初识Storm

从零开始学Storm
学习自apache_storm_tutorial

Storm简介

什么是Storm
Storm是一个免费开源的分布式实时计算系统，主要使用Clojure与Java语言编写。
Storm设计用于在容错和水平可扩展方法中处理大量数据。它是一个流数据框架，具有最高的摄取率。

Apache Storm vs Hadoop
基本上Storm和Hadoop都是用于分析大数据。在某些方面有所不同，两者互补。
Storm的优势在于实时计算，而Hadoop在批量处理上更有优势。
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核心概念
Storm从一端读取实时数据的原始流，通过一系列有序的的小处理单元传递，并在另一端输出已处理/有用的数据。
下图描述了Apache Storm的核心概念。
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根据下面图表进一步认识上述组件：

Spout:也被形象的称为水龙头(数据源)。Bolt: 也被形象称为转接头（数据处理单元）.

示例：“Twitter Analysis
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拓扑(Topology)
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。一个拓扑就是一个有向图的计算。
要使用Storm做实时计算，首先需要创建拓扑。可以通过把实时应用程序的运行逻辑打成jar包后提交到Storm的拓扑。

工作进程（Worker）
Worker是Spout和Bolt中运行具体处理逻辑的进程。拓扑跨一个或多个Worker进程执行。Storm尝试在所有的Worker上均匀的分布任务。

执行线程（Executor）
在Strom0.8之后，Task不再与物理线程对应，同一个Spout或Bolt的Task可能会共享一个物理线程，这个线程称之为Executor。 运行期间可修改,rebalance.

Storm术语“并行度(parallelism)”专门用于描述所谓的并行度暗示，表示一个组件的执行器(线程)的初始数量。

任务（Task）
简单来说，任务是每一个Spouts或Bolts的实例，它将由执行线程(executor)执行处理。运行期间不可修改.

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流分组（Stream grouping）
流分组，是拓扑定义中的一部分，为每个Bolt指定应该接收哪个流作为输入。流分组定义了流/元组如何在Bolt的任务之间进行分发。常用流分组有：

随机分组（Shuffle Grouping）:是最常用的流分组方式，它随机分发元组到Bolt上的任务，这样能保证每个任务得到相同的元组。
字段分组（Fileds Grouping）:根据指定字段对流进行分组。指定字段值相同的元组由同一个Bolt处理。
广播分组（All Grouping）:流被发送到所有的Bolt任务中。每一个Bolt都会收到一个元组的副本。
全局分组（Global Grouping）: 是指全部流都发送到Bolt的同一个任务中(具有最小值task_id的bolt(汇集))。
无分组:即不关心如何分组，这种方式和随机分组是一样的效果，有点不同的是Strom会把这个Bolt放到Bolt订阅者的同一个线程中执行
直接分组（Direct Grouping）:一种特殊的分组。这种方式意味着元组的生产者决定元组消费者的接收元组任务。直接分组只能在已经声明为直接流(Direct Stream)中使用
- 自定义分组:必须实现CustomStreamGrouping,Serializable接口

Storm的一大亮点是：它是一个容错，快速，没有“单点故障”（SPOF）分布式应用程序。我们可以根据需要在多个系统中安装Apache Storm，以增加应用程序的容量。
下图描述了集群设计。
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Apache Storm有两种类型的节点，

ZooKeeper
Nimbus是无状态的，所以它依赖于ZooKeeper来监视工作节点的状态。ZooKeeper的帮助Supervisor与Nimbus交互。它负责维持Nimbus，Supervisor的状态。