Объясните, что такое противодавление в апачском шторме.

Механизм обратного давления в Apache Storm контролирует поток кортежей, когда нижестоящие компоненты не могут обрабатывать данные достаточно быстро. Он динамически замедляет отправку кортежей, чтобы предотвратить переполнение буфера, исчерпание ресурсов и снижение производительности, обеспечивая стабильную и надежную обработку потока данных.

Как Apache Storm соотносится с Apache Spark Потоковое?

Apache Storm обрабатывает данные в виде непрерывного потока с очень низкой задержкой, что делает его подходящим для обработки в реальном времени и за доли секунды. Spark Потоковая обработка данных осуществляется микропакетами, обрабатывая небольшие фрагменты данных через фиксированные интервалы. Storm идеально подходит для сценариев использования в режиме реального времени, в то время как Spark Потоковая передача данных лучше подходит для высокопроизводительной аналитики с несколько большей задержкой.

30 самых популярных вопросов и ответов на собеседовании в Apache Storm (2026)

👉 Бесплатная загрузка PDF-файла: Вопросы и ответы для собеседования по Apache Storm

Самые распространенные вопросы и ответы на собеседовании по Apache Storm

1) Что такое Apache Storm?

Apache Storm — это distributed real-time stream processing system Разработанная для обработки больших объемов входящих данных с низкой задержкой и высокой пропускной способностью, система Storm превосходно справляется с аналитикой в реальном времени и непрерывными вычислениями, в отличие от пакетных систем, таких как Hadoop, которые работают с хранимыми данными. Storm отказоустойчива, масштабируема и хорошо интегрируется с внешними системами, такими как брокеры сообщений, базы данных и инструменты мониторинга.

2) Каковы основные компоненты Apache Storm?

Архитектура Storm состоит из нескольких ключевых компонентов, которые обеспечивают обработку данных в режиме реального времени:

Компонент	Описание
Nimbus	Главный узел, который распределяет код, назначает задачи и осуществляет мониторинг кластера.
Руководитель	Рабочий узел, выполняющий задачи, назначенные Nimbus.
Работник зоопарка	Обеспечивает распределенную координацию и управление состоянием кластера.
Рабочий процесс	Выполняет часть топологии.
Исполнитель и задача	Нити и единицы обработки работы

Эти компоненты обеспечивают распределенную координацию, распределение задач и отказоустойчивость в рамках кластера.

3) Что такое топология в Apache Storm?

A topology В Apache Storm используется ориентированный ациклический граф (DAG), определяющий поток данных в системе. Он соединяет источники данных (Spouts) с блоками обработки (Bolts). После отправки топология работает неограниченно, непрерывно обрабатывая потоковые данные до тех пор, пока не будет завершена вручную. Структура и стратегии группировки в топологии определяют, как кортежи (блоки данных) перемещаются и обрабатываются между компонентами.

4) Объясните, что такое смерчи и молнии во время шторма.

Носик: Spout — это точка входа для потоковой передачи данных в топологию Storm. Он считывает данные из внешних источников, таких как файлы, брокеры сообщений (например, Kafka), API и т. д., и отправляет кортежи в поток.
Болт: Болт обрабатывает входящие кортежи. Болты могут фильтровать, агрегировать, объединять, сохранять результаты или передавать новые кортежи дальше по потоку. Сложная обработка данных строится за счет комбинаций болтов.

5) Что такое кортеж и поток в Apache Storm?

A tuple Это основная структура данных в Storm, представляющая собой упорядоченный список значений (т.е. запись). stream Это неограниченная последовательность кортежей, проходящих через топологию. Каждый кортеж в потоке может запускать дальнейшую обработку в болтах. Совместное использование кортежей и потоков позволяет Storm непрерывно передавать и обрабатывать данные.

6) Какие существуют типы группировки потоков в Storm?

