CN104050261B - 基于Storm的可变逻辑的通用数据处理系统及方法 - Google Patents

基于Storm的可变逻辑的通用数据处理系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于Storm的可变逻辑的通用数据处理系统，包括：异构数据源标准化服务器用于对异构数据进行多维度标准化处理；流式拓扑结构由多个GSpout、GBolts、以及约束和逻辑系统组成，并通过数据流连接起来，其中约束和逻辑系统中约束和处理逻辑封装在逻辑配置文件中；Zookeeper；监听模块用于将逻辑配置文件中的更新动态发送给Zookeeper进行同步；Web端界面用于监控Zookeeper，以及更新逻辑配置文件。本发明还提供了对应的数据处理方法。本发明一旦业务逻辑需要修改，只需简单修改配置文件，系统会按照修改的逻辑运行，无需业务暂停而去修改代码和重新打包发布新的流计算任务。

Description

基于Storm的可变逻辑的通用数据处理系统及方法
技术领域
本发明涉及大数据分析，尤其涉及一种基于Storm的可变逻辑的通用数据处理系统及方法。
背景技术
随着传统互联网的高速发展和移动互联网的崛起引领大数据时代的到来，流数据(streaming data)的应用模型广泛出现在众多领域，如金融应用、网络监视、通信数据管理、Web应用及传感器网络数据处理等。这类应用的特征是：数据不宜使用持久稳定关系建模，而适宜用瞬态数据流建模。近年来，业界也出现不少实时流数据计算系统，包括Yahoo！S4、Twitter Storm、IBM StreamBase、以及学术界开源的Borealis等。其中Storm因为其规整的编程模型、多语言支持、简单的水平扩展和可靠、高效的流处理得到广泛应用，国内主要的互联网企业，如阿里、百度和腾讯等，都在其内部系统中广泛部署基于Storm的流处理系统。
以图1的Topology结构示意图为例，在Storm中一个实时应用的计算任务被打包作为Topology发布。Topology由不同的数据源(Spouts)和处理单元(Bolts)组成，并通过数据流(Stream Data)连接。基于Topology的流处理模型将业务逻辑封装在Spout和Bolt中，这样可以高效的执行流数据计算任务。但业务逻辑一旦出现改变，就不得不终止现有流计算任务，修改现有Spout或者Bolt中业务逻辑的代码，然后重新编译、打包为新的Topology计算任务，再把原有的Topology计算任务结束掉。这样虽然可以解决新的业务需求，但是企业不得不暂时关闭相关流数据服务来支撑新的业务逻辑改变，对企业会产生较大损失。
因此，如何改变解决现有流数据的通用性差、不支持在线调整或更改的问题，就成为流数据发展的一大研发课题。
发明内容
有鉴于此，我们提供一种基于Storm的可变逻辑的通用数据处理系统及方法，用于解决上述问题。
本发明的一种基于Storm的可变逻辑的通用数据处理系统，包括：异构数据源标准化服务器，用于对异构数据进行多维度标准化处理，以实现约束和逻辑处理的封装；流式拓扑结构，由多个不同的数据源(GSpout)、处理单元(GBolts)、以及约束和逻辑系统组成，并通过数据流连接起来，其中所述约束和逻辑系统中的约束和处理逻辑封装在逻辑配置文件中，用于更新及存储所述约束和处理的逻辑关系；Zookeeper，用于开源管理所述流式拓扑结构；监听模块，连接于所述逻辑配置文件与所述Zookeeper之间，并将逻辑配置文件中的更新动态发送给所述Zookeeper进行同步；Web端界面，连接于所述Zookeeper与所述逻辑配置文件，用于对所述Zookeeper中的信息进行监控，以及通过逻辑配置文件对所述约束和逻辑系统中的逻辑关系进行更新。
优选地，所述约束逻辑，用于记录并管理流处理中Spout和Bolt的各种权限和约束，使其包含权限、分支判断、信息判断、普通约束表达式。
优选地，所述处理逻辑，用于把转换中的动作扩展为处理逻辑，在所述逻辑配置文件中进行修改。
