1 为什么要使用Storm？

Apache Storm是一款免费且开源的分布式实时计算系统。

Storm可以轻松地可靠地处理无限数据流，从而实时处理Hadoop进行批处理的操作。Storm很简单，可以与任何编程语言一起使用，并且使用起来非常有趣！

Storm有许多用例：实时分析，在线机器学习，连续计算，分布式RPC，ETL等等。Storm速度很快：基准测试表明，每个节点每秒处理超过一百万个元组。它具有可扩展性，容错性，可确保您的数据得到处理，并且易于设置和操作。

Storm集成了您已经使用的排队和数据库技术。Storm拓扑消耗数据流，并以任意复杂的方式处理这些数据流，然而需要重新分配计算每个阶段之间的数据流。

2 storm特点：
编程简单：开发人员只需要关注应用逻辑，而且跟Hadoop类似，Storm提供的编程原语也很简单
高性能，低延迟：可以应用于广告搜索引擎这种要求对广告主的操作进行实时响应的场景。
分布式：可以轻松应对数据量大，单机搞不定的场景
可扩展：随着业务发展，数据量和计算量越来越大，系统可水平扩展
容错：单个节点挂了不影响应用
消息不丢失：保证消息处理
storm与hadoop的比较：
Storm用于实时计算，Hadoop用于离线计算。
Storm处理的数据保存在内存中，源源不断；Hadoop处理的数据保存在文件系统中，一批一批。
Storm的数据通过网络传输进来；Hadoop的数据保存在磁盘中。

Storm与Hadoop的编程模型相似

3 Storm集群架构

Storm集群采用主从架构方式，主节点是Nimbus，从节点是Supervisor，有关调度相关的信息存储到ZooKeeper集群。

之前文章有些过关于集群下storm的搭建过程，有需要的可以参考下。

Nimbus
Storm集群的Master节点，负责分发用户代码，指派给具体的Supervisor节点上的Worker节点，去运行Topology对应的组件（Spout/Bolt）的Task。
Supervisor
Storm集群的从节点，负责管理运行在Supervisor节点上的每一个Worker进程的启动和终止。通过Storm的配置文件中的supervisor.slots.ports配置项，可以指定在一个Supervisor上最大允许多少个Slot，每个Slot通过端口号来唯一标识，一个端口号对应一个Worker进程（如果该Worker进程被启动）。

Worker

运行具体处理组件逻辑的进程。Worker运行的任务类型只有两种，一种是Spout任务，一种是Bolt任务。

Task

worker中每一个spout/bolt的线程称为一个task. 在storm0.8之后，task不再与物理线程对应，不同spout/bolt的task可能会共享一个物理线程，该线程称为executor。

ZooKeeper
用来协调Nimbus和Supervisor，如果Supervisor因故障出现问题而无法运行Topology，Nimbus会第一时间感知到，并重新分配Topology到其它可用的Supervisor上运行

4 Storm编程模型（Topologies）

Topology

Storm中运行的一个实时应用程序的名称。将 Spout、 Bolt整合起来的拓扑图。定义了 Spout和 Bolt的结合关系、并发数量、配置等等。

Spouts

消息源spout是Storm里面一个topology里面的消息生产者；
一般来说消息源会从一个外部源读取数据并且向topology里面发出消息：tuple；
Spouts可以是可靠的也可以是不可靠的：如果这个tuple没有被storm成功处理，可靠的消息源spouts可以重新发射一个tuple，但是不可靠的消息源spouts一旦发出一个tuple就不能重发了；
消息源可以发射多条消息流stream：
使用OutputFieldsDeclarer.declareStream来定义多个stream，
然后使用SpoutOutputCollector来发射指定的stream。

Bolt

接受数据然后执行处理的组件,用户可以在其中执行自己想要的操作

Tuple

一次消息传递的基本单元，理解为一组消息就是一个Tuple

Stream

Tuple的集合。表示数据的流向。

4 Topology运行

在Storm中,一个实时应用的计算任务被打包作为Topology发布，这同Hadoop的MapReduce任务相似。但是有一点不同的是:在Hadoop中，MapReduce任务最终会执行完成后结束；而在Storm中，Topology任务一旦提交后永远不会结束，除非你显示去停止任务。计算任务Topology是由不同的Spouts和Bolts，通过数据流（Stream）连接起来的图｡一个Storm在集群上运行一个Topology时，主要通过以下3个实体来完成Topology的执行工作：

1个worker进程执行的是1个topology的子集（注：不会出现1个worker为多个topology服务）。1个worker进程会启动1个或多个executor线程来执行1个topology的component(spout或bolt)。因此，1个运行中的topology就是由集群中多台物理机上的多个worker进程组成的。
executor是1个被worker进程启动的单独线程。每个executor只会运行1个topology的1个component(spout或bolt)的task（注：task可以是1个或多个，storm默认是1个component只生成1个task，executor线程里会在每次循环里顺序调用所有task实例）。

task是最终运行spout或bolt中代码的单元（注：1个task即为spout或bolt的1个实例，executor线程在执行期间会调用该task的nextTuple或execute方法）。topology启动后，1个component(spout或bolt)的task数目是固定不变的，但该component使用的executor线程数可以动态调整（例如：1个executor线程可以执行该component的1个或多个task实例）。这意味着，对于1个component存在这样的条件：#threads<=#tasks（即：线程数小于等于task数目）。默认情况下task的数目等于executor线程数目，即1个executor线程只运行1个task。

总体的Topology处理流程图为：

5 总结

1.拓扑(Topology)：打包好的实时应用计算任务，同Hadoop的MapReduce任务相似。
    2.元组(Tuple)：是Storm提供的一个轻量级的数据格式，可以用来包装你需要实际处理的数据。
    3.流(Streams)：数据流(Stream)是Storm中对数据进行的抽象，它是时间上无界的tuple元组序列（无限的元组序列）｡
    4.Spout(喷嘴)：Storm中流的来源。Spout从外部数据源，如消息队列中读取元组数据并吐到拓扑里。
    5.Bolts：在拓扑中所有的计算逻辑都是在Bolt中实现的。
    6.任务(Tasks)：每个Spout和Bolt会以多个任务(Task)的形式在集群上运行。
    7.组件(Component)：是对Bolt和Spout的统称。
    8.流分组(Stream groupings)：流分组定义了一个流在一个消费它的Bolt内的多个任务(task)之间如何分组。
    9.可靠性(Reliability)：Storm保证了拓扑中Spout产生的每个元组都会被处理。
    10.Workers(工作进程)：拓扑以一个或多个Worker进程的方式运行。每个Worker进程是一个物理的Java虚拟机，执行拓扑的一部分任务。

11.Executor(线程)：是1个被worker进程启动的单独线程。每个executor只会运行1个topology的1个component。

12.Nimbus：Storm集群的Master节点，负责分发用户代码，指派给具体的Supervisor节点上的Worker节点，去运行Topology对应的组件（Spout/Bolt）的Task。

13.Supervisor：Storm集群的从节点，负责管理运行在Supervisor节点上的每一个Worker进程的启动和终止。

参考：点击打开链接

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3 Storm集群架构

4 Storm编程模型（Topologies）

4 Topology运行

5 总结

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