Шторм поддерживает несколько stream grouping Стратегии маршрутизации кортежей от одного компонента к другому:

Группировка в случайном порядке: Распределяет кортежи случайным образом для равномерной балансировки нагрузки.
Группировка полей: Отправляет кортежи с одинаковыми значениями полей в конкретную задачу Bolt.
Глобальная группировка: Направляет все кортежи в один экземпляр Bolt.
Все группировки: Отправляет каждый кортеж всем экземплярам Bolt.
Прямая группировка: Позволяет явно направлять выполнение конкретной задачи.

Эти группировки влияют на то, как данные разделяются и обрабатываются параллельно.

7) Каким образом Storm обеспечивает отказоустойчивость?

Storm обеспечивает отказоустойчивость за счет сочетания следующих факторов:

Контроль выполнения задач: Компания Nimbus и ее руководители возобновляют работу сотрудников, допустивших ошибки.
Подтверждения: Болты и водостоки подтверждают завершение кортежа.
Replay: Кортежи, обработка которых не завершается в течение установленного времени ожидания, воспроизводятся повторно.
Координация работы смотрителей зоопарка: Обеспечивает распределенное управление и согласованность кластера.

Эти механизмы помогают Storm корректно восстанавливаться после сбоев узлов, обеспечивая при этом непрерывность обработки данных.

8) Что такое гарантии обработки сообщений в Storm?

Storm поддерживает три семантики обработки:

Гарантия результата	Описание
Не более одного раза	Сообщение может быть потеряно, но никогда не будет обработано повторно.
Хотя бы раз	Сообщение будет отправлено повторно до обработки (по умолчанию).
Ровно один раз	Несмотря на сбои, каждое сообщение обрабатывается один раз.

Точное выполнение операции один раз достигается за счет механизмов подтверждения и транзакций, как правило, с использованием API Trident для рабочих процессов с сохранением состояния.

9) Каково назначение API Trident?

Trident — это высокоуровневый API, построенный на основе Storm, который предоставляет следующие возможности:

Семантика «ровно один раз»
Обработка транзакций
Государственное управление
Упрощенная модель программирования

Это позволяет абстрагироваться от внутренних механизмов Storm нижнего уровня, упрощая написание и сопровождение сложных рабочих процессов.

10) Объясните понятие обратного давления в шторме Апачи.

Функция обратного давления регулирует скорость передачи кортежей в топологию, предотвращая переполнение буфера и истощение ресурсов, когда нижестоящие узлы не справляются с нагрузкой. Storm динамически регулирует скорость передачи данных для поддержания бесперебойной работы без потери данных или снижения производительности.

11) Чем Storm отличается от Apache? Spark Потоковое?

Storm обрабатывает данные в real time (непрерывная обработка событий) с низкой задержкой, тогда как Spark Стриминг работает в micro-batches (обработка небольших окон данных с определенными интервалами). Storm подходит для обработки данных с интервалами менее секунды, в то время как Spark Потоковая обработка данных превосходно подходит для высокопроизводительного анализа микропакетов.

12) Перечислите типичные сценарии использования Apache Storm.

Storm широко используется в:

Аналитика в реальном времени и панели мониторинга
Системы обнаружения мошенничества
Обработка журналов и событий
Обработка данных датчиков Интернета вещей
Аналитика социальных сетей

Это подходит для сценариев, требующих немедленного получения информации о потоковых данных.

13) Что такое тайм-аут сообщения топологии?

Topology_Message_Timeout_secs Определяет максимальное время, отведенное для полной обработки кортежа топологией до того, как он будет признан неудачным и запущен повторно. Это помогает поддерживать надежность в длительных или зависших процессах обработки.

14) Как работает Apache Storm? Cluster Ведется наблюдение?

Шторм обеспечивает Storm UI для визуализации кластера в реальном времени (топологии, рабочие узлы, пропускная способность) и интегрируется с инструментами мониторинга, такими как JMX, Prometheus и Grafana, для отслеживания метрик и оповещений.

15) Какую роль играет ZooKeeper в Storm?

ZooKeeper управляет координацией и конфигурацией внутри кластера Storm, поддерживая распределенные блокировки, выбор лидера (для Nimbus) и согласованность состояния кластера. Это обеспечивает надежное управление распределенными компонентами.

