Stormフレームワークのワークフローはどのように機能するのですか？
Stormは、分散型のリアルタイムビッグデータ処理フレームワークであり、そのワークフローは以下のステップに分けることができます。
- Topologyを構築するには、最初に1つ以上のSpoutとBoltで構成されるTopologyを定義する必要があります。Spoutは入力データソースを読み取るために使用され、Boltはデータを処理および変換するために使用されます。
- Topologyを提出する：構築されたTopologyをStormクラスターに提出して実行する。
- Nimbusのタスク割り当て：NimbusはStormのマスターノードであり、Topologyのタスクをクラスター内のワーカーノード（Supervisor）に割り当てます。
- 上司は任務を受け取ります：各作業ノードは一部の任務を受け取り、ローカルでSpoutとBoltを実行し、処理結果を次のノードに送信します。
- データフロー：データはスパウトとボルトの間でタプルを介して送信され、タプルはStormでのデータの基本単位です。スパウトは入力データソースからデータを読み取り、タプルに封装してボルトに送信します。ボルトはタプルを処理し、処理結果を次のノードに送信します。
- スティームは並行処理をサポートしており、SpoutやBoltの並行数を設定することで実現できます。並行処理は処理能力と効率を向上させることができます。
- 信頼性の保証：Stormは、Tupleの信頼性伝達と障害耐容機構を含む信頼性保証機能を提供しています。Tupleの信頼性伝達により、データの完全性と一貫性を確保することができます。また、障害耐容機構は、ノードの故障時に自動的に回復することが可能です。
- トポロジの再分配：クラスタ内のワーカーノードが障害を起こしたり新しいノードが追加された場合、ニンバスはタスクを再分配して、トポロジの安定した運用を確保します。
- トポロジの停止：データの処理が不要になった場合、Topologyの実行を停止することができます。Topologyの停止は、クラスターのリソースを解放し、関連するデータとタスクをクリーンアップします。
要約すると、StormのワークフローにはTopologyの構築、Topologyの提出、Nimbusによるタスクの割り当て、Supervisorによるタスクの受け取り、データフロー、並列処理、信頼性の確保、Topologyの再割り当て、Topologyの停止などのステップが含まれています。これらのステップを通じて、Stormはリアルタイムな大規模データを効率的に処理することができます。
