本篇內容介紹了“Storm面試題有哪些”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

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一、架構

1、Nimbus

負責資源分配和任務調度。新版本中的 nimbus 節點可以有多個做主備。

2、Zookeeper

協調集群，公共數據的存放（如心跳數據，集群的狀態和配置信息），nimbus 將分配給 Supervisor 的任務寫入到 Zookeeper

3、supervisor

負責接受 nimbus 分配的任務，啟動和停止屬于自己管理的 worker進程。

4、worker

運行具體處理組件邏輯的進程。worker 中每一個 spout/bolt 的線程稱為一個task. 在 storm0.8 之后，task 不再與物理線程對應，同一個 spout/bolt 的 task 可能會共享一個物理線程，該線程稱為 executor。最新版本的 Jstorm 已經廢除了 task 的概念

二、編程模型

1、Spout

Spout 是接受外部數據源的組件，將外部數據源轉化成 Storm 內部的數據， 以 Tuple 為基本的傳輸單元下發給 Bolt。（Tuple 是 Storm 內部中數據傳輸的基本單元，里面封裝了一個 List 對象，用來保存數據。）

2、Bolt

Bolt 是接受 Spout 發送的數據，或上游的 bolt 的發送的數據。根據業務邏輯進行處理。發送給下一個 Bolt 或者是存儲到某種介質上。介質可以是 MongoDB 或 MySQL，或者其他。

3、并行度

Worker：表示一個進程

Executor：表示由 worker 啟動的線程

Task：實際執行數據處理的最小工作單元（注意，task 并不是線程）

并行度的設置：評估上游 kafka 每秒生產的數據量，分析 topic 每個 partition

每秒的數據量，partition 的數據量=SpoutTask 接受數據量SpoutTask 數量=partition 的數量

Worker 的設置：如果數據量大，worker 的數量等于 spouttask 的數量

4、消息不丟失

ack 機制即， spout 發送的每一條消息，

l在規定的時間內，spout 收到 Acker 的 ack 響應，即認為該 tuple 被后

l

續 bolt 成功處理

l在規定的時間內，沒有收到 Acker 的 ack 響應 tuple，就觸發 fail 動作， 即認為該 tuple 處理失敗，

l或者收到 Acker 發送的 fail 響應 tuple，也認為失敗，觸發 fail 動作。通過 Ack 機制，spout 發送出去的每一條消息，都可以確定是被成功處理或失敗處理， 從而可以讓開發者采取動作。比如在 Meta 中，成功被處理，即可更新偏移量，當失敗時，重復發送數據。因此，通過 Ack 機制，很容易做到保證所有數據均被處理，一條都不漏。

“Storm面試題有哪些”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注創新互聯網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！

文章名稱：Storm面試題有哪些
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