1, Storm streaming:
Storm vs. mapreduce
Storm: for real-time
Disadvantages: poor handling capacity
Advantages: good aging, milliseconds, incremental process
Mapreduce: batch-oriented
Disadvantages: poor timeliness
Advantages: strong throughput for batch processing
2, Storm: no persistent feature - "fast
Reliability: guaranteed message processing
Local Mode
Primitives: spout and bolt
3, Storm basic concepts:
1) Stream: stream
2) Tuple: the basic data unit
3) Topology: Network Topology
Grouping：Shuffle/Fields
4) Spout: message producers
Many types of data can be docked stream
收集消息处理的ack、fail
5）Bolt：消息处理逻辑
过滤、访问外部服务、数据格式化、聚合、汇总。。。
可以发送多条流
4、常见模式：
（1）流式
（2）持续计算——机器学习迭代
（3）分布式RPC——独立服务
5、架构：
主：Nimbus：分配工作
如果挂掉：重启之后，像什么事情没有发生一样——无状态（快速失败fail-fast）
意味着你可以用kill -9来杀死Nimbus和Supervisor进程， 然后再重启它们，就好像什么都没有发生过。这个设计使得Storm异常的稳定。
从：Supervisor：监控工作
快速失败fail-fast，监控Worker工作
Worker：工作进程
Task：线程
spout和bolt的线程都是task
executor进程，里面维护很多task，每次只会执行一个task
Zookeeper协调管理
6、容错：
架构容错
数据容错：
（1）timeout
（2）ack机制：本质是一个特殊的task