16) Как Apache Storm обеспечивает масштабируемость?

Apache Storm масштабируется горизонтально, распределяя вычисления между несколькими рабочими узлами и задачами. Каждая топология может быть настроена с учетом определенных параметров. parallelism hint, который определяет количество исполнителей (потоков) и задач на компонент. Архитектура Storm поддерживает оба варианта. увеличение (добавление тем) и масштабирование (добавление узлов).

Например, если количество параллельных операций в одном блоке равно 8, Storm распределяет его задачи между 8 исполнителями, возможно, находящимися на разных супервизорах. Масштабирование управляется динамически с помощью команд перебалансировки без остановки топологии.

17) Каковы преимущества и недостатки использования Apache Storm?

Наши преимущества	Недостатки бонуса без депозита
Обработка потока в реальном времени	Сложная настройка и обслуживание.
Высокая пропускная способность и низкая задержка	Для координации требуется ZooKeeper.
Отказоустойчивый и масштабируемый	Отладка распределенных систем может быть сложной задачей.
Поддерживает несколько языков (Java, PythonИ т.д.).	Less эффективно для пакетной или микропакетной обработки данных.
Простая интеграция с Kafka, Hadoop и HBase.	Trident добавляет накладные расходы для обработки данных с точностью до одного раза.

Краткое содержание ответа: Storm идеально подходит для аналитики в реальном времени, но не оптимизирован для пакетной обработки данных или операций с высоким уровнем сохранения состояния по сравнению с такими фреймворками, как Flink. Spark Структурированная потоковая передача.

18) Объясните жизненный цикл кортежа в Apache Storm.

Жизненный цикл кортежа начинается с Spout и завершается, когда она полностью обработана и подтверждена.

Создание кортежа: Функция Spout считывает и выводит кортеж.
Маршрутизация потока: Кортеж перемещается по болтам в соответствии с логикой группировки.
Обработка: Каждый болт выполняет свою логику и может генерировать новые кортежи.
Подтверждение: После завершения обработки всех болтов, расположенных ниже по течению, подтверждение получения посылки возвращается в водосточный желоб.
Обработка ошибок: Если какой-либо из болтов выйдет из строя, Storm автоматически воспроизведет кортеж заново.

Этот жизненный цикл обеспечивает надежность благодаря встроенным функциям. ack/fail mechanism.

19) В чем разница между надежными и ненадежными носиками?

Аспект	Надежный носик	Ненадежный носик
Отслеживание кортежей	Отслеживает кортежи по идентификаторам сообщений.	Не отслеживает кортежи.
Повторные попытки	Повторы не удалось воспроизвести.	Механизм повторной попытки отсутствует.
Подтверждение	Принимает сообщения подтверждения/ошибки.	Без подтверждения
Примеры использования	Финансовые транзакции, выявление мошенничества	Агрегация логов, мониторинг

Пример: KafkaSpout, как правило, надежен, в то время как простой поток syslog может быть ненадежным для быстрой обработки данных.

20) Как вы обеспечиваете согласованность данных в Apache Storm?

В Storm согласованность данных может поддерживаться следующим образом:

Использование API Trident для семантики обработки «точно один раз».
Идемпотентные операции чтобы гарантировать, что повторно обработанные кортежи не вызовут дублирующих эффектов.
Транзакционные носики/заслонки для вычислений с сохранением состояния.
Состояние контрольной точки во внешних системах, таких как Redis или Cassandra.

Например, при обновлении счетчиков болты должны использовать атомарные операции для обеспечения корректности при повторном воспроизведении кортежей.

21) Как отлаживать или отслеживать проблемы с производительностью в топологии Storm?

Отладка включает в себя несколько стратегий:

Storm UI: Визуализирует метрики топологии (задержка, количество кортежей, ошибки).
Журналы работы сотрудников: Проверьте журналы в разделе /logs/workers-artifacts/ для исключений.
Включить режим отладки: topology.debug=true Выводит кортежи с логами потоков.
Характеристики профиля: Используйте такие показатели, как execute-latency и process-latency.
Внешний мониторинг: Интегрируйте панели мониторинга Prometheus или Grafana.

