http://www.cnblogs.com/lujinhong2/p/4686512.html
http://blog.csdn.net/paul_wei2008/article/details/20830329
http://shiyanjun.cn/archives/1472.html
一、topology拓扑图
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）Worker（进程）
（2）Executor（线程）
（3）Task
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。
5. 并发
1）worker工作进程级别的并发设置
2）executor线程级别的并发
真正能够提高Topology性能的并发级别
3）Task任务级别的并发
builder.setBolt(BOLT, BOLT, 2).setNumberTasks(4)
指定2个executor跑4个task。
即每个executor执行2个task，这两个task并不是并发执行，而是轮流执行。
6. 消息可靠性机制
1）Bolt消息可靠性机制
每处理完接收到Tuple，发送确认信息
2）tuple锚定
二、Trident
1. 概念
1）Storm高层次的抽象
2）在Trident中保留了Spout，但是不再有Bolt组件。封装成了一系列的Operation，比如过滤、函数、分组等
3）Trident封装好了消息可靠性保障机制
4）Trident批次概念
将固定条数的Tuple划分为一个批次
给每个批次一个编号
更新统计结果状态，要严格按照批次顺序进行更新
5）事务控制
3个层次：
（1）NON-Transactional：非事务控制
允许同一个批次内的Tuple部分处理成功，失败的Tuple，可以在其他批次内进行重试，也有可能不进行重试。
（2）Transactional：严格的事务控制
要求批次内处理失败的Tuple，只能在本批次内进行重试。
如果tuple一直重试不成功，就会将整个任务程序挂起，不会进行下个批次的处理。没有容错。
（3）Opaque-Transactional：透明事务处理
批次内的tuple处理完成过后，先把成功共的更新掉，失败的tuple允许在其他批次内进行重试，只会有一次成功处理。有容错。
2. Trident的编码开发
1）构造Topology
trident中的Spout：
从数据源上获取数据，将获取到的数据封装到一个批次，并给每个批次执行一个批次号。
2）each方法
过滤操作Filter
对满足条件的Filter，
isKeep方法
3）Filter
在Trident编码中，要注意的：
Stream流在经过各种操作后，Tuple的演变，Tuple中keyvalue对的演变。
比如：Filter
仅仅只是在Stream保留或者丢弃tuple，而不会对tuple进行改变
4）Function
Stream经过函数操作后，将新产生的keyvalue对追加到原来的Tuple中，
需要注意的是，如果没有新产生keyvalue对，那么相应的tuple将会被丢弃掉。
5）指定保留哪些keyvalue、丢弃哪些keyvalue
.project
3. 并发
3）Operation的特性
是否同一分区、是否需要跨网络。
分区：指的就是一个在executor线程中运行的task。
Filter Function project
分区内的操作，只是对本分区内的Tuple进行操作
4）重分区操作 数据流分组
partitionBy
.partitionBy(new Fields("word"))
取Tuple，key名称为word的keyvalue的value值，求hashcode，然后根据哈希值 % 分区数进行取模。
相同的keyvalue对，进入同一个分区。
同一个分区内keyvalue对是否都相同？不一定
groupBy
例如 .groupBy(new Fields("word"))
实际进行了两步操作:
（1）partitionBy
（2）在将同一个分区内相同的keyvalue，分配到到一个组
先说一下场景，日志文件中有大约三千万行数据，大小为1.2G，格式为IP,TIME,现在要针对IP字段进行数量统计重复的次数，以便制定规则来控制用户的恶意注册。
shell版【15分钟统计完成】
date
cat regIp.txt | awk -F‘\t‘ ‘{ print $1}‘ | sort | uniq -c | sort -rn | head -n100
date