1.storm简介：
Storm是Twitter公司开源贡献给Apache的一款实时流式计算框架，作用是用于解决数据的实时计算，以及实时处理等问题。它与hadoop的不同就是能够做到实时处理数据的能力，这里有一个hadoop离线项目的经典架构模式：ftp（获取）----hdfs（存储）-------hive（操作计算）--------mysql（最终结果存储）但是这种离线的架构分析数据模式，在数据处理上时间过程很长，所以出现了实时数据分析架构模式，这里举例：kafka---storm----redis，这是一个经典的实时数据分析架构模式。离线是全部数据拿过来之后再计算，实时就是生产一条数据，处理计算一条数据，达到实时分析的目的。
Storm只负责数据的计算不负责数据的存储，2011年storm横空出世，2013年前后，阿里巴巴基于storm框架，使用java语言开发了类似的流式计算框架佳作，Jstorm。2016年年底阿里巴巴将源码贡献给了Apache storm，两个项目开始合并，新的项目名字叫做storm2.x。阿里巴巴团队专注flink开发（目前市场上离线的项目数量要大于实时的项目，所以storm的应用程度与市场占比并不是很大。但是总体来讲，趋势是向实时发展的，所以storm未来可期）。
2.Storm的架构：
满足经典的主从架构模式，主从之间需要依赖zk（zookeeper），
架构元素：
2.1 nimbus：负责资源分配和任务的调度，新版本storm中可以有多个nimbus节点，用来完成高可用，做主备。
2.2 Supervisor：接受nimbus分配的任务，启动停止自己管理的worker进程。
2.3 Zookeeper：在storm中zk主要完成是nimbus与supervisor之间的信息交流，将nimbus分配给supervisor的任务写入到zk中。
2.4 Worker：是storm用来完成运行处理具体组件的逻辑进程，worker中的每一个spout/bolt的线程成为task。在storm0.8版本以后，task不在与物理线程对应，同一个task可能共享一个物理线程，该线程成为executor。新版本的jstorm已经废除了task的概念。
3. storm的编程模型
那么一个worker里面究竟是怎样的处理模式呢，worker主要由两个部分组成
3.1spout：接受外部数据的组件，将外部数据转换成storm内部的数据（在实际开发中主要是对接kafka），然后传递给下一个bolt。
3.2bolt：接受spout的数据，或者上一个bolt的数据，对数据进行过滤、计算、函数应用、存储等操作，发送给下一个bolt或者存储到某种介质上（mysql，redis，mongodb）。实际中用的比较多的是redis。
4. storm简单案列的编写步骤（搭建java的maven的工程，编写一个storm的简单计算案列模式，storm支持了本地测试模式与远程运行模式，其实我们主要做的就是编写spout、bolt与驱动类这三部分）
4.1导入依赖：
<dependency>
<groupId>org.apache.storm</groupId>
<artifactId>storm-core</artifactId>
<version>1.1.1</version>
</dependency>
4.2编写spout程序：读取外部的数据，将一行一行的数据发送给下游（上下游：storm是实时的计算框架，这个上下游叫法就是形容storm像水流一样，源源不断的实时状态，也形容了数据在storm里面传输的过程）的bolt，编写时要需要继承一个模板BaseRichSpout，继承之后会重写三个方法，这三个方法与作用分别是：
public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) {
//初始化方法，类似于这个类的构造器，只在加载的时候运行一次， //一般用来打开数据库连接，打开网络连接。
//conf：传入的是storm集群的配置文件和用户自定义配置文件，一般不 //用
//context：传入的是上下文对象，一般不用。
//collector：数据输出的收集器，spout类将数据发送给collector，由collector //发送给storm框架。
}
public void nextTuple() {
//字面意思是下一个tuple，tuple：一条在storm里面传输的数 //据，表示数据在storm里的基本单位。我们在执行storm程序 //的时候会循环执行这一个方法，发送一条一条的tuple，在底 //层有一个while循环来调用该方法，每调用一次，发送一条tuple
//数据出去，从而实现每接收一条数据发送一条数据。
}
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
//声明发出的数据是什么，
declarer.declare(new Fields("自定义数据的名称"));
}
4.3 编写bolt程序：可以写一个bolt程序，也可以写多个bolt程序，这取决于我们的需求，但是每一个bolt都是对传过来的数据进行处理，一层一层的接近我们想要的结果。编写时要继承一个模板BaseRichBolt，继承之后要重写三个方法，这个三个方法与其对应完成的功能分别是：
Public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context, OutputCollector collector) {
//初始化方法只会运行一次，
//stormConf：配置文件
//context：上下文对象，一般不用
//collector：数据收集器（如果此bolt是最后一个bolt，就不需要自 //定义collector，并赋值）
}
public void execute(Tuple input) {
//执行业务逻辑的方法
//input：获取上游（这里上游的数据可以来自spout也可以来自 //上一个bolt）的数据
}
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
// 向下游发送数据（如果此bolt是最后一个，那么这里不用实 //现）
}
4.4 编写驱动类，作用是用来驱动程序，一般的情况驱动类写法如下：
public class Topology {
public static void main(String[] args) throws InvalidTopologyException, AuthorizationException, AlreadyAliveException {
// 通过TopologyBuilder来封装任务信息
TopologyBuilder topologyBuilder = new TopologyBuilder();
//设置spout，获取数据
topologyBuilder.setSpout("我们编写的spout类名",new ReadFileSpout(),2);
//设置bolt，对数据进行操作，.shuffleGrouping("")接收上游的数据
topologyBuilder.setBolt("我们编写的boltt类名",newSplitBolt(),4).shuffleGrouping("我们编写的spout类名");
//准备配置项
Config config = new Config();
config.setDebug(false);
//提交job
//提交由两种方式：一种本地运行模式、一种集群运行模式。
if (args != null && args.length > 0) {
//运行集群模式
config.setNumWorkers(1);
StormSubmitter.submitTopology(args[0],config,topologyBuilder.createTopology());
} else {
LocalCluster localCluster = new LocalCluster();
localCluster.submitTopology("运行名称（自定义）", config, topologyBuilder.createTopology());
}
}