Why use Storm?
Apache Storm是一个免费的开源的分布式实时计算系统。Storm使得可靠的实时处理无边界的数据量变得很容易，就如同Hadoop做批处理那样。Storm很简单，可以用任意的编程语言。
Storm有许多使用案例：实时分析、在线机器学习、持续的计算、分布式RPC、ETL等等。Storm很快速：每个节点每秒钟可以处理一百万个元组。它是可伸缩的、容错的，保证你的数据将会被处理，并且很容易操作。
Storm集成了队列和数据库技术。一个Storm拓扑结构以任意复杂的方式消费并处理数据流，在计算的每一个阶段会重新分区数据流。
Concepts
Topologies
一个实时应用程序的逻辑被打包成一个Storm topology。Storm topology和MapReduce的Job很类似。一个最关键的不同在于，一个MapReduce的Job最终会结束，而一个topology是永远运行的（除非你手动杀死它）。一个topology是一个由spouts和bolts以及将它们连接起来的stream grouping构成的图。
Streams
Stream是Storm中的核心抽象。一个Stream是一个无边界的元组序列。Stream是由元组中的命名字段被定义的。默认情况下，元组可以包含integers, longs, shorts, bytes, strings, doubles, floats, booleans, and byte arrays。你也可以定义自己的序列化方式。
每一个Stream在被声明的时候都会给定一个id。
Spouts
在一个topology中，spouts是流的来源。一般而言，spout从外部的源中读取元组，并将其发送到topology中。Spout可以是可靠的，也可以是不可靠的。一个可靠的spout是如果在Storm中处理失败的话它会重新放一个元组，而不可靠的spout在它发送这个元组以后就忘记它了。
Spouts可以发送到一个或者多个Stream。为了这样做，在声明多个stream的时候OutputFieldsDeclarer的declareStream方法。
Spout中的主要方法是nextTuple。nextTuple发送一个新的元组到topology中或者没有新的元组的时候简单的返回。另一个重要的方法是ack和fail。
Bolts
Topologies中的所有处理都是由Bolts来做的。Bolts可以做许多事情，比如：过滤、聚集、连接数据等等。
Bolts可以做简单的流转换，复杂的流转换通常需要多步，因此也需要多个bolts。
当你声明了一个bolt的输入流的时候，你总是会订阅来自其它组件的特别的流。如果你想订阅所有组件的流，那么你必须一个一个的订阅。
bolt的主要方法是execute
Stream groupings
一个stream grouping是定义流应该怎样被分区到bolt的task中去。
- Shuffle grouping：元组被随机分配到task中去，因此每个bolt可以保证获得相等数量的元组
- Fields grouping：按特定的字段分区。例如，"user-id"相同的元组总是被分到相同的task中去
- Partial Key grouping：跟Fields grouping类似，只不过会考虑下游的bolts的负载均衡
- All grouping：流会被复制，并且分发给所有的bolt
- Global grouping：整个流只进入到一个bolt的task。特别的，将进入到id最小的那个task
- None grouping：你不关心怎么分组。等价于Shuffle grouping
- Direct grouping：元组的生产者决定哪些消费者任务可以收到这个元组
- Local or shuffle grouping：如果目标bolts在相同的worker中有一个或者多个task，元组将会被随机分配到这些任务中
Reliability
Storm保证每个spout元组被完全处理。这是通过跟踪由每个元组触发的元组树实现的
Tasks
每一个spout和bolt都执行很多tasks，每一个task对应执行的一个线程，stream grouping定义元组怎么从一个task到另一个task。
Workers
Topologies执行一个或多个worker进程。每个worker进程是一个物理的JVM。
参考 http://storm.apache.org/index.html
原文地址：https://www.cnblogs.com/cjsblog/p/8385869.html