Storm 的计算架构

流式计算框架

• 客户端将数据发送给MQ（消息队列）然后传递到Storm中进行计算
• 最终计算的结果储存到数据库中（HBase，Mysql）
• 客户端不要求服务器返回结果，客户端可以一直向storm发送数据。
• 客户端相当于生产者，storm相当于消费者。

Topology

• 计算拓扑
• storm的拓扑式对实时计算应用逻辑的封装，它的作用与MapReduce的任务和相似，区别在于MapReduce的一个job在得到结果之后总会结束，而拓扑会一直在集群中运行，直到你手动去终止它。
• 拓扑还可以理解成有一系列通过数据流仙湖关联的spout和bolt组成的拓扑结构。

Stream

• 数据流式storm中最核心的抽象概念。
• 一个数据流指的是分布式环境中并行创建、处理的一组元组（tuple）的无界序列。
• 数据流可以由一种能够表述数据流中元组的域（fields）的模式来定义。

Tuple

• Stream中最小数据组成单元
• 每个tuple可以包含多列，字段类型可能是：integer、long、short、byte、double、float、boolean和byte array

Spout

• 数据源是拓扑中数据流的来源。
• 一般spout会从一个外部的数据源读取元组然后将他们发送到拓扑中。