集群之外的几个节点上。

当前比较有名的“StormOn YARN”，它基本实现了上述描述的功能，下面具体进行说明：

（1） YARN-Storm Client

提供了一系列Shell命令供用户控制YARN上的Storm服务，比如构建一个Storm集群命令如下：

storm-yarn launch <storm-yarn-config>

Shell命令	参数含义	说明
setStormConfig	重置storm集群配置	整个集群将重新启动
getStormConfig	获取当前storm集群配置	所有配置数据将以json数据返回
addSupervisors	增加supervisor个数	ApplicationMaster向ResourceManager申请资源 以启动新增的supervisor
startNimbus/stopNimbus	启动/停止Nimbus服务	Nimbus服务运行在ApplicationMaster中
startUI/stopUI	停止或启动UI服务	webUI服务运行在ApplicationMaster中
startSupervisors/ stopSupervisors	启动或停止所有Supervisors服务	Supervisor服务运行在ApplicationMaster向ResourceManager申请的Container中
shutdown	销毁整个storm集群	所有服务将被杀死，资源将归还给ResourceManager

其中，<storm-yarn-config>是Storm配置信息，包括启动的Supervisor个数、Storm ApplicationMaster占用的内存等。

启动Storm之后，用户可通过以下命令控制Storm：

storm-yarn [command] –appId [appId] –output[file] [–supervisors [n]]

其中，Command为具体命令，具体见下表，参数“-appId”为启动的Storm的应用程序Id，“-supervisors”为需增加的Supervisor服务个数，该参数只对命令“addSupervisors”有效。

结合使用startNimbus/stopNimbus、startUI/stopUI和startSupervisors/ stopSupervisors等命令，可完成对Storm集群的升级。

（2） YARN-Storm ApplicationMaster

Storm ApplicationMaster初始化时，将在同一个Container中启动Storm Nimbus和Storm Web UI两个服务，然后根据待启动的Supervisor数目向ResourceManager申请资源，在目前实现中，ApplicationMaster将请求一个节点上所有资源然后启动Supervisor服务，也就是说，当前Supervisor将独占节点而不会与其他服务共享节点资源，这种情况下可避免其他服务对Storm集群的干扰。

除了运行StormNimbus和Web UI外，Storm ApplicationMaster还会启动一个Thrift Server以处理来自YARN-Storm Client端的各种请求，在此不再赘述。

4. 当前Storm On YARN存在的问题

由于YARN本身的不完善，导致Storm On YARN设计存在诸多缺陷，以下是几个典型问题：

（1）难以将所有Storm服务运行在相邻的节点上，比如同一个机架上，这是由于YARN自身不支持资源组调度，只能实现指定一个rack，然后增量获取资源，以期望所有资源来自这个rack，但是当该rack空闲资源不足时，YARN也无能为力。

（2）由于Nimbus服务运行在ApplicationMaster上，而一旦ApplicationMaster失败后，YARN会将它运行在另外一个节点上，这意味着Nimbus服务可能神不知鬼不觉的在另一个节点上启动了，这给用户使用带来诸多不便，YARN需要提供一个ApplicationMaster或Nimbus位置获取服务，客户端直接通过该服务获取Nimbus位置即可。社区目前正在推荐一个基于Zookeeper的方案，你可以使用最新开源项目Weave完成该功能。

（3）NodeManager本身无法支持动态升级，这意味着，如果NodeManager升级，则它上面运行的服务将全部被杀死，这将给运行在YARN上的服务带来诸多不稳定因素。如果能够将更广泛的服务，比如Webserver、Mysql等，运行在YARN上，需要让NodeManager支持动态升级，像YARN的同质项目Mesos那样。