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Apache Storm 官方文檔 —— 命令行操作
本文介紹了 Storm 命令行客戶端中的所有命令操作。如果想要了解怎樣設置你的 Strom 客戶端和遠程集群的交互，請按照配置開發環境一文中的步驟操作。
Storm 中支持的命令包括：
- jar
- kill
- activate
- deactivate
- rebalance
- repl
- classpath
- localconfvalue
- remoteconfvalue
- nimbus
- supervisor
- ui
- drpc
jar
語法：storm jar topology-jar-path class ...
使用指定的參數運行 main 方法（也就是打包好的拓撲 jar 包中的 main 方法）。Storm 所需要的 jar 包和配置信息都在類路徑（classpath）中。這個運行過程已經配置好了，這樣 StormSubmitter 就可以在提交拓撲的時候將 topology-jar-path中的 jar 包上傳到集群中。
kill
語法：storm kill topology-name [-w wait-time-secs]
殺死集群中正在運行的名為 topology-name 的拓撲。執行該操作後，Storm 首先會注銷拓撲中的 spout，使得拓撲中的消息超時，這樣當前的所有消息就會結束執行。隨後，Storm 會將所有的 worker 關閉，並清除他們的狀態。你可以使用 -w參數來調整 Storm 在注銷與關閉拓撲之間的間隔時間。
activate
語法：storm activate topology-name
激活運行指定拓撲的所有 spout。
deactivate
語法：storm deactivate topology-name
停止指定拓撲的所有 spout 的運行。
rebalance
語法：storm rebalance topology-name [-w wait-time-secs]
有些場景下需要對正在運行的拓撲的工作進程（worker）進行彈性擴展。例如，加入你有 10 個節點，每個節點上運行有 4 個 worker，現在由於各種原因你需要為集群添加 10 個新節點。這時你就會希望通過擴展正在運行的拓撲的 worker 來使得每個節點隻運行兩個 worker，降低集群的負載。實現這個目的的一種直接的辦法是 kill 掉正在運行的拓撲，然後重新向集群提交。不過 Storm 提供了再平衡命令可以以一種更簡單的方法實現目的。
再平衡首先會在一個超時時間內（這個時間是可以通過 -w 參數配置的）注銷掉拓撲，然後在整個集群中重新分配 worker。接著拓撲就會自動回到之前的狀態（也就是說之前處於注銷狀態的拓撲仍然會保持注銷狀態，而處於激活狀態的拓撲則會返回激活狀態）。
repl
語法：storm repl
打開一個帶有類路徑上的 jar 包和配置信息的 Clojure 的交互式解釋器（REPL）。該命令主要用於調試。
classpath
語法：storm classpath
打印客戶端執行命令時使用的類路徑環境變量。
localconfvalue
語法：storm localconfvalue conf-name
打印出本地 Storm 配置中 conf-name 屬性的值。這裏的本地配置指的是 ~/.storm/storm.yaml 和 defaults.yaml 兩個配置文件綜合後的配置信息。
remoteconfvalue
語法：storm remoteconfvalue conf-name
打印出集群配置中 conf-name 屬性的值。這裏的集群配置指的是 $STORM-PATH/conf/storm.yaml 和 defaults.yaml 兩個配置文件綜合後的配置信息。該命令必須在一個集群機器上執行。
nimbus
語法：storm nimbus
啟動 nimbus 後台進程。該命令應該在 daemontools 或者 monit 這樣的工具監控下執行。詳細信息請參考配置 Storm 集群一文。
supervisor
語法：storm supervisor
啟動 supervisor 後台進程。該命令應該在 daemontools 或者 monit 這樣的工具監控下執行。詳細信息請參考配置 Storm 集群一文。
ui
語法：storm ui
啟動 UI 後台進程。UI 提供了一個訪問 Storm 集群的 Web 接口，其中包含有運行中的拓撲的詳細信息。該命令應該在daemontools 或者 monit 這樣的工具監控下執行。詳細信息請參考配置 Storm 集群一文。
drpc
語法：storm drpc
啟動 DRPC 後台進程。該命令應該在 daemontools 或者 monit 這樣的工具監控下執行。詳細信息請參考分布式 RPC一文。
最後更新：2017-05-22 15:02:21