优选地，所述约束和逻辑系统中还包括逻辑配置文件解释器，用于实现配置文件到java代码的转化。
优选地，所述实现配置文件到java代码的转化方法，包括：利用java编写逻辑配置文件的代码生成器；或在java中预定义各种逻辑情况，在读取所述配置文件时，分析配置文件的逻辑，并将参数传入已写好的java函数中。
本发明还提供一种基于Storm的可变逻辑的通用数据处理系统，包括如下步骤：在Eclipse中写好需要的Spout和Bolt(继承GSPout和GBolt)；在web端编辑Spout和Bolt之间的数据流网络和处理逻辑(xml文件定义)；将任务提交到Storm集群中，Spout和Bolt首先读取逻辑配置文件(Logic.xml)，调用逻辑解释程序解释配置文件中的逻辑，然后开始和传统的Storm一样运行；Monitor定时检查Logic.xml文件的修改情况，如果修改，Monitor通知Zookeeper，Zookpeer通知Spout和Bolt，逻辑配置文件已经修改；Spout和Bolt收到通知后，重新加载Logic.xml文件，解释配置文件中的逻辑，按照新的逻辑在Storm集群中运行。
本发明通过增加了异构数据源标准化服务器、约束逻辑和处理逻辑配置文件、扩展了现有的Spout和Bolt，为GSpout和GBolt、以及增加监控进程和扩展web端。一旦业务逻辑需要修改，我们只需简单修改下配置文件，系统会按照修改的逻辑运行，无需修改代码和重新打包发布新的流计算任务。
附图说明
图1是背景技术中Twitter Storm中的Topology结构的示意图。
图2是本发明中一种基于Storm的可变逻辑的通用数据处理系统示意图。
图3是本发明中一种基于Storm的可变逻辑的通用数据处理方法流程图。
图4是本发明中约束和逻辑系统的示意图。
图5是本发明中XML逻辑文件对应的流计算拓扑结构示例图。
图6是本发明中一个流处理任务的执行过程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清晰，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
请参阅图2，所示为本发明中一种基于Storm的可变逻辑的通用数据处理系统示意图。
本发明的基于Storm的可变逻辑的通用数据处理系统，包括：
异构数据源标准化服务器(Info Server)，用于对异构数据进行多维度标准化处理，以实现约束和逻辑处理的封装；
流式拓扑结构(Topology)，由多个由不同的数据源(GSpouts)、处理单元(GBolts)、以及约束和逻辑系统组成，并通过数据流(Stream)连接起来；其中，约束和逻辑系统中的约束和处理逻辑都封装在静态xml文件中，即逻辑配置文件(Logic.xml)，用于更新及存储所述约束和处理的逻辑关系；
Zookeeper，用于开源管理Topology中的各组件；
监听模块(monitor)，连接于所述逻辑配置文件与所述zookeeper之间，并将逻辑配置文件中的更新动态发送给zookeeper进行同步；
Web端界面，连接于所述zookeeper与所述逻辑配置文件，用于对所述Zookeeper中的信息进行监控，以及通过逻辑配置文件对所述约束和逻辑系统中的逻辑关系进行更新。
本发明的核心在于：修改流数据处理的逻辑系统，包括：
一、约束逻辑，它记录并管理流处理中Spout和Bolt的各种权限和约束，使其包含权限、分支判断、消息判断、普通约束表达式等；这种约束机制被描述成一个逻辑公式；
二、处理逻辑，是把转换中的动作扩展为处理逻辑，即，处理逻辑遵循一定的语言范式，该语言范式为小型代数系统，可以描述很多业务处理逻辑。整个逻辑系统在一个静态的xml文件中按照语言范式定义，并且可以随时修改。
请参阅图3，所示为异构数据源标准化解析服务器(Info Server)的核心设计示意图。Info Server设计的目标是通过用户自主定制，管理员配置等手段，实现同时对多个数据源结构进行解析，以及将解析的数据结构信息与流处理系统进行交互，其核心设计如下：
在步骤S301中，解析配置文件；