Проактивный мониторинг показателей и профилирование сотрудников помогают выявлять узкие места на ранних стадиях.

22) В чём заключаются основные различия между Apache Storm и Apache Flink?

Параметр	Апач Шторм	Apache Flink
Тип обработки	Работает в режиме реального времени (по одному событию за раз).	В режиме реального времени и пакетной обработки (унифицированный режим)
Государственное управление	Внешний (через Trident)	Встроенный, отказоустойчивый
Задержка	Менее секунды	Менее секунды
Простота в использовании	Более сложный	Проще с API DataStream.
Гарантия точного результата	Дополнительно (через Trident)	Родная поддержка
Обратное давление	Ручной или динамический	Автоматический

Краткое содержание ответа: Хотя Storm был пионером в области обработки данных в реальном времени, Flink предлагает более интегрированную модель управления состоянием, что делает его предпочтительным для сложных конвейеров обработки событий.

23) Чем топология Storm отличается от задачи MapReduce?

Задача MapReduce обрабатывает данные дискретно. партииВ то время как топология Storm обрабатывает потоки данных непрерывно.

Уменьшение карты: Конечный набор входных данных, выполняется один раз, подходит для автономного анализа.
Буря: Бесконечный ввод данных, неограниченная продолжительность работы, идеально подходит для анализа в реальном времени.

По сути, Storm выступает в роли «потокового дополнения» к пакетной среде Hadoop.

24) Объясните концепцию закрепления на якоре в рамках операции «Шторм Апачи».

Привязка связывает испускаемый кортеж с исходным кортежем. Это позволяет Storm отслеживать происхождение кортежей для восстановления после ошибок. Когда болт испускает новый кортеж, он может привязать его к входному кортежу, используя:

collector.emit(inputTuple, newTuple);

Если какой-либо из закрепленных кортежей выйдет из строя в нижестоящем потоке, Storm сможет воспроизвести исходный кортеж, обеспечивая надежную обработку.

25) Какие факторы следует учитывать при настройке производительности Apache Storm?

Оптимизация производительности включает в себя оптимизацию как производительности, так и производительности. configuration и topology design:

Увеличим параллелизм (исполнители завещаний, работники).
Регулировать таймаут сообщения (topology.message.timeout.secs).
Оптимизировать Сериализация с использованием Kryo или пользовательских сериализаторов.
Минимизировать перетасовка сети с применением соответствующих стратегий группировки.
Включите обратное давление во избежание перегрузки.
Монитор Использование сборщика мусора и кучи чтобы избежать проблем с нехваткой памяти.

Баланс между параллелизмом и аппаратными возможностями обеспечивает оптимальную пропускную способность и минимальную задержку.

26) Что такое API Trident и как он расширяет возможности Apache Storm?

Команда API Trident - это high-level abstraction layer Trident построен на основе Apache Storm, предназначенного для упрощения обработки потоков данных с сохранением состояния. В отличие от базовой версии Storm, которая работает с отдельными кортежами, Trident работает с отдельными кортежами. микропартии кортежей, Обеспечивая семантика обработки ровно один раз.

Оно вводит такие абстракции, как Стримы, Порции и Область Operaных для упрощения агрегирования, фильтрации и объединения данных.

Пример: Trident упрощает написание кода для подсчета кликов пользователей или агрегирования метрик в минуту, исключая необходимость ручного управления подтверждениями кортежей или логикой воспроизведения.

Короче говоря, Trident заполняет пробел между низкоуровневой гибкостью Storm и такими фреймворками, как... Spark Простота потокового вещания.

27) Как интегрировать Apache Storm с Apache Kafka?

Интеграция между Kafka и Storm достигается с помощью KafkaSpout (потребитель) и, при желании, КафкаБолт (продюсер).

Типичный поток данных:

KafkaSpout подписывается на тему Kafka и отправляет кортежи в топологию Storm.
Bolts обрабатывает и преобразует данные.
KafkaBolt записывает результаты обратно в другую тему Kafka или во внешнюю систему.

