问题导读：
1.你认为什么图形可以显示hadoop与storm的区别？（电梯）
2.本文是如何形象讲解hadoop与storm的？（离线批量处理、实时流式处理）
3.hadoop map/reduce对应storm那两个概念？（spout/bolt）
4.storm流由谁来组成？（Tuples）
5.tuple具体是什么形式？
什么是Storm？
Storm是：
- 快速且可扩展伸缩
- 容错
- 确保消息能够被处理
- 易于设置和操作
- 开源的分布式实时计算系统
- 最初由Nathan Marz开发
- 使用Java 和 Clojure 编写
区别：
我们知道hadoop是批处理，storm是流式处理，那么是什么是批处理，什么流式处理？
Storm和Hadoop主要区别是实时和批处理的区别：
Storm概念组成：Spout和Bolt组成Topology。
Tuple是Storm的数据模型，如[‘jdon‘,12346]
多个Tuple组成事件流：
Spout是读取需要分析处理的数据源，然后转为Tuples，这些数据源可以是Web日志、 API调用、数据库等等。Spout相当于事件流的生产者。
Bolt 处理Tuples然后再创建新的Tuples流，Bolt相当于事件流的消费者。
Bolt 作为真正业务处理者，主要实现大数据处理的核心功能，比如转换数据，应用相应过滤器，计算和聚合数据(比如统计总和等等) 。
以Twitter的某个Tweet为案例，看看Storm如何处理：
这些tweett贴内容是：“No Small Cell Lung #Cancer(没有小细胞肺癌＃癌症)” "An #OnCology Consult...."
这些贴被Spout读取以后，产生Tuple，字段名是tweet，内容是"No Small Cell Lung #Cancer"，格式类似：[‘No Small Cell Lung #Cancer‘,133221]。
然后进入被流 消费者Bolt进行处理，第一个Bolt是SplitSentence，将tuple内容进行分离，结果成为：一个个单词："No" "Small" "Cell" "Lung" "#Cancer" ；然后经过第二个Bolt进行过滤HashTagFilter处理，Hash标签是单词中用#标注的，也就是Cancer；再经过HasTagCount计数，可以本地内存缓存这个计数结果，最后通过PrinterBolt打印出标签单词统计结果 。
我们使用Stom所要做的就是编制Spout和Bolt代码：
1 public class RandomSentenceSpout extends BaseRichSpout {
2 SpoutOutputCollector collector;
3 Random random;
4 //读入外部数据
5 public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) {
6 this.collector = collector;
7 random = new Random();
8 }
9 //产生Tuple
10 public void nextTuple() {
11 String[] sentences = new String[] {
12 "No Small Cell Lung #Cancer",
13 "An #OnCology Consultant apple a day keeps the doctor away",
14 "four score and seven years ago",
15 "snow white and the seven dwarfs",
16 "i am at two with nature"
17 };
18 String tweet = sentences[random.nextInt(sentences.length)];
19 //定义字段名"tweet" 的值
20 collector.emit(new Values(tweet));
21 }
22 // 定义字段名"tweet"
23 public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
24 declarer.declare(new Fields("tweet"));
25 }
26 @Override
27 public void ack(Object msgId) {}
28 @Override
29 public void fail(Object msgId) {}
30 }
下面是Bolt的代码编写：
1 public class SplitSentenceBolt extends BaseRichBolt {
2 OutputCollector collector;
3 @Override
4 public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context, OutputCollector collector) {
5 this.collector = collector;
6 }
7 @Override 消费者激活主要方法：分离成单个单词
8 public void execute(Tuple input) {
9 for (String s : input.getString(0).split("\\s")) {
10 collector.emit(new Values(s));
11 }
12 }
13 @Override 定义新的字段名
14 public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
15 declarer.declare(new Fields("word"));
16 }
最后是装配运行Spout和Bolt的客户端调用代码：
1 public class WordCountTopology {
2 public static void main(String[] args) throws Exception {
3 TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
4 builder.setSpout("tweet", new RandomSentenceSpout(), 2);
5 builder.setBolt("split", new SplitSentenceBolt(), 4)
6 .shuffleGrouping("tweet")
7 .setNumTasks(8);
8 builder.setBolt("count", new WordCountBolt(), 6)
9 .fieldsGrouping("split", new Fields("word"));
10 ..设置多个Bolt
11 Config config = new Config();
12 config.setNumWorkers(4);
13
14 StormSubmitter.submitTopology("wordcount", config, builder.createTopology());
15 //Local testing
16 //LocalCluster cluster = new LocalCluster();
17 //cluster.submitTopology("wordcount", config, builder.createTopology());
18 //Thread.sleep(10000);
19 //cluster.shutdown();
20 }
21 }
在这个代码中定义了一些参数比如Works的数目是4，其含义在后面详细分析。
下面我们要将上面这段代码发布部署到Storm中，首先了解Storm物理架构图：
Nimbus是一个主后台处理器，主要负责：
1.发布分发代码
2.分配任务
3.监控失败。
Supervisor是负责当前这个节点的后台工作处理器的监听。
Work类似Java的线程，采取JDK的Executor 。
下面开始将我们的代码部署到这个网络拓扑中：
将代码Jar包上传到Nimbus的inbox，包括所有的依赖包，然后提交。
Nimbus将保存在本地文件系统，然后开始配置网络拓扑，分配开始拓扑。
见下图：
Nimbus服务器将拓扑Jar 配置和结构下载到 Supervisor，负载平衡ZooKeeper分配某个特定的Supervisor服务器，而Supervisor开始基于配置分配Work，Work调用JDK的Executor启动线程，开始任务处理。
下面是我们代码对拓扑分配的参数示意图：
Executor启动的线程数目是12个，组件的实例是16个，那么如何在实际服务器中分配呢？如下图：
图中RsSpout代表我们的代码中RandomSentenceSpout；SplitSentenceBolt简写为SSbolt。