在步骤S302中，周期性检查配置文件是否修改，若已修改，则返回上一步骤进行解析，若未修改则往下进行；
在步骤S303中，importData将异构数据解析；
在步骤S304中，ExportData将数据推送至Storm，并结束。
需要指出的是在数据源结构配置文件data_str中将数据源各个属性的名称和类型进行了编号分配，每个属性都与唯一的id号进行映射。这主要考虑到后续对数据源进一步处理时，可以转换为对id坐标进行相应的操作。相当于为各个属性建立了一个索引，方便引用。
请参阅图4，所示为本发明的约束和逻辑系统的示意图。
其中，约束和处理逻辑都封装在静态xml文件中，其按照一定的语言规范进行定义，这种语言规范为一个小型的代数系统。可以通过定义一个简单的代数系统，使该系统能够支持一些简单的约束和处理逻辑。在本发明中，实现逻辑有SELECT和JOIN，此外，也可以增加其他逻辑系统的内容，使其支持更多的逻辑处理。
举例说明，用简单的XML逻辑配置文件定义了出租车超速逻辑：
同时结合图5所示的XML逻辑文件对应的流计算拓扑，其中，XML文件内容包含了一个GSpout和三个GBolt，所述GPSSpout负责将交通数据流推送到GPSBolt1，GPSBolt1根据数据流中第3个字段(速度)的值判断其是否大于90，如果大于90则将数据流推送到SpeedBolt(超速)，如果小于等于90则将数据流推送到NotSpeedBolt(正常行驶)。
返回图4，其中的逻辑配置文件解释器：在通用框架中，我们扩展Spout和Bolt接口，使其接受解释逻辑配置文件。目前实现逻辑配置文件到JAVA代码的转化，主要有2种方法，第一利用JAVA写逻辑配置文件的代码生成器，实则就是一个小型的编译器；第二，在JAVA中预定义各种逻辑情况，在读取配置文件时，分析配置文件的逻辑将参数传入已经写好的JAVA函数中。第一种方法功能强大，能够处理很复杂逻辑，但是需要每次运行时动态编译，对系统有一定的影响。第二种方法实现简单，性能较好，对系统基本无影响，配置文件的改变，只是让JAVA调用不同的函数。本发明采用第二种方法，预先在GSpout和GBolt中定义可能出现的逻辑处理，在系统运行时，动态监控配置文件变化，从而实现逻辑的动态转变。
请参阅图6所示的流处理任务的执行过程示意图。在这种构架下一个流处理任务的执行过程可以分步骤描述如下：
S601:在Eclipse中写好需要的Spout和Bolt(继承GSPout和GBolt)；
S602:在web端编辑Spout和Bolt之间的数据流网络和处理逻辑(xml文件定义)；
S603:将任务提交到Storm集群中，Spout和Bolt首先读取逻辑配置文件(Logic.xml)，调用逻辑解释程序解释配置文件中的逻辑，然后开始和传统的Storm一样运行；
S604:Monitor定时检查Logic.xml文件的修改情况，如果修改，Monitor通知Zookeeper，Zookpeer通知Spout和Bolt，逻辑配置文件已经修改；
S605:Spout和Bolt收到通知后，重新加载Logic.xml文件，解释配置文件中的逻辑，按照新的逻辑在Storm集群中运行。
小结：本发明的的主要创新体现在：
(1)增加了异构数据源标准化服务器，对异构数据进行多维度标准化处理，以此方面实现约束和逻辑处理的封装；
(2)增加了约束逻辑和处理逻辑配置文件，该文件按照一定的语法规则封装了流数据的逻辑系统；
(3)扩展了现有的Spout和Bolt，为GSpout和GBolt，他们接受符合代数系统的逻辑配置文件，并自动生成处理逻辑；
(4)增加监控进程和扩展web端，使其能协调方面的运转。
有益效果：现有流处理任务一旦提交到Storm集群就不能再改变，如果有部分逻辑需要修改，则必须重新修改代码，发布到Storm中运行，这种方式通用性差，对企业影响较大。我们扩展现有的Storm计算框架，将逻辑封装在外部配置文件中，并扩展Storm中的Spout和Bolt，使其可以接受并解释逻辑配置文件，动态生成业务逻辑。一旦业务逻辑需要修改，我们只需简单修改下配置文件，系统会按照修改的逻辑运行，无需修改代码和重新打包发布新的流计算任务。