Пример фрагмента конфигурации:

KafkaSpoutConfig<String, String> spoutConfig = KafkaSpoutConfig.builder("localhost:9092", "input-topic").build();
builder.setSpout("kafka-spout", new KafkaSpout<>(spoutConfig));

Интеграция Kafka-Spout обеспечивает отказоустойчивая, масштабируемая потоковая передача сообщений между системами, такими как SparkФлинк или сама Шторм.

28) Каковы стратегии управления состоянием в Apache Storm?

Storm поддерживает несколько стратегий управления состоянием между блоками и источниками данных:

Тип состояния	Описание	Пример использования
Состояние в памяти	Быстрый, но изменчивый	Временные скопления
Постоянное состояние	Хранится во внешних базах данных (например, Redis, Cassandra)	Журналы транзакций, счетчики
Состояние транзакции	Обеспечивает единообразие с точностью до одного раза.	Финансовые операции
Разделённое государство	Распределяет состояние между задачами	Конвейеры высокой масштабируемости

API Trident упрощает этот процесс с помощью State и StateUpdater интерфейсы, что делает операции с состоянием более надежными и модульными.

29) Объясните разницу между локальной зоной шторма и Cluster режимы.

Локальный режим: Используется для тестирования или разработки. Запускает все компоненты Storm (Nimbus, Supervisor, Zookeeper) в рамках одного процесса JVM.
Cluster Режим: Используется в производственной среде. Процессы Nimbus и Supervisor работают на отдельных узлах, а координация осуществляется ZooKeeper.

Аспект	Локальный режим	Cluster режим
Установка	Одиночная машина	Несколько узлов
Цель	Отладка, модульное тестирование	Развертывание производства
Скорость	Более низкая скорость при больших нагрузках.	Оптимизирован для производительности
Отказоустойчивость	Минимальные	Высокий

Вы можете отправлять топологии в кластер, используя следующие методы:

storm jar mytopology.jar com.example.MyTopology

30) Какие существуют различные типы источников данных (источников) в Storm?

Носики можно разделить на следующие категории:

Надежные носики: Используйте идентификаторы сообщений для отслеживания подтверждений получения кортежей.
Ненадежные носики: Выдавать кортежи без отслеживания (быстрее, но менее надежно).
Транзакционные потоки: Отправка данных пакетами транзакций (используется с Trident).

Примеры:

KafkaSpout (надежный)
RabbitMQSpout (надежный)
RandomSpout или FileSpout (ненадежный вариант)

Каждый тип сопла подходит для решения различных задач, требующих оптимального баланса между производительностью и надежностью.

🔍 Самые распространенные вопросы на собеседовании по Apache Storm с примерами из реальной жизни и стратегическими ответами

1) Что такое Apache Storm и где он обычно используется?

Ожидается от кандидата: Интервьюер хочет оценить ваше базовое понимание Apache Storm и его практического применения, особенно в средах обработки данных в реальном времени.

Пример ответа: «Apache Storm — это распределенная отказоустойчивая платформа, разработанная для обработки потоковых данных в реальном времени. Она широко используется в таких сценариях, как аналитика в реальном времени, обработка журналов, системы, управляемые событиями, и непрерывные вычисления, где требуется низкая задержка и высокая пропускная способность».

2) Можете ли вы объяснить основные компоненты топологии Apache Storm?

Ожидается от кандидата: Интервьюер проверяет ваши знания архитектуры Storm и ваше понимание того, как данные перемещаются внутри системы.

Пример ответа: «Топология Storm состоит из потоков данных (spouts) и узлов (bolts), соединенных в ориентированный ациклический граф. Потоки данных выступают в качестве источников данных, а узлы (bolts) обрабатывают, преобразуют или агрегируют эти данные. Топология определяет, как данные передаются, и выполняется непрерывно до тех пор, пока не будет остановлена».

3) Каким образом Apache Storm обеспечивает отказоустойчивость?

