最近学习了storm的一些基础知识，感觉storm是一个非常强大的实时流处理系统。对其进行简要介绍如下：
STORM
1.什么是storm
Storm是一个开源的，分布式的，可靠的，实时数据流处理系统。类比Hadoop对数据进行批处理，storm对数据进行实时处理。
2.storm的应用场景
Storm的处理速度快吞吐量大，根据Storm官方网站的资料介绍，Storm的一个节点（Intel [email protected]的CPU，24 GB的内存）在1秒钟能够处理100万个100字节的消息。
（1）流处理（Stream Processing）
Storm最基本的用例是“流处理”。Storm可以用来处理源源不断流进来的消息，再写入数据库。它是不需要中间队列的。
（2）连续计算（Continuous Computation）
Storm的另一个典型用例是“连续计算”。Storm能保证计算可以永远运行，直到用户结束计算进程为止。比如可以连续发送数据到客户端，实时更新显示。
（3）分布式远程过程调用（Distributed RPC）
Storm的第三个典型用例是“分布式RPC”，由于Storm的处理组件是分布式的，而且处理延迟极低，所以可以作为通用的分布式RPC框架来使用。可以将频繁的CPU密集型操作并行化。
Storm在实际中的具体应用：
Twitter业务的实时处理需求极高。几十亿的用户在不同高峰段通过手机、平板电脑、个人计算机等终端发布大量（说海量真是名副其实）的信息，同时大量的用户在Twitter上从这些海量的信息中搜索、查看关心的话题并且对它们进行转发和评论。这一切都需要强大的实时处理海量数据的能力。
Twitter还需要对一些应用提供实时的大数据服务，主要有：TwitterMap（用户根据Twitter 的Username进行地理位置的搜索，显示用户公开的Twitter 留言以及地理位置等相关信息），TwitterBar（将用户当前浏览的网站地址收藏到自己的Twitter 账号中，还可见当前访问网站的相关信息等）
2011年8月4日Twitter将Storm正式开源。具有实时、快速地处理海量大数据的能力，Storm能帮助Twitter和其他有此类需求的企业解决实时大数据处理问题。
在淘宝，storm被广泛用来进行实时日志处理，出现在实时统计、实时风控、实时推荐等场景中。一般来说，我们从类kafka的metaQ或者基于 hbase的timetunnel中读取实时日志消息，经过一系列处理，最终将处理结果写入到一个分布式存储中，提供给应用程序访问。我们每天的实时消息 量从几百万到几十亿不等，数据总量达到TB级。对于我们来说，storm往往会配合分布式存储服务一起使用。在我们正在进行的个性化搜索实时分析项目中， 就使用了timetunnel + hbase + storm + ups的架构，每天处理几十亿的用户日志信息，从用户行为发生到完成分析延迟在秒级。
3.版本
最高版本是1.0.1 (2016/4/30)，一般安装0.9版本。
2013年12月，Storm 0.9.0成功发布。这个版本较之前版本具有更好的跨平台能力、UI更强大、安全性也有所增强，可以实现tuple的加密。
4.storm组件
Spout：Spout是Topology流的来源。一般Spout从外部来源读取Tuple，提交到Topology（如Kestrel队列或Twitter API）。Spout可分为可靠的和不可靠的两种模式。Spout可以发出超过一个流。
Bolt：Topology中的所有处理都在Bolt中完成，Bolt是流的处理节点。Bolt可以完成过滤、业务处理、连接运算、连接、访问数据库等业务。Bolt可以做简单的流的转换，发出超过一个流。
Stream：流是Storm的核心抽象。一个流是一个无界Tuple序列，Tuple可以包含整形、长整形、短整形、字节、字符、双精度数、浮点数、布尔值和字节数组。用户可以通过定义序列化器，在本机Tuple使用自定义类型。
Tuple: Storm将元组作为其数据模型。元组是消息传递的基本单元，是一个命名的值列表，字段的类型不限。本来元组应该是一个key-value的Map, 但是各个组件之间传递的元组的字段名称已经事先定义好，故只需要按照顺序写入各个value即可，元组是一个value的list。
Tuple本来应该是一个Key-Value的Map，由于各个组件间传递的tuple的字段名称已经事先定义好了，所以Tuple只需要按序填入各个Value，所以就是一个Value List。
一个没有边界的、源源不断的、连续的Tuple序列就组成了Stream。
Topology： Storm的分布式计算结构称为拓扑(topology)，由stream（数据流）、spout（数据流的生成者）、bolt（运算）组成。当Topology在服务器上部署完之后，它就会一直运行下去，直到用户禁止相应的进程。
一个拓扑是一个图的计算。用户在一个拓扑的每个节点包含处理逻辑，节点之间的链接显示数据应该如何在节点之间传递。Topology的运行是很简单的。拓扑（Topology）是Storm中运行的一个实时应用程序，因为各个组件间的消息流动而形成逻辑上的拓扑结构。
把实时应用程序的运行逻辑打成jar包后提交到Storm的拓扑（Topology）。Storm的拓扑类似于MapReduce的作业（Job）。其主要的区别是，MapReduce的作业最终会完成，而一个拓扑永远都在运行直到它被杀死。一个拓扑是一个图的Spout和Bolt的连接流分组。
一个拓扑会一直运行，直到你杀死它。Storm会自动重新分配任何失败的任务。此外，即使主机已经关闭，消息已经被删除，Storm也能保证不会有数据丢失。
接下来通过分析storm的组件来理解storm的主要工作。简单来说，storm的工作就是：Storm集群的输入流由一个被称作spout的组件管理，spout把数据传递给bolt， bolt要么把数据保存到某种存储器，要么把数据传递给其它的bolt。一个Storm集群就是在一连串的bolt之间转换spout传过来的数据。
5.storm节点
Storm集群中有两类节点：主控节点（Master Node）和工作节点（Worker Node）。其中，主控节点只有一个，而工作节点可以有多个。
（1） 主控节点运行一个称为Nimbus的守护进程，类似于Hadoop的JobTracker。Nimbus负责在集群中分发代码，对节点分配任务，并监视主机故障。
（2） 每个工作节点运行一个称为Supervisor的守护进程。Supervisor监听其主机上已经分配的主机的作业，启动和停止Nimbus已经分配的工作进程。
Task（任务）
每个Spout或者Bolt在集群执行许多任务。每个任务对应一个线程的执行，流分组定义如何从一个任务集到另一个任务集发送Tuple。可通过TopologyBuilder类的setSpout()和setBolt()方法来设置每个Spout或者Bolt的并行度。
Worker（工作进程）
Topology跨一个或多个Worker节点的进程执行。每个Worker节点的进程是一个物理的JVM和Topology执行所有任务的一个子集。
6.Storm的操作模式
Storm有一个“本地模式”，用户可以在进程里面模拟一个Storm集群，然后进行类似实际集群上的开发工作。这种模式对于开发和测试十分有用。当用户准备好在一个真正的集群上提交Topology执行的时候，可以使用Storm命令行方便地从客户端提交一个Topology到集群上运行。在“集群模式“下，我们向Storm集群提交拓扑，它通常由许多运行在不同机器上的流程组成。
7.实例
语句生成spout：将一句话作为tuple发射
语句分割bolt：将语句分割为单词
单词计数bolt：保存每个特定单词出现的次数
上报bolt：维护一份所有单词对应的计数的表，当接收到一个tuple时，上报bolt会更新表中的技术数据，并终端打印。