可行性验证
该发明在深圳市出租车超速逻辑和出租车位置流及交易数据流的Join的动态逻辑配置上进行了测试，运行良好。实验两个案例如下：
实施例1 出租车实时超速分析
深圳市出租车超速阈值在不同地段不同，所以超速阈值需要动态改变，我们在逻辑配置文件中，定义了几个不同地段位置的超速阈值，当出租车数据流接入Storm中时，可以根据不同地段动态判断超速情况。在运行过程中，某个路段的超速阈值需要改变，我们只需修改配置文件，即可以实现新的超速逻辑。
实施例2 位置信息流和交易数据流的Join
对于出租车每笔交易信息，我们有需要涉及这笔交易的出租车在交易期间行驶的位置信息，这实则是地理信息流和交易数据流的根据车牌号和时间的Join，我们在逻辑配置文件定义Join逻辑，其中Join的限制条件为车牌号的等值连接以及运行时间的按照一定时间范围的Join。在运行过程中，我们修改为按照交易ID进行等值Join,只需修改逻辑配置文件中字段的id，就可以完成逻辑转变。
需要说明的是：该模型和框架具有通用性，不仅仅基于Twitter Storm，还可以适用于其他流式工具，如Yahoo！S4，Borealis等。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于Storm的可变逻辑的通用数据处理系统，其特征在于，包括：
异构数据源标准化服务器，用于对异构数据进行多维度标准化处理，以实现约束和逻辑处理的封装；
流式拓扑结构，由多个不同的数据源、处理单元、以及约束和逻辑系统组成，并通过数据流连接起来，其中所述约束和逻辑系统中的约束和处理逻辑封装在逻辑配置文件中，用于更新及存储所述约束和处理的逻辑关系；
Zookeeper，用于开源管理所述流式拓扑结构；
监听模块，连接于所述逻辑配置文件与所述Zookeeper之间，并将所述逻辑配置文件中的更新动态发送给所述Zookeeper进行同步；
Web端界面，连接于所述Zookeeper与所述逻辑配置文件，用于对所述Zookeeper中的信息进行监控，以及通过逻辑配置文件对所述约束和逻辑系统中的逻辑关系进行更新。
2.如权利要求1所述的基于Storm的可变逻辑的通用数据处理系统，其特征在于，所述约束逻辑，用于记录并管理流处理中Spout和Bolt的各种权限和约束，使其至少包含权限、分支判断、信息判断、普通约束表达式中的一种或多种。
3.如权利要求1所述的基于Storm的可变逻辑的通用数据处理系统，其特征在于，所述处理逻辑，用于把转换中的动作扩展为处理逻辑，并在所述逻辑配置文件中进行修改。
4.如权利要求1所述的基于Storm的可变逻辑的通用数据处理系统，其特征在于，所述约束和逻辑系统中还包括逻辑配置文件解释器，用于实现配置文件到java代码的转化。
5.如权利要求4所述的基于Storm的可变逻辑的通用数据处理系统，其特征在于，所述实现配置文件到java代码的转化方法，包括：
利用java编写逻辑配置文件的代码生成器；或
在java中预定义各种逻辑情况，在读取所述配置文件时，分析配置文件的逻辑，并将参数传入已写好的java函数中。
6.一种基于Storm的可变逻辑的通用数据处理系统，其特征在于，包括如下步骤：
S1:在Eclipse中写好需要的Spout和Bolt；
S2:在web端编辑Spout和Bolt之间的数据流网络和处理逻辑；
S3:将任务提交到Storm集群中，Spout和Bolt首先读取逻辑配置文件，调用逻辑解释程序解释配置文件中的逻辑，然后开始和传统的Storm一样运行；
S4:Monitor定时检查Logic.xml文件的修改情况，如果修改，Monitor通知Zookeeper，Zookpeer通知Spout和Bolt，逻辑配置文件已经修改；
S5:Spout和Bolt收到通知后，重新加载Logic.xml文件，解释配置文件中的逻辑，按照新的逻辑在Storm集群中运行。
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