Ожидается от кандидата: Интервьюер хочет понять, насколько хорошо вы разбираетесь в механизмах обеспечения надежности в распределенных системах.

Пример ответа: «Apache Storm обеспечивает отказоустойчивость за счет механизмов привязки кортежей и подтверждения. Если кортеж не обрабатывается полностью в течение заданного времени ожидания, он воспроизводится повторно. Supervisors и Nimbus также отслеживают сбои в работе рабочих процессов и автоматически перезапускают задачи при необходимости».

4) Опишите ситуацию, в которой вы оптимизировали производительность топологии Storm.

Ожидается от кандидата: Интервьюер интересуется вашим практическим опытом и способностью повышать эффективность системы.

Пример ответа: «На моей предыдущей должности я оптимизировал топологию Storm, настраивая параметры параллелизма и регулируя количество рабочих процессов на основе показателей пропускной способности. Я также сократил ненужную сериализацию данных между блоками, что значительно снизило задержку обработки».

5) Как вы справляетесь с обратным давлением в Apache Storm?

Ожидается от кандидата: Собеседник хочет узнать, понимаете ли вы принципы управления потоком данных в потоковых системах.

Пример ответа: «На предыдущем месте работы я занимался устранением обратного давления, активируя встроенные в Storm механизмы противодавления и тщательно настраивая размеры буферов. Я также отслеживал медленно потребляющие ресурсы болты и масштабировал их по горизонтали, чтобы предотвратить перегрузку вышестоящих узлов».

6) С какими трудностями вы сталкивались при отладке приложений Storm?

Ожидается от кандидата: Интервьюер оценивает ваши навыки решения проблем и настойчивость в сложных распределенных средах.

Пример ответа: «Отладка приложений Storm может быть сложной задачей из-за распределенного выполнения. На моей предыдущей работе я в значительной степени полагался на пользовательский интерфейс Storm, подробное логирование и сбор метрик для отслеживания сбоев при обработке кортежей и выявления узких мест в рабочих процессах и исполнителях».

7) Чем Apache Storm отличается от других фреймворков для обработки потоковых данных?

Ожидается от кандидата: Интервьюер хочет увидеть ваше общее понимание отрасли и способность оценивать компромиссы.

Пример ответа: «Apache Storm превосходно справляется с обработкой событий с низкой задержкой, в то время как другие фреймворки могут больше ориентироваться на микропакетную обработку или унифицированную пакетную и потоковую обработку. Storm часто выбирают, когда требуется строгая обработка в реальном времени и простые модели обработки».

8) Опишите, как бы вы спроектировали топологию Storm для обнаружения мошенничества в режиме реального времени.

Ожидается от кандидата: Интервьюер проверяет вашу способность применять концепции Storm к реальным ситуациям.

Пример ответа: «Я бы разработал механизмы для приема событий транзакций в режиме реального времени и механизмы для проверки, обогащения и анализа на основе правил. Механизмы с сохранением состояния отслеживали бы подозрительные закономерности, и оповещения генерировались бы немедленно при превышении пороговых значений».

9) Как вы управляете конфигурацией и развертыванием в Apache Storm?

Ожидается от кандидата: Интервьюер хочет получить представление о вашем опыте работы в оперативной сфере и опыте развертывания.

Пример ответа: «На моей предыдущей должности я управлял конфигурациями с помощью внешних YAML-файлов и параметров, специфичных для каждой среды. Развертывания автоматизировались с помощью скриптов, а топологии версионировались для обеспечения согласованных и воспроизводимых релизов в разных средах».

10) Как вы расставляете приоритеты между надежностью и производительностью в системе на базе Storm?

Ожидается от кандидата: Интервьюер оценивает ваши навыки принятия решений при балансировании противоречивых системных требований.

Пример ответа: «В первую очередь я уделяю внимание надежности критически важных систем, обеспечивая подтверждения и повторные попытки, даже если это приводит к некоторой задержке. После обеспечения надежности я постепенно оптимизирую производительность за счет настройки параллелизма и распределения ресурсов на основе наблюдаемых метрик».