背景

Storm是一个已经被业界广泛应用的流处理引擎，主要特点是实时性强，编程模型和接口简单，易于快速实现流处理功能。在目前的主流大数据平台软件栈中(如Hortonworks的HDP和Cloudera的CDH)，Storm的部署方案都是单实例部署，即部署的是一个Storm集群，租户的权限控制交给Ranger管理。这样的优点是部署和管理简单，但是因为storm的资源管理并没有基于大数据平台的资源管理方案，如果将storm计算节点和yarn NM复用，有可能发生资源使用问题。此外，多租户之间的资源使用也容易发生抢占问题。因此，关于storm的此类问题，业界目前有两种解决思路: 一是Yarn的长时服务，目前的做法是基于Slider的方案。另一种是借助了PASS, 在Docker中运行Storm，采用多实例的做法，不同的租户使用不同的storm实例，从而做到权限和资源的隔离。

正是基于此，本文尝试使用k8s example中的storm示例，将Storm运行在K8s集群中的Docker.

准备条件

• 部署K8s集群

  
  
  k8s节点
• 准备Zookeeper和Storm image
  可以自己编写dockerFile，也可以从网上下载别人已经编译好的.(因为Storm是一个通用组件，网上这类比较多)。本文使用mattf/storm的版本.

1. 部署并启动ZK

• 使用zookeeper的编排，启动pod执行

kubectl create -f zookeeper.json

zookeeper.json 为 zookeeper.json

• 创建ZK的service

kubectl create -f zookeeper-service.json

zookeeper-service.json为 zookeeper-service.json

执行完成后，可以查看zk是否正常创建和运行。

• 查看Pod是否正常运行

kubectl get pods

zkPod

• 查看ZK service是否正常运行

kubectl get services|grep zookeeper

zk service

• 查看ZK 端口2181是否可以被访问
  notes: zk的访问IP和端口可以在ZK的k8s服务中查看，如上图，本文集群环境的zk地址为: 10.108.175.212:2181

echo ruok | nc 10.108.175.212 2181; echo

zk 端口正常

2. 部署Storm Nimbus服务

• 同部署ZK一样，首先创建Nimbus pod

kubectl create -f storm-nimbus.json

storm-nimbus.json为 storm-nimbus.json

• 然后创建Nimbus Service

kubectl create -f storm-nimbus-service.json

storm-nimbus-service.json为 storm-nimbus-service.json

• 检查nimbus pod是否正常运行

kubectl get pods|grep nimbus

• 检查nimbus service是否正常运行

kubectl get services|grep nimbus

3. 部署Storm Worker

kubectl create -f storm-worker-controller.json

storm-worker-controller.json为storm-worker-controller.json

4. 运行Storm topology

• 启动一个交互式的docker

docker run -it -w /opt/apache-storm mattf/storm-base sh

runDocker

• 本地模式运行Storm topology

./bin/storm jar examples/storm-starter/storm-starter-topologies-0.9.3.jar storm.starter.RollingTopWords

• remote模式运行Storm topology

  • 配置ZK和nimbus

/configure.sh  10.108.175.212 10.100.140.82

• 提交storm topology

./bin/storm jar examples/storm-starter/storm-starter-topologies-0.9.3.jar storm.starter.RollingTopWords  production-topology remote

• 在Storm中查看提交的topology

./bin/storm list

storm topology

这样就完成了简单的在Docker 里的Storm部署和运行。

注意: 本文只是简单的使用K8s管理调度Storm Docker。尚未涉及资源的划分和网络的隔离，后续将会进